JP2022129256A

JP2022129256A - クオリティー向上のためのチェッカー

Info

Publication number: JP2022129256A
Application number: JP2021027905A
Authority: JP
Inventors: 眞人畑野; Masato Hatano
Original assignee: JAPAN PACKAGING MACHINERY MANUFACTURERS ASSOCIATION
Current assignee: JAPAN PACKAGING MACHINERY MANUFACTURERS ASSOCIATION
Priority date: 2021-02-24
Filing date: 2021-02-24
Publication date: 2022-09-05

Abstract

【課題】本発明は、省人化やチョコ停の防止が期待できるクオリティー向上のためのチェッカーを提供することを目的とする。【解決手段】食品製造・包装ラインにおける不良品の系外排出として、各種品質センサーを用いて予め設定した良品範囲（下限値・上限値）を超えた場合に自動リジェクトを行う自動リジェクト装置７と、検品者が不良品としたデータを自動付加する手段とにより、品質の安定を求めるクオリティー向上のためのチェッカーで、前工程から流れてくる製品供給センサーと各種センサー６で得られる各種データをシフトさせ、さらに、これら各種データと検品者が撥ねた不良品データを解析処理して蓄積し、同時にその不良品データを自動リジェクト装置７にフィードバックすることにより最適解を導き出し、答えを徐々に完全に近づけるクオリティー向上のためのチェッカー装置。【選択図】図１

Description

本発明は、無人化をめざす、近未来の食品製造・包装ラインにおけるクオリティー向上のためのチェッカーに関するものである。

製造ラインにおいて、良品が安定して流れるようにするためには、各種発明品が開発されているが、万が一不良品を発生させてしまうことは、機械への負荷を与えるだけでなく、復旧までの時間ロス、消費者まで渡ってしまってからでは会社の信用を失うという問題にまで発展する。それらを未然に防ぐシステムとして、金属検出、ウエイト検査、リーク検査、Ｘ線、カメラ画像認識等の様々なセンサーを組み合わせて、後工程に不良品を流さないシステムが存在している。
例えば、各種データが入力記憶され、各種制御項目に従ってコンピュータ制御がなされる製袋充填機やケース詰機等の包装機械と、この包装機械で取扱われる被包装物に関して、その規定重量を検査する重量検査機および／または金属等の混入を検査する異物検査機と、検出された不良品を系外にリジェクトするリジェクト装置とからなる装置であって、前記重量検査機および／または異物検査機の制御を統括する制御部を、製袋充填機やケース詰機等の包装機械の制御を統括する制御部に一体的に組込むと共に、前記不良品のリジェクト装置を、前記重量検査機および／または異物検査機の後工程にのみ配設して、製袋充填機やケース詰機等の包装機械側で検出し得る不良品と、重量検査機および／または異物検査機側で検出し得る不良品とを選別的にリジェクトするよう構成した包装機械の不良品リジェクト制御装置（例えば、特許文献１参照）が存在している。
しかし、製造の現場においては、高速で製品を供給しながら瞬時に不良品を見分ける熟練作業者の神業を見ることができる。ところが、昨今の人手不足でそのような作業ができる熟練作業者がいなくなってしまう現状がある。また、人に頼ることでの負担やリスクを回避していくことが重要である。
このような問題を解決する一つとして、「良品が安定して流れること」が必要である。これは、不良品は機械への負荷を与えるだけでなく、復旧までの時間ロス、消費者まで渡ってしまってからでは信用を失うという問題まで発展する。それを未然に防ぐためのシステムを構築することが急務となっている。

特開平３－５６２２３号公報 (特許請求の範囲の欄、発明の詳細な説明の欄、及び図１、図２を参照)

