米国の食品製造業者は今日、多くの課題に直面している。より少ない資源で高品質な食品を生産しなければならず、同時にサプライチェーン全体を通じて製品を追跡できなければならない。ここでプロセスデータが重要になる。プロセスデータは食品製造業者にとって重要な競争優位の1つだからだ。
食品製造オペレーションに携わってきた経験から言えば、最も優れた仕事をしているのは必ずしも最も知名度の高いブランドではなく、自社の工場で実際に何が起きているかを把握している企業である。こうした組織は、ダウンタイム、歩留まりロス、スクラップ率、段取り替え効率、エネルギー消費量、トレーサビリティといった指標を十分な厳密さで追跡し、アクションを起こすことができる。
多くの経営幹部が「データドリブン」を標榜している。しかし、何かを測定できることと、それを実際に意思決定に活用することの間には、依然として大きな隔たりがある。
報告から意思決定へ
数十年にわたり、ほとんどの食品加工業者はデータを単なる付随的なものと見なしてきた。毎月、生産量、廃棄量、クレームを詳述したレポートが作成される。このアプローチは徐々に廃れつつある。
米国農務省経済調査局によると、食品・飲料製造業は依然として米国の製造活動において重要な役割を果たしており、数百万人を雇用し、国の製造業生産高のかなりの割合を占めている。これほど大きな産業では、生産性のわずかな向上でも大きな違いを生む。
変化の本質は意思決定にある。プロセスデータが設備、シフト、原材料、従業員と紐づけられることで、どこでマージンが失われているかを特定しやすくなる。
私は、ある1つのことが全員にとって明白になっただけで改善が起きるのを見てきた。それは、問題を効果的に追跡できなければ、効果的に対処することもできないということだ。人々が直感に頼った運営ではなくプロセスデータを見始めると、まず気づくのは、最大の改善機会がどこにあるか実は分かっていなかったということである。それは誰も見えていなかったロスの中にあったのだ。
トレーサビリティ：今日の戦略的課題
プロセス情報は効率性だけの問題ではない。トレーサビリティも関係しており、食品安全に対する認識の変化により、これは戦略的に極めて重要な課題となっている。
FDAはトレーサビリティを、サプライチェーンに沿って食品とその構成要素の流れを前後に追跡できる能力と定義している。FDAによると、トレーサビリティは汚染源の特定を助けることで食中毒の発生を減少させる上で不可欠な役割を果たす。
FDAの食品トレーサビリティ規則によれば、この規制の対象となる企業は、追加のトレーサビリティ記録、すなわちデータ要素と重要追跡イベントを保持し、要求があれば即座に共有できる態勢を整えなければならない。製造業者にとって、これはプロセスデータがもはや単なる優位性ではなく必須事項であることを意味する。
これに注力している企業が、大規模なデジタルトランスフォーメーションから始めることはまれである。代わりに、単一の製造ライン、特定の製品ファミリー、あるいは特定のリスクカテゴリーの原材料から始める。こうした組織は記録管理のための堅固なフレームワークを構築し、情報がどのように、誰によって動いているかを観察し、そこから進めていく。このアプローチは当初はより遅いかもしれないが、作業者がソフトウェアを回避するのではなく活用できるため、最終的にはテクノロジーがより広範に使われるようになる。
単なる活用ではなくデータの文化
プロセスデータの最も過小評価されている利点の1つは、おそらくその文化的価値である。オペレーターからエンジニア、マネージャーまで全員が、歩留まり、ダウンタイム、手直し、さらにはトレーサビリティについて事実に基づいたデータで議論できるようになると、議論は格段に実りあるものになる。
食品業界におけるビッグデータ分析に関する最近の査読付き研究は、データツールが食品生産システム全体を通じてトレーサビリティの達成、廃棄物の削減、意思決定プロセスの強化、資源利用の最適化にどのように役立つかを示している。言い換えれば、データテクノロジーはバックオフィスでのレポーティングから、食品ビジネス経営の中心的な焦点へと移行したのである。
これはスナック食品やその他の大量生産セグメントにおいて特に重要である。そうした製品では非効率が急速に拡大する傾向があるからだ。ラインが段取り替えごとに数分のロスを発生させたり、原材料の変動が適切に監視されていなかったりすると、四半期を通じて大きな影響が出る可能性がある。製造プロセスに関するデータにより、企業はこうした傾向を認識し、コストのかかる慣行になる前に是正措置を講じることができる。
製造チームと仕事をしてきた経験から、基本的で一般的なダッシュボードでさえチームのパフォーマンスにプラスの影響を与えることに気づいた。チームがシフトごとに自分たちの指標を見て、行動と結果を結びつけるようになると、実験と学習を素早く始めるようになる。
リーダーが最初に着手すべきところ
製造業者はすべてのプロセスを即座にデジタル化する必要はない。コストとリスクが最も大きいポイントに集中すべきである。どの工場でも通常、そうしたポイントは4つある。稼働時間、歩留まり、トレーサビリティ、品質の一貫性である。
いくつかの重要な質問をすることが、この取り組みを始めるシンプルな方法である。製造プロセスのどこで時間が失われているか。どこで材料をロスしているか。どの作業がばらつきを生んでいるか。どのサプライヤーや原材料がトレーサビリティの問題を引き起こしているか。そして最後に、どのような情報を収集しているがほとんど活用していないか。
米国農務省の食品・農業システムのためのデータサイエンスから明らかなのは、実際の課題に焦点を当てることで食品・農業システムを改善するデータサイエンスの価値について、より広い理解が前面に出てきたということである。製造業者もまさにそのようにアプローチすべきである。情報は収集のために収集するのではなく、工場での意思決定プロセスを改善するために収集するのだ。
オペレーショナル・エクセレンスの新たな基準
食品製造における効率性とは、スピード、品質、コスト効率のスイートスポットを見つけることである。最も優れた企業は、改善を行うのに十分なほどプロセスを理解できている企業である傾向がある。
プロセスデータを事後のレポートではなく経営手段として活用する組織は、収益改善、トレーサビリティの向上、市場からの要求への対応をより容易に進められる可能性が高い。
