デジタル化ははあらゆる場所に浸透しています。物流から医療まで、AI と機械学習は業界を前例のないスピードで変革しています。そして、伝統と職人技、感覚的専門知識に根ざしたチーズ製造業界にとって、これは何を意味するのでしょうか？
一見すると、チーズの生産はデジタル変革の影響を受けないように思えるかもしれません。しかし表面下では、牛乳の組成、温度、pH 値、含水量、微生物活性など、最終製品に影響を与える要素が数多く存在するプロセスがあります。この複雑さにより、デジタルイノベーションの有力な候補となっています。
テトラパックのソリューションマネージャー、分析担当 Tim Dijkstra とコマーシャルマネージャー、Joanna Ilczyszyn が、新たなツールと技術がチーズメーカーにもたらす可能性を解説し、未来を垣間見せます。
最初のステップは 課題の特定。
テトラパックには、装置やサービスを超えた深い専門知識があります。テトラパックの分析チームは、この知識を活用して、お客様のプラントデータを、効率化とコスト削減を推進する貴重なインサイトに変換します。テトラパックは、業界固有の理解を適用することで、生データに不可欠なコンテキストを追加し、食品・飲料メーカーの独自のニーズに合わせた強力なアプリケーションを創出します。これを実現する最初のステップは、明確な課題定義とデータの可用性を確保することです。
Tim は、「お客様の課題について尋ね、次にその課題に関連するデータがあるかどうかを確認します。そして、この 2 つの質問に肯定的な答えがあれば、可能性を検討する余地があります。可能性と言うのは、いくつかの課題が伴うためです。たとえば、多様なデータソースに直面します。紙媒体のデータもあれば、施設内の異なるデータベースに分散保存されているデータもあります。データの価値を引き出すには、これら全てを高品質な単一データソースに統合する必要があります。テトラパックは、お客様のインフラをアップグレードすることでお客様をサポートできます。現在すでに標準的なプラットフォームとして将来を見据えたインフラを構築しています」と Tim は語ります。
2番目のステップは ソリューションの探索
前提条件であるデータ収集インフラが整った上で、そのデータをどのように使用できるでしょうか？ Tim は再び、
「テトラパックのスコープには、チーズ技術者、データサイエンティスト、自動化エンジニア、そしてもちろん、メッセージを伝達するお客様対応要員など、多様な専門性と能力が含まれます。ですから、これは非常に多分野にわたる領域なのです」と説明します。
「スコープ」が何で構成され得るかを説明するために、Tim はチーズの主要な品質指標の 1 つである水分レベルを最適化するための AI モデルで実証しています。
「テトラパックは、お客様がチーズの水分レベルを制御できるアルゴリズムを開発しました。これを実装するには、まず特定のお客様に対して有効なビジネスケースがあるかどうかを分析します。そのためには、特定のデータセットにアクセスする必要があります。このデータを解釈するには、分析するデータサイエンティストと、その意味を説明するチーズ技術者の両方が必要です。つまり、データの解釈は共同作業です。テトラパックのアルゴリズムとお客様のデータを使用して、モデルを構築・検証・導入します。導入後は、データセットを更新し、パフォーマンスの分析結果に応じてモデルを適応させることで、継続的にモデルを改善していきます。また、オペレーター向けのインターフェースもあり、その操作方法についてトレーニングも実施しています。完全なパッケージです。」
これにより、お客様はチーズの水分レベルを最適化し、完全に制御することができます。かくして、最適なレベルと価値に関する知識が構築されます。また、同様のワークフローを使用して、レシピやその他のパラメーターを制御できます。Joanna Ilczyszyn は、
「テトラパックが水分最適化ツールに採用しているプロセスは、現場での導入事例として理想的です。食品加工処理のデジタル化が核心であり、機械学習はその極めて重要な要素です」と述べています。
ステップ 3. 自律型プラントへの展望
チーズ製造は職人技です。真に熟達するには経験が必要です。これは、チーズメーカーが個人の知識に依存していることを意味します。スキル不足の時代には、これは課題ですが、自動化とデジタルツールで解決可能です。そして、AI と機械学習はそれ自体が目的ではありませんが、これらの技術は必然的にますます重要な役割を果たしています。
「現在の AI は助手であり、チーズの専門家の日々の作業を手伝ってくれます」と Tim は言います。
しかし、将来的にはどうでしょうか？ この旅は継続的で、最終目的地は決まっていません。しかし、近い将来のロードマップにおいて、私たちが一歩一歩向かっている方向は、自律型プラントという概念です。Joanna は次のように説明します。