従来の食品製造・包装ラインにおける不良品の系外排出に、各種品質センサーを用いて予め設定した良品範囲（下限値・上限値）を超えた場合に、自動排出していたが、これだけの要素では、不良品が後工程へ流れるのを防止することは難しいため、検品者を複数人配置しているケースがほとんどである。
しかし、近年の労働者不足や検品者のスキル伝承不足、感性のばらつき等があり、安定的な品質を担保することが難しいのが現状である。
そこで、本発明は従来の自動排出機能に人の感性を徐々に付加することにより、品質の安定を追求していくシステムを発明したものである。
データ収集方法は、前工程から流れてくる製品検知と品質センサーで得られる各種データをシフトさせ、検品者が撥ねた（系外排出）不良品データを蓄積し、自動排出機能にフィードバックすることにより、自動排出装置のチェック率を徐々に高めていき、結果的に検品工程の省人化に繋げるものである。
さらに、自動運転中の食品製造・包装システムが商品の引っ掛かり・詰まり等、様々な理由によって突然チョコっと停止してしまうこと（このチョコっと停止することを、以下、「チョコ停」という）がある。このチョコ停がもたらす悪影響は、例えばたった５分の停止など、なんの影響もないと思われるかもしれないが、稼働率の低下、品質問題発生、安全上の問題発生など、生産現場に多大な悪影響を及ぼす場合がある。
本発明は、省人化やチョコ停の防止等に繋げることが期待できるクオリティー向上のためのチェッカーを提供することを目的とする。

上記の目的を達成できる本発明の第１発明は、請求項１に記載された通りのクオリティー向上のためのチェッカー装置であり、次のようなものである。
食品製造・包装ラインにおける不良品の系外排出として、各種品質センサーを用いて予め設定した良品範囲（下限値・上限値）を超えた場合に自動リジェクトを行う自動リジェクト装置と、検品者が不良品としたデータを自動付加する手段とにより、品質の安定を求めるクオリティー向上のためのチェッカーで、前工程から流れてくる製品供給センサーと各種センサーで得られる各種データをシフトさせ、さらに、これら各種データと検品者が撥ねた不良品データを解析処理して蓄積し、同時にその不良品データを自動リジェクト装置にフィードバックすることにより最適解を導き出し、答えを徐々に完全に近づける構成である。

上記の目的を達成できる本発明の第２発明は、請求項２に記載された通りの品質向上のための検知方法であり、次のようなものである。
食品製造・包装ラインにおける不良品の検知方法で、予め各種品質センサーで検知して良品範囲（下限値、上限値）を決め、そのデータを操作パネルで設定し、良品範囲を超えた不良製品については、自動リジェクトする機能を働かせて排除し、この自動リジェクト機能で処理された良品に対して、さらに検品者の知識・経験・感性により処理したリジェクト不良品のデータと製品供給センサーで製品を検出して得られるデータとを解析処理する解析処理手段で処理したデータを、前記良品範囲（下限値、上限値）のデータに更新するようにフィードバックし、これを繰り返すことにより、徐々にデータを更新して、前工程から流れてくる製品検知と、各種品質センサーで得られる各種データと、検品者が撥ねた不良品データをフィードバックし、検品者が撥ねた不良品データを解析処理して徐々に予め蓄積したデータをリジェクト機能データに更新することで品質向上を図ったクオリティー向上のための検知方法である。

本発明に係るクオリティー向上のためのチェッカーは、上記説明のような構成を有するので、以下に記載する効果を奏する。
（１）食品製造・包装ラインにおける不良品の系外排出において、不良品が後工程へ流れるのを阻止する検品者を複数人配置することなく、特に近年の労働者不足や検品者のスキル伝承不足、感性のバラツキに対する安定的な品質を担保することができるものである。
（２）各種品質センサーの精度の向上、検品者の感性による不良品の検出データを徐々に付加することによって、品質の安定を追求するシステムを提供することができるものである。
（３）データ収集は、前工程から流れてくる製品検知と品質センサーで得られる各種データをシフトさせ、さらに検品者が撥ねた（系外排出）不良品データを蓄積処理し、そのデータを自動排出機能にフィードバックすることで、自動排出装置のチェック率を徐々に高め、結果的に検品工程の省人化やチョコ停防止に繋げるものである。

