본사·시설 견학
자재 조달
주식·사채 정보
본사·시설 견학
자재 조달
주식·사채 정보
| 기술 분야 | 로봇 기술, AI 기술 |
| 기술 키워드 | AI(인공지능), 다품종 소량 생산, 데이터 활용, 소형화, 고품질화, 자동화, 공간 절약, 유지보수성 향상 |
2024년 8월 6일
식품 산업에서는 인적 부족, 식품 안전 및 안정 공급, 식품 손실 감소 등 많은 과제에 직면하고 있습니다. 당사는 창업 이래 제조 현장에 제공해 온 첨단 로봇 기술 및 모션 컨트롤 기술을 활용하여 식품 제조 자동화를 통해 이러한 과제 해결에 임하고 있습니다.근래는 i3-Mechatronics 개념※1아래에 자동화에 디지털 데이터 활용을 더한 생산 효율화와 품질 향상을 실현하는 솔루션을 제안하고 있습니다.본 보고서에서는 2024년 6월에 주식회사 FAMS※2및 주식회사 아이큐브 디지털※3와 함께 FOOMA JAPAN 2024에 출전한 가운데, 고품질 야채를 안정적으로 공급하는 식물 공장 시스템, 식품 사양 로봇을 적용한 토핑 자동화 셀, 표리 이면 검사를 가능하게 한 AI 화상 판정 식품 검사 시스템을 이용해, 야채의 생산으로부터 식품 가공, 검사까지의 일련의 공정에 대한 식품 제조의 자동화
※1i3-Mechatronics 개념 개념이란'새로운 산업 자동화 혁명 실현'을 향한 기존 솔루션에 디지털 데이터 관리를 추가한 새로운 솔루션 개념.
※2주식회사 FAMS회사 그룹 회사. Food & Agri 고객에게 메카트로닉스의 힘으로 창조한 솔루션을 제공.
※3주식회사 아이큐브 디지털 회사 그룹 회사. 생산 현장의 자동화, 최적화를 실현하는 디지털 시스템 인티그레이터.
야채는 날씨와 환경에 따라 성장의 변동을 일으켜 안정적인 공급에 영향을 미칩니다. 그 대책으로서의 식물 공장은 실적이 늘어나고 있습니다만, 몇개의 과제도 안고 있습니다. 주식회사 FAMS에서 개발한 식물 공장 시스템 「아그리네」와 새로 개발한 소규모 재배용으로 재배 검증에도 활용할 수 있는 「아그리네 미니」는 이러한 과제를 해결하는 솔루션입니다.이 절에서는 식물 공장이 직면하는 과제와 '아그리네'와 '아그리네 미니'가 이러한 과제에 어떻게 대응하는지 설명합니다.
식물 공장의 주요 과제는 다음과 같습니다.
식물 공장에서는 안정적으로 채소를 생산할 수 있지만 수확과 같은 많은 수작업이 있습니다. 최근에는 노동력 부족과 인건비 상승에 따른 달리기 비용 부담이 문제가 되고 있다. 또, 부지 면적의 제약으로부터 높이 방향으로 설비를 구축하는 것으로, 수확이나 청소의 작업이 고소 작업이 되는 케이스도 있어, 안전 리스크가 수반합니다. 게다가 사람이 균을 반입할 위험도 있기 때문에 야채의 품질 불안정화의 요인이 됩니다.
식물 공장에서는 각 야채에 적합한 재배 환경을 유지해야 합니다. 보다 고품질의 야채의 재배에는, 생육 상황에 응한 세세한 재배 조건의 변경이 필요하게 되어 옵니다. 또한 필요 이상의 에너지 소비는 달리기 비용의 부담 증가로 이어집니다.
이 과제를 해결하기 위해 식물 공장 '아그리네'가 진화하고 있습니다.
야채 1주를 하나의 재배 컷으로 관리하고 파종부터 수확까지 자동화합니다. 성장과 함께 재배 컷을 이동시켜, 끝에 있는 야채 반송 장치로, 발아 불량이나 성장하지 않는 모종의 씨닝, 야채의 성장에 맞춘 컷 사이의 간격 조정을 1컷 단위로 자동으로 실시합니다.이를 통해 노동력 부족과 인건비 부담 문제를 줄이고, 사람이 곰팡이를 가져오는 양을 줄이면 야채의 품질이 향상되고 휴일이 길어집니다. 또, 야채 반송 장치나 자동 수확 기구, 청소 컷의 채용에 의해 사람에 의한 작업을 자동화할 수 있으므로, 위험을 수반하는 고소 작업을 피할 수 있습니다.그림 1은 개략 구성을 보여준다.
그림 1 "아그리네"의 개략 구성재배 환경을 최적으로 제어하는 애그리네 컨트롤러가 온도, 습도, 빛, CO2농도, 비료 농도 등 재배 환경을 제어합니다. 생육 불량이 없는지 등, 생육 상황의 데이터를 수집·해석해 재배 조건의 변경을 실시합니다.