「チーズラインを完全に理解することを目指しています。チーズラインは、ユニット数、必要な操作、制御要因、潜在的なリスクの点で複雑です。では、どうすればこれを実現できるのでしょうか？ 運用の観点から何をすべきか、改善すべきこと、回避すべきことを予測することで実現できます。」
しかし、今後はどうなるでしょうか？
チーズ製造におけるデジタル化の旅は、終わりとは程遠いものです。実際、まだ始まったばかりです。 その道は終わりがなく、固定された目的地も存在しません。進化し続けるマイルストーンがあるだけです。また、近い将来を見据えると、自律型プラントという概念がますます明確になっています。
「私たちが一歩一歩向かっているのは、自律型プラントという概念です」と Joanna は説明します。「自律型プラントは、システムが監視と報告を行うだけでなく、学習、適応、および独立して行動する次のフロンティアなのです。入荷する牛乳の品質、環境条件、さらには市場の需要に基づいてリアルタイムで調整するチーズ生産ラインを想像してみてください。それはサイエンスフィクションではなく、私たちが構築している未来なのです。」
先見性は、収集されたデータの傾向に基づいています。そしてそのデータは、何十年にもわたって蓄積されたノウハウに裏打ちされているのです。
「AI の設計は、人間の脳の論理に基づいています。そのため、経験豊富なチーズ技術者が完璧なチーズを作ることができれば、AI は少なくともある程度はそれを模倣することができます」と Tim は言います。
Joanna は次のように続けます。
「そこで、人間の脳から生産システムに注ぎ込まれ蓄積された知識を取り込んで、収益に影響を与えるパラメータを安定化させるために活用します。メディアの消費、CIP 洗浄プロセス、バットの効率などを分析し、ライン生産量に影響する全データポイントをカバーする適切なソフトウェア・ハードウェアを設備に導入することで、生産を自動化し、製品品質と収益が個々のオペレーターの判断に依存しない状態を実現しています。」
チーズ製造の経験が限られている新しい工場にとって、これがもたらす可能性は大きくなります。Joanna は、
「わずか 1 年ほどでチーズ技術の専門家を育成することは 不可能です。しかし、データ収集、データ理解、データ構造から得た知識を活用して、プロセスフローのロジックを構築することは可能です。それをAIモデルに適用すれば、オペレーターのようにライン上でリアルタイムにデータを読み取り、制御し、分析できるようになります」と言います。
専門家は専門家であり続ける
しかし、技術が介入すると、長い経験を通して得た職人技と専門知識はどうなるのでしょうか？ すべてが失われるのでしょうか？ Tim は視点を反転させます。
「一方で、専門家が退職し、後継者が同じ知識を持っていない場合、どうなるのでしょうか。現在では、AI モデルを使用して新しい技術者をトレーニングし、専門知識を保持できるようになりました。」
しかし、これは段階的な移行です。
「AI を導入すると、予算の 25% のみが AI モデルの開発と実装に費やされます。残り 75% は、この新しい技術を人々に受け入れてもらうにはどうすればいいのか、という変更管理です。そこで、お客様との長期的な関係が活きてきます。テトラパックは、単に新しい技術を実装するだけでなく、確実に機能するよう保証し、お客様の今後の道程を共に歩みます」と Tim は語ります。
人間の知識は、依然としてプロセス構築の基盤です。完璧なチーズの製造に関しては、経験豊富なチーズメーカーに勝るものはありません。
「AI は、人間のチーズの専門家が最高の状態で働くよりも優れた仕事はできません。しかし、人間は疲れ、食事や水分補給も必要です。AI は一貫しています。毎回同じ方法でチーズを作ることができます。しかし、繰り返しになりますが、常に人間が主導権を握り、人間が判断を下すことを強調しておくことが重要です」と Tim は付け加えます。
Joanna はチーズの凝固を例に挙げています。
「以前は、オペレーターはバットを開け、凝塊を手で握り、構造を見て、凝塊を切断する準備ができているかどうかを判断していました。現在では、装置内のセンサーで水分レベルを測定し凝固を制御できます。つまり AI は経時的に、パラメーターを評価し、パフォーマンスをより適切に制御できるようにデータを分析できるようになります。ただし『このトレンドは正しい』『これでうまくいく』と判断する人間の目、専門家の判断は依然必要です」と述べています。
未来は予測が難しいものです。しかし、Tim と Joanna のチームは、その包括的なワンストップショップの専門知識を活用して、現在と将来のチーズメーカーを引き続きサポートし、微調整、改善、最適化を続けます。Tim は
「これ以上改善の余地がない状況など決して存在しません」と言います。