本発明のクオリティー向上のためのチェッカーを示すもので、一実施例の製造装置から包装装置までの配置状態を示す概略平面図である。本発明の一実施例を示すクオリティー向上のためのチェッカー概略斜視図である。本発明の一実施例を示す概略制御ブロック図である。本発明の一実施例の製品データシフトを示すもので、（ａ）は製品シフトレジスタを示す状況説明図、（ｂ）はデータシフトの概略フローチャート図である。本発明の一実施例のデータシフトの状態を示す概略蓄積データ図である。本発明の参考例としての製品の見栄えをカラー画像センサーで判別した場合の説明図である。

食品製造・包装ラインにおける不良品の系外排出として、各種品質センサーを用いて予め設定した良品範囲（下限値・上限値）を超えた場合に自動リジェクトを行う自動リジェクト装置と、検品者が不良品としたデータを徐々に付加して、品質の安定を求めるクオリティー向上のためのチェッカー装置で、前工程から流れてくる製品供給センサーと各種センサーで得られる各種データをシフトさせ、さらに検品者が撥ねた不良品データを蓄積し、同時にその不良品データを自動リジェクト装置にフィードバックすることにより、予め設定した良品範囲を超えた不良品データを基に解析処理したデータと、検品者の知識・経験・感性で培ってきた結果に従って結論を導き出したデータを組み合わせて解析処理することにより最適解を導き出し、答えを徐々に完全に近づけるクオリティー向上のためのチェッカー装置である。

以下、図面に基づいて、本発明の一実施例のクオリティー向上のためのチェッカーを説明する。
本発明の一実施例について図１～図６に基づいて説明する。
本発明は、食品製造・包装ラインにおける各種品質センサー、例えば金属検出、ウエイトチェッカー、リーク検知、Ｘ線、画像認識等の様々な機能を盛り込み、後工程に不良品を流さないシステムで、各種品質センサーからの品質監視データと、過去の品質低下原因に、現場検品者（熟練技術者）の知見を加えたデータを解析処理し、原因の変化などを自動検知して、自動リジェクトするクオリティー向上のためのチェッカーである。

先ず、図１に基づいて本発明のクオリティー向上のためのチェッカーの全体像を説明する。
前工程の製造装置１で製品２を製造し、この製品２を供給エンコーダ３で供給タイミングを生成して供給する。この後、製品供給センサー４で製品を検出してデータを蓄積し、製品２を搬送装置５で搬送し、各種センサー装置６｛外観検査（画像処理）、３Ｄ、Ｘ線、金属検知、ウエイトチェッカー、遠赤外線による認証、近赤外線（非破壊）検査、超音波検査等｝で検知する。その検知によりリジェクトすべき不良品を自動リジェクト装置７で明らかな不良品を系外排出する。その他の製品２は製品自動排出センサー８で検出し、そのデータは蓄積され、さらに自動リジェクト装置７で不良品として系外排出された製品２でない他の良品を熟練検品者による知識・経験・感性で不良品を系外排出する。この検品者がもたらしたデータも解析処理してセンサーの役目として以後の品質検査に役立てるものである。
すなわち、本発明は予めサンプル製品や限度見本等を用いた一般的な自動リジェクトを行うだけではなく、センサー毎に検品の良品上限値と良品下限値データを設定し、自動リジェクトする。さらに良品設定下限値、上限値を徐々（少なくとも春夏秋冬４シーズンかけて）に熟練検品者の感性を付加、反映して、検品後の最終良品データを自動リジェクト良品範囲（上・下限値）のデータに置き換え、品質精度を上げていくものである。これを追求していくと、熟練検品者の撥いた不良品が信頼できるか否かであるが、繰り返し置き換えていくことで精度を上げるものである。
尚、製品歩留まり（目標生産量）を考慮して、不良判別をして検品者の採用した不良品データを破棄して、前回データに戻す場合が生じる。これは検品者の感性基準を見直して決定することになる。この作業は操作パネルの設定を戻すことで行うものである。
また、製品歩留まりに関する自動検知については、歩留まり率を予め設定しておき、この設定値を越えた場合には自動的にデータを戻す。むろん、上限値、あるいは下限値だけ変更したり、上、下限値両方を戻す変更を行ったりすることも自動的に行うことは言うまでもない。
さらに、製品の製造機等の前工程に問題がある場合も生じている可能性があるので、その際にはチェックする必要が出てくる。