그러므로 항상 재배 환경이 최적으로 유지되고 야채를 고품질화하고 안정적인 공급을 제공합니다. 야채에 맞춘 필요 충분한 에너지를 공급하기 위해, 러닝 코스트의 부담 경감에 연결됩니다. 또한 설비를 구성하는 각 기기의 가동 상황도 감시해 기기의 보수나 고장 예조 등의 메인터넌스성도 향상시킵니다.
그림 2 소규모 재배용 “아그리네 미니”
또한 그림 2의 소형 아그리네 미니는 대규모 재배용 아그리네 도입 시 사전 검증에도 활용할 수 있다. FAMS※2에 설치한 검증기에서는 재배 검증을 실시하면서 야채의 재배 데이터를 수집해, 재배 환경의 제어 기능의 향상이나 재배 품종의 확대에 연결하고 있습니다. 아그리네 검증기 1대로, 생육 조건이 다른 복수의 야채의 동시 재배도 실증하고 있습니다.
아그리네를 사용하여 여러 야채를 동시에 재배하고, 이들을 포장한 어소트 상품의 테스트 판매를 실시했습니다. 그 결과, 시스템의 파종, 육묘로부터 수확까지의 자동화, 완전 폐쇄형 재배에 의한 균이 적은 고품질 야채의 안정 공급, 아그리네 컨트롤러에 의한 재배 환경의 제어를 확인할 수 있었습니다.
근래, 식품 토핑 공정에서 로봇 도입에 의한 자동화의 요구가 높아지고 있으며, 「토핑 자동화 셀」을 개발했습니다.이 절에서는 식품 토핑 공정 자동화의 과제와 '토핑 자동 셀'이 이러한 과제에 어떻게 대응하는지 설명합니다.
식품 토핑 공정에서 로봇 도입 시의 과제로는 다음 항목을 들 수 있습니다.
HACCP※4의 의무화에 따라 위생 관리와 이물질 혼입 방지의 중요성이 커지고 있습니다. 식품 가공용 로봇은 세정액에 대한 내성이 낮기 때문에, 주로 닦아 청소로 대응하고 있어 위생성의 확보에 많은 시간을 필요로 하고 있습니다. 또한 로봇 부품(케이블, 도장, 그리스 등)에 의한 이물 혼입 위험에 대한 대응이 필요합니다.
토핑 공정 현장에는 로봇 사용 경험이 적은 작업자가 많아 작업자의 안전 확보를 위해 센서의 증강이나 안전 커버의 설치 등 넓은 설치 장소가 필요하다.
변종 변량 생산에서는 식품 유형별로 로봇을 교체하거나 이전해야 하는 경우가 있습니다. 그러나 로봇을 이동하고 재설치하는 것은 쉽지 않습니다.
그림 3 토핑 자동화 셀 개략도
이 과제를 해결하기 위해 그림 3과 같은 식품 사양의 핸들링 로봇을 설치성이 높은 플랫폼에 탑재한 토핑 자동화 셀을 개발했습니다.
그림 4 「MOTOMAN-GP8 식품 사양」외관
또한 셀 내에서 토핑 작업을 하는 6축 수직 다관절 로봇의 MOTOMAN-GP8은 특수 표면 처리를 하는 등 로봇 단체에서도 위생성을 향상시키고 있으며, 다음과 같은 특징이 있습니다. 그림 4는 외관을 보여줍니다.·방진·방적 구조(IP67)·방청·내약품성 표면 처리
도장 조각 등의 낙하를 억제
식품 산업에서 사용되는 여러 세척액에 대한 충분한 내성·새로운 식품 기계용 윤활제(사용 온도 범위 0~45℃, 포장 전 공정의 공장에 있어서의 저온 환경하에 대응)·케이블 등의 내부 배선·배관에 의한 이물 혼입 리스크 저감
그림 3과 같이 로봇의 동작에 필요한 제어기기 등을 수납하는 전장반을 셀 하단에 설치함으로써 컨베이어에 삽입형으로 설치할 수 있습니다. 작업자의 안전 확보를 위한 간이 틀을 최소화하고 셀의 크기가 거의 사람과 같은 크기이기 때문에 작은 공간에서도 활용할 수 있습니다.
저중심 캐스터로 쉽게 이식이 가능하며, 컴팩트한 셀 방식으로 생산품종에 따른 이설이 가능합니다.
※4:HACCP(읽기:하섭/영문:Hazard Analysis and Critical Control Point)란식품 사업자가 원재료 수락부터 제조, 제품 출하까지의 모든 공정에서 식중독 오염이나 이물질 혼입 등의 위험 요인(해저드)을 과학적 근거에 근거하여 관리하고, 제품의 안전성을 확보하고자 하는 위생 관리 방법
식품의 외관 검사나 이물질 혼입 검사는 사람의 눈으로 봐도 판단이 모호해지기 쉽고, 숙련된 스킬이 필요합니다. 주식회사 아이큐브디지털에서는 AI 화상 판정을 활용하는 것으로 검사의 품질 안정화와 인인화를 지원하는 표리 이면 검사 유닛 탑재 「Y’s-Eye 컴팩트 W」를 개발했습니다.이 절에서는 AI 이미지 판정 기술을 이용한 식품 검사의 장점과 'Y's-Eye Compact W'의 구체적인 기능에 대해 설명합니다.
