培地配合・含水率・殺菌条件・培養温度・画像記録を横断し、菌回り不良や雑菌発生の要因候補を可視化。
きのこ菌床の製造では、培地の配合や含水率、殺菌条件、培養中の温度など、複数の条件がその後の菌の回り方に影響します。見た目には似た条件で製造したロットでも、菌の伸びが遅い、菌回りが偏る、雑菌が発生するといった差が生じることがあります。 従来は、不良ロットが出るたびに製造記録や培養室の記録を担当者が見返し、過去の経験と照らし合わせながら原因を推定していました。しかし、条件が複数工程に分散しているうえ、画像記録と製造条件が十分に紐づいていないと、どの条件が普段と違ったのかを追うだけでも時間がかかります。 そこで、ロットごとの製造条件と培養経過を一つにまとめ、正常ロットとの違いから培養不良の要因候補を提示できる分析基盤を構築しました。
培地配合、含水率、殺菌時の条件、培養温度、製造日時などをロットIDで紐づけ、培養後の結果と一緒に分析できるようにしました。
培養途中の画像をロットごとに保存し、菌の広がり方や色調の変化などを時系列で比較。最終的な良否だけでなく、どの段階から正常ロットとの差が広がったかを確認できるようにしました。
不良ロットが発生した際、条件が近い正常ロット群と比較し、含水率、殺菌条件、培養温度などのうち差が大きい項目を優先順位付きで提示します。
単に『原因候補』を表示するだけでなく、過去に同様の傾向が出たロットと、その後どの条件を見直したかを参照できる形で蓄積しました。
担当者ごとに見方が異なっていた培養不良の原因調査を、同じ項目・同じ比較軸で進められるようになりました。
『なぜ含水率を見直すのか』『なぜ殺菌条件を再確認するのか』をデータと過去ロットの比較結果をもとに説明できるようになりました。
発生した不良をその場限りで処理せず、製造条件・画像・対応内容を蓄積し、似た兆候が出た際の確認材料として再利用できる状態を整えました。
ロット単位で製造条件と画像履歴を統合し、正常ロット群との比較、時系列変化の抽出、条件ごとの寄与傾向の分析を実施。不良ロットごとに確認優先度の高い要因候補を提示します。
5カ月
750万円