ここで、さらに詳細に説明すると、
（１）データ収集は、前工程から流れてくる製品検品と各種品質センサー（センサーの数や種類は、対象製品により異なることはいうまでもない。）で得られる不良品リジェクトデータ、良品データの各種データをシフトさせ、さらに検品者が撥ねた（系外排出）不良品データ、良品データを蓄積し、また、室温、湿度データ等の製造現場環境情報や、熟練検品者の体温測定、顔認識、勤怠情報等のデータを自動リジェクト機能にフィードバックすることにより、自動リジェクト装置７のチェック精度を徐々に高めていき、結果的に検品工程の省人化、チョコ停防止等に繋げるものである。
（２）検出データ
（イ）包装装置のチョコ停に関わるデータは、製品の異形、割れ欠け、大きさ（面積、体積、重量）、柔らかさ、トッピング過多等が相当する。
（ロ）消費者クレームに関わるデータは、製品の見栄え（裏面含む）、割れ欠け、焼きムラ、色彩、しっとり感、製品の有無、腐敗等
（ハ）包装機械の後工程に設置の場合の消費者クレームに関わるデータは、包装見栄え、出来栄え、シール不良（製品噛み込み、シール不足）、印字無し、日付間違い、製品個数不足、重量不足が考えられる。なお、検品者の感性による検品結果は以上のものだけではないことは考慮する必要がある。
検品で良品、不良品を選別するが、良品の定義としては、（１）消費者（口にする人）にとって安全・安心できるもの。（２）消費者が違和感を覚えない、消費者からクレームが無いもの。（３）美味しく食べてもらう。見た目、風味、味の良いもの。（４）リピートオーダーに繋がるものが考えられる。
次に、熟練検品者の感性基準を考慮しなければならない。
熟練検品者は、製品の表面を目視しただけで、裏面の不良やフィリングの有無を直観的に判断する。さらに製品歩留まり（目標生産量）を考慮して不良判別を加減しているのが現状である。
よって、熟練検品者を定義する方法としては、熟練検品者の感性基準を如何に作るか、あくまで熟練検品者の基準を正とするが、その時々で検品にバラツキがあり、熟練検品者が撥ねた不良品データが信頼できるか、自動リジェクト良品データに変化が見られない場合は、熟練検品者の誤りか、センサー検出以外の視点で判断したのか等を加える。
この際、熟練検品者の判断が信用できないケースとしては、熟練検品者が撥ねた不良品データを採用した途端に歩留まりが悪くなったり、自動リジェクト設定範囲を逸脱していたり、熟練検品者の体調が異常であったりする場合には、採用データを破棄して前のデータに戻すことを行う。
また、従来のリジェクト精度を上げる方法は、（１）予め良品サンプル（限度見本）を参考に、センサー毎の検出データの良品上限値と良品下限値データ（数値）を手動で設定する。（２）検品者の目視は、検品者の感性で、自動リジェクト良品範囲（上、下限値）を狭めてリジェクト精度を上げるために、手動（操作パネル）で良品範囲の微調整を行ない品質を上げる。（３）以後、（２）を繰り返し、余りにも歩留まりが悪くなると、自動リジェクト良品範囲（上、下限値）を広げていって調整する。