식품 검사에는 다음과 같은 문제가 있습니다.
작업자의 숙련도와 집중력으로 인해 검사 정밀도에 편차가 발생합니다. 경험이 적은 작업자는 불량품의 출하를 무서워, 실제로는 양품이라도 불량품이라고 판정하는 일이 있어, 푸드 로스로 연결되는 일도 있습니다.
변화나 불확정 요소가 많은 상품, 품종이 많은 생산 현장에 있어서는 손에 의한 검사가 많아, 숙련자의 부족이나 검사 결과 데이터의 축적에 의한 노하우의 계승이 곤란하다고 하는 문제가 있습니다.
여러 개의 검사 장비를 설치하는 경우도 있으며 공간 확보 문제가 많이 발생합니다.
그림 5 Y's-Eye 컴팩트 W 외관
이러한 과제를 해결하기 위해 1대에서 표리 이면 검사를 가능하게 한 Y's-Eye 컴팩트 W를 개발했습니다. Y’s-Eye 컴팩트 W는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 그림 5는 외관을 보여줍니다.
AI 이미지 판정을 활용하므로 일반적인 패턴 매칭의 이미지 처리와 비교하여 감지 정밀도를 향상시킬 수 있습니다.
검사 결과를 분석하기 위한 도구인 Y's-EyeDataview(옵션 제품)도 개발했습니다. Y’s-Eye 컴팩트 W와 조합하는 것으로, 불량 종별, 발생 일시, 불량이라고 판정했을 때의 촬영 화상 등 검사 결과의 데이터의 축적이 가능해, 트레이서빌리티의 확보로부터, 그 앞의 공정 개선, 푸드 로스 삭감에도 공헌할 수 있습니다. 숙련자 부족이나 노하우의 계승 등 과제에의 해결에도 기여합니다.
1미터 사방의 컴팩트한 사이즈로, 1대로 표리 이면 검사가 가능한 장치가 되고 있습니다. 식품의 정지나, 반전하지 않고, 이동중의 식품의 표면 및 뒷면을 검사할 수 있는 공간절약 설계가 되고 있습니다. 엣지 PC를 불필요하게 하는 AI 스마트 카메라를 활용한 검사 시스템과 불량품을 제거하는 기구로 구성한 패키지 제품을 위해 일련의 공정 자동화가 1대의 장치로 완결됩니다.
이 특징을 통해 'Y's-Eye Compact W'는 식품 검사 프로세스의 효율성, 정확성 향상 및 장기 품질 관리 개선에 기여합니다.
그림 6 "Y's-Eye 컴팩트 W"개략 구성
FOOMA JAPAN 2024에서는 냉동 햄버거를 본뜬 외관 검사 + 제거 애플리케이션의 데모를 시연했습니다. 그림 6에 나타낸 바와 같이, 컨베이어로 흘러 온 하나의 상품에 대해, 이면을 컨베이어의 슬릿부 아래에서 라인 스캔 카메라로 촬상, 표면을 위로부터의 AI 스마트 카메라로 촬상합니다. 그 이미지에서 내장된 AI가 탄이나 구운 색을 판정하고 불량품을 에어젯으로 제거합니다. 이것에 의해 Y’s-Eye 컴팩트 W내에서 상품 이동중에 표리 검사를 실시해 불량품 제거까지의 공정을 완료합니다.
또한 실제 라인에 도입 사례로서 과일 젤리 제조 라인의 최종 검사 공정에 납품하고, 이물질 혼입 등의 검출을 실시하고 있습니다. 도입 후는 전수 검사를 자동으로 실시하는 것이 가능하게 되었습니다. 안심 안전한 상품의 제공을 할 수 있어 한층 더 검사원의 육성에 걸리는 교육비 삭감에도 연결되었습니다.
식품 산업의 문제 해결에 도움이 되는 3가지 제품을 소개했습니다. 당사는 오랜 세월 구축해 온 로봇·모션 컨트롤 기술을 활용해, 식품 생산에서 식품 가공·검사·출하까지, 식품 산업의 일련의 공정에 있어서의 자동화, 절력화에 공헌하는 제품을 라인 업해 가겠습니다. 또한, 바카라 사이트의 핵심 기술을 결집함으로써 음식의 안전과 안정 공급의 실현, 게다가 요즘의 과제인 푸드 로스 삭감에도 공헌하고 있습니다. 앞으로도 지속 가능한 사회의 실현에 공헌하도록 활동을 진행해 나갈 것입니다.
Copyright © 2003-2026 바카라 사이트.
