NestléはJIDOKAを活用して、Maggiのマルチパックにおける包装ミスをどのように解消したか

JIDOKAのAI検査により、Maggiマルチパックのシーズニング検出を自動化。100%検出、過剰排出ゼロ、全体生産性向上を達成し、クレーム解消に貢献。

Use Case

FMCG

Result 1

調味料小袋と圧着シール部を100%検出し、消費者からの苦情を解消

Deployments

KOMPASS(AI)

Result 2

ライン停止を解消し、生産性を2%向上

概要

Nestléは世界有数の食品・飲料企業であり、Maggiはインドで特に人気の高い同社ブランドの一つです。Tahliwal工場では、調味料小袋4個を2層に分けて各層2個ずつ封入したMaggiマルチパックを製造しています。

消費者需要の拡大に伴い、小袋の欠落や不完全な小袋に関する苦情が増加していました。従来の目視検査では、大規模生産への対応が困難でした。各ラインは毎分150パックで稼働しており、品質とブランドへの信頼を維持するために、すべての小袋が揃っていることを確認する必要がありました。

課題と改善機会

目視確認や従来のシステムでは、Nestléの高速Maggiマルチパックラインに十分対応できませんでした。

2層に重ねられた4個の小袋を、確実に検証することが困難でした。
小袋の折れや位置ずれが見逃されることがありました。
小さなミスでも、消費者からの苦情、返品、評判の低下につながりました。
高い処理速度のため、目視での全数検査は不可能でした。

JIDOKAのアプローチ

画像認識によるAI検査
- JIDOKAは、マルチパック内のすべての小袋を検証するために、2ステーション構成の検査システムを導入しました。
- 各Maggiマルチパックには、4個の調味料小袋を2層に分けて封入する必要があります。上段の小袋が下段を隠すため、両方の層を同時には確認できません。そこで、2つの検査ステーションを使用しました。
  - ステーション1：下段の小袋2個を確認。
  - ステーション2：上段の小袋2個を確認。
- 2つのステーションを組み合わせることで、4個すべての小袋を確認し、欠落がないことを検証しました。
欠陥の識別と分類
- 無地・ブランド印刷の有無にかかわらず、小袋の欠落を検出して通知しました。
- 小袋の折れ、位置ずれ、切断不良を識別しました。
- 視認性や撮像条件が厳しい場合でも、一貫した精度を維持しました。
生産ラインとの統合
- Nestléの生産ラインに完全統合し、小袋検出器、重量検査機、センサー、供給装置、排出装置を接続しました。
- 毎分150パックのライン速度で自動排出を行い、生産を減速させずにリアルタイムの品質管理を実現しました。
拡張性
- 異なるマルチパック構成に対応し、将来の包装仕様の変更にも適応できるよう設計しました。