次に、図３に基づいて制御ブロック図で制御について説明する。
自動リジェクト装置７の自動リジェクトの上下限値設定は、操作パネルで行い、そのデータと製品供給センサー４、製品自動排出センサー８、製品排出センサー９、製品供給タイミング生成を行う供給エンコーダ３、製品排出タイミング生成を行う排出エンコーダ１０の各種データをシーケンス処理部で論理制御し、このデータをデータ処理部に接続し、同時にフリップフロップ回路をパルスによって起動する自動不良品データ蓄積トリガー、良品データ蓄積トリガー、検品者による不良品データ蓄積トリガーを介して、データ処理部に接続する。さらに設置した各種品質センサーの各データをデータ処理部に接続して、データを基に解析処理し、さらに検品者の知識・経験・感性で培ってきた結果である不良品のデータにより制御されるものである。

次に、図４のフローチャートに基づいて製品のデータシフトの一例を説明する。
（ａ）の製品シフトレジスタの状況説明図に示すように、例えばピット０～ピット１１に各ピットの段階での状況に基づく各データによる各ピットの状況をＹＥＳ、ＮＯで情報処理していく状態を示すフローチャートである。
スタートして、製品供給タイミングかどうかＹＥＳ、ＮＯに基づいて処理し、次に製品供給センサーで製品が供給されたかどうかをＹＥＳ、ＮＯで処理し、図１で示す実施例ではピット０からピット１、ピット２と搬送され、ピット３で品質センサー１でデータを取り込み、ピット４で品質センサー２のデータを取り込み、さらにピット５で品質センサー３のデータを取り込み、ピット６で品質センサー４のデータを取り込み、ピット７、ピット８と搬送され、ピット８で自動リジェクト設定範囲外かどうかをＹＥＳ、ＮＯで処理し、ＹＥＳであれば自動リジェクトが作動し、この不良品を自動不良品データとして蓄積し、続いて製品排出タイミングかどうかをＹＥＳ、ＮＯで処理し、さらに製品自動排出センサーがＹＥＳ、ＮＯで処理し、ピット９、ピット１０、ピット１１に進み、ピット１１で製品排出タイミングかどうかをＹＥＳ、ＮＯで処理し、ＹＥＳであれば製品排出センサー９をＯＮするかをＹＥＳ、ＮＯで処理し、ＹＥＳであれば、それを良品データとして蓄積、ＮＯであれば不良品データとして蓄積するものである。
これを繰り返し、各データを処理して良品データと不良品データに分けて蓄積し、この不良品データは解析処理され、必要なデータとして蓄積されるものである。
なお、本装置の解析方法で使用されるデータは、検品者が撥ねた不良データのみであるが、本装置で検出される（得られる）蓄積データ（自動リジェクト排出不良品データ、検品者が撥ねた不良データ、最終良品データ）は、トレーサビリティに活用できる。
蓄積データは、例えば、インターネットを経由してクラウドシステム等にビッグデータとして蓄積しておき、万が一不良品が消費者に渡るなどフィールドに流出した場合に、チェーントレーサビリティの追跡データとして、また不良品蓄積データは、製造機等の前工程での不良発生の原因追及、再発防止に活用できるものである。

次に、図５に示すように、インプットした蓄積データは各種センサーからの各データを基に自動で製品を排出したら自動不良品データとして蓄積（製品自動排出センサー８が製品検出しなかったデータ）する。検品者が製品を排出したならば不良品データとして蓄積（製品排出センサー９が製品検知しなかったデータ）する。検品者が製品を排出しなかったら良品データとして蓄積（製品排出センサー９が製品検出したデータ）する。

次に、解析方法について簡単に説明する。
予めサンプル製品で設定した下限値、上限値を不良データ、及び良品データに書き換えて、徐々に検品者の知識・経験・感性を付加、反映してより良いクオリティー向上のためのチェッカーを構築していくものである。自動リジェクト設定は、下限値Ｌ_０～Ｌ_ｎ、上限値Ｈ_０～Ｈ_ｎの中間値で設定値を決め、これらをそれぞれの条件で自動リジェクトするものである。さらに不良データは不良データｎを下限値Ｌ_ｎ又は上限値Ｈ_ｎへ反映し、良品データも良品データｎを下限値Ｌ_ｎ又は上限値Ｈ_ｎへ反映し、これも繰り返し行うことで、より良い品質チェックを奏することができる。

