パン製造の現場では、熟練の職人の勘に頼る部分が多く、若手や従業員によって品質の安定や効率化に課題がありました。
しかし、近年のAI技術の進展により、センサーとAIを組み合わせたシステムが導入され、焼成や発酵の工程を数値化・予測することが可能になっています。
パン製造の現場におけるAI導入の実態とその効果
熟練の勘を数値化するセンサー×AIの活用
従来、パンの焼成や発酵の工程は、職人の経験と勘に頼る部分が大きく、品質のばらつきや効率の低下が課題となっていました。しかし、センサーとAIを組み合わせたシステムの導入により、これらの工程を数値化し、予測することが可能になっています。例えば、温度や湿度、発酵時間などのデータをリアルタイムで取得し、AIが最適な焼成時間や温度を提案することで、品質の安定と効率化が実現されています。
天候や湿度に応じた最適な焼成時間の提案
パンの焼成や発酵は、天候や湿度の影響を大きく受けるため、日々の調整が必要でした。
AIを活用することで、これらの外部要因を考慮した最適な焼成時間や温度の提案が可能になります。
これにより、品質のばらつきを抑え、安定した製品の提供が可能となります。
売上データと連動した仕込み量の算出
AIは、過去の売上データや天候、曜日などの情報を分析し、最適な仕込み量を算出することができます。
これにより、過剰な仕込みによる廃棄ロスや、仕込み不足による機会損失を防ぐことが可能になります。また、スタッフのシフト管理や材料の発注計画にも活用でき、業務の効率化に寄与します。
少人数運営や新人教育の効率化
AIの導入により、熟練の職人の勘に頼らずとも、一定の品質を保つことが可能になります。
これにより、少人数での運営や、新人スタッフの教育期間の短縮が実現されます。
、AIが提案する最適な工程に従うことで、誰でも一定の品質のパンを製造することができるようになります。
クラウド管理ツールの導入によるデータ活用の第一歩
AIを活用したデータ分析や工程の最適化を実現するためには、クラウド管理ツールの導入が有効です。
これにより、製造工程のデータを蓄積・分析し、AIによる最適な提案を受けることが可能になります。
また、クラウド上でのデータ管理により、複数店舗での情報共有や、遠隔地からの監視・指示も可能となります。
まとめ
パン製造の現場におけるAIの導入は、品質の安定や効率化、人手不足の解消など、多くの課題を解決する可能性を秘めています。
センサーとAIを組み合わせたシステムの活用により、熟練の職人の勘に頼らずとも、高品質なパンの製造が可能になります。
また、クラウド管理ツールの導入により、データの蓄積・分析が容易になり、AIによる最適な提案を受けることができます。
これらの技術を活用することで、パン製造の現場はさらなる進化を遂げることでしょう。
参照元URL一覧
製造現場でのデータ活用を容易に、複数センサーの時間ずれを自動補正するAI技術：FAニュース – MONOist
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2006/23/news023.html
AIと近赤外線センサー活用で検査速度を約6倍に、技能継承も容易化：製造現場向けAI技術 – MONOist
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2201/07/news083.html
センサとAIの融合活用で生まれる超五感 | 村田製作所 技術記事
https://article.murata.com/ja-jp/article/new-relationship-between-humans-and-machines-6
複雑な多面形状も短時間検査、カメラやセンサーを組み合わせた3次元AI外観検査装置：製造現場向けAI技術 – MONOist
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2404/01/news067.html