ここで、本発明の解析方法について説明すると、具体的には図６に示すように、検品後の最終良品データを自動リジェクト良品範囲（上下限値）に置き換え、品質精度を上げてゆくものである。
つまり、従来の自動リジェクト方法を自動的に検品者による不良品検出された製品の情報データ（検品者が不良品とした製品の情報）を、自動リジェクトの良品範囲（上、下限値）のデータと置き換え品質精度を上げていくものである。
図６の例は、製品（例えば煎餅）の見栄え（焼き色）を１つの品質センサーであるカラー画像センサーでセンシングする場合を説明するものである。（イ）は、自動リジェクトの上、下限値設定した際の良品、不良品の選別を説明するもので、良品範囲内にある製品は良品で、良品範囲を外れた製品は不良品であることを説明した図である。（ロ）は、熟練検品者のリジェクト品についての説明で、良品範囲内の下限値に近い製品であったが、検品者が撥ねた製品についてのデータを示すもので、その下限値を自動リジェクトの設定範囲に変更するものである。（ハ）は、（ロ）の熟練検品者のリジェクト品のデータを自動リジェクトの上、下限値設定範囲の下限値を自動変更した様子を示すものである。（ニ）は、さらに熟練検品者のリジェクト品として良品範囲内の上限値に近い製品であったが、検品者が撥ねた製品についてのデータを示すもので、その上限値を自動リジェクトの設定範囲を自動変更して、良品範囲を狭めた様子を示すものである。（ニ）に示すように、同様のことを熟練検品者が繰り返し検品したデータにより、自動リジェクト装置における良品範囲の上、下限値の設定を自動的に変更していき、製品のクオリティーを向上させていくものである。

食品関係だけではなく、あらゆる製品の不良品を検出することに利用することができる。

１・・・・製造装置
２・・・・製品
３・・・・供給エンコーダ
４・・・・製品供給エンコーダ
５・・・・搬送装置
６・・・・センサー装置
７・・・・自動リジェクト装置
８・・・・製品自動排出センサー
９・・・・製品排出センサー
１０・・・・排出エンコーダ

Claims

食品製造・包装ラインにおける不良品の系外排出として、各種品質センサーを用いて予め設定した良品範囲（下限値・上限値）を超えた場合に自動リジェクトを行う自動リジェクト装置と、検品者が不良品としたデータを自動付加する手段とにより、品質の安定を求めるクオリティー向上のためのチェッカーで、前工程から流れてくる製品供給センサーと各種センサーで得られる各種データをシフトさせ、さらに、これら各種データと検品者が撥ねた不良品データを解析処理して蓄積し、同時にその不良品データを自動リジェクト装置にフィードバックすることにより最適解を導き出し、答えを徐々に完全に近づけることを特徴とするクオリティー向上のためのチェッカー装置。
食品製造・包装ラインにおける不良品の検知方法で、予め各種品質センサーで検知して良品範囲（下限値、上限値）を決め、そのデータを操作パネルで設定し、良品範囲を超えた不良製品については、自動リジェクトする機能を働かせて排除し、この自動リジェクト機能で処理された良品に対して、さらに検品者の知識・経験・感性により処理したリジェクト不良品のデータと製品供給センサーで製品を検出して得られるデータとを解析処理する解析処理手段で処理したデータを、前記良品範囲（下限値、上限値）のデータに更新するようにフィードバックし、これを繰り返すことにより、徐々にデータを更新して、前工程から流れてくる製品検知と、各種品質センサーで得られる各種データと、検品者が撥ねた不良品データをフィードバックし、検品者が撥ねた不良品データを解析処理して徐々に予め蓄積したデータをリジェクト機能データに更新することで品質向上を図ることを特徴とするクオリティー向上のための検知方法。