데이터 검증 및 동향 모니터링 (데이터베이스 안전)

 데이터 검증 및 동향 모니터링 (데이터베이스 안전)

식품 공장에서는 작업 환경의 위생 수준과 식품의 안전성을 확인하기 위해 많은 검사를 실시하고 있습니다. 이 장에서는 닦아 검사를 비롯한 각종 검사 방법 소개와 데이터의 가시화에 따른 위험 예측에 대해 설명합니다.

공장 내를 청결하게 유지하여 이물 혼입의 위험은 감소합니다. 작업 환경의 청결 확인하려면 공장 설비와 조리기구에 묻은 세균이나 미생물 등 눈에 보이지 않는 오염을 검출 할 수있다 "청소 취 검사 '가 효과적 입니다.

있는 공장에서 닦아 검사의 일종 인 'ATP 검사 (모든 생물의 세포 내에 존재하는 ATP (아데노신 3 인산)를 효소 등과 함께 발광시켜 그 발광량을 측정하는 방법) "를 정기적 으로 수행하고 그 결과를 그래프 화 경향을 감시하고 있습니다.

검사를 시작했다 처음에는 공장 내 곳곳에서 실시한 검사 결과가 나쁘고, 하나 하나의 세척 절차 등을 검토하고 개선에 노력했습니다. 그 결과, 몇 달 후 수치는 안전 수준으로 자리 잡게되었습니다.

그리고 전체의 평균을 그래프 화 경향 모니터링을 시작했습니다 . 한동안 그래프는 안전 권을 움직이고 있었지만, 어느 때 갑자기 위험 영역에 들어갔습니다. 이런 경우 원래 데이터를 보면 원인을 규명 할 수 있습니다. 특정 제조 장비의 세척 결과에 문제가 있다는 것을 알게되었습니다.

평소 청소를 담당하고있는 베테랑 작업자가 병가로 인해 신인 대신 청소하고있었습니다. 그래서 일 회전을 균형있게 배치하여 해결했습니다. 후술하는 '역량 제'를 도입 한 것입니다. 이와 같이, 전체 및 개별 검사 데이터의 경향을 모니터링하여 위험 탐지 및 분석이 가능 합니다.

다음으로, 온도와 습도 등의 동향 감시하는 최신 시스템 을 소개합니다. 온도와 습도는 제조 현장의 안전에 관계합니다. 고온 다습 한 환경에서는 곰팡이 나 벌레, 박테리아가 증식하고 제품에 혼입 될 위험이 높아지는 때문입니다. 온도에 관해서는 많은 공장에서 측정 된 것 같습니다.

그러나 정해진 시간에 작업자가 온도계를보고 종이에 볼펜으로 기록하고 경향을 그래프 화하는 경우에는 더욱 시간이 걸립니다. 또한 습도를 측정하고있는 공장은 소수입니다. 온도를 자동 감시하고 컴퓨터에서 경향을 볼 수있는 시스템은 이전부터 있었지만, 비싼 도입이 어려웠습니다.

그러나 최근 온도와 습도 모두 매우 작은 단위로 모니터링하고 PC에 무선 전송 시스템을 저렴한 가격으로 구입할 수 있게되었습니다. 이 시스템은 16 개의 장치를 동시에 관리 할 수 있습니다. 

가열 조리하는 공장에서 가열 한 식품의 중심 온도가 CCP (중요 관리 점 : Critical Control Point) 입니다. 중심 온도가 75 ℃ 이상이되면 식중독균이 사멸 하기 때문에 안전을 확보 할 수 있습니다. 그동안은 중심 온도계를 사용 측정 값을 손으로 기록하고 있었지만, 최근에는 태블릿을 사용하여 측정 값을 입력 · 전송합니다. 또한 최신의 중심 온도계는 측정 후 버튼을 누르기 만하면 데이터를 PC에 Wi-Fi로 보낼 수도 있습니다.

또한 최신의 세균 검사 단위는 10 분마다 세균 수의 측정 ·보고있는 것이 있습니다 . 미국 동시 다발 테러 후 우편으로 위장한 세균 테러를 감시하기 위해 개발 된 기술을 응용하고 있습니다. 이 장치를 제조 현장의 중요한 체크 포인트에 설치하여 박테리아의 동향을 모니터링하여 어떤 제품을 만들고있을 때, 누가 누구에서 작업 할 때 세균이 증가하는지 상황 파악이 개선에 연결할 수 있습니다.

마지막으로 소개하는 것은 「HACCP 회계 (Hazard Analysis and Critical Control Point : 위해 요소 중점 관리 기준에 의한 회계) " 입니다. 세제와 살균제, 점착 롤러 테이프 등 위생 관리 자재의 사용량을 측정하고 경향을 모니터링하는 방법 입니다. 구미 공장에서 실시하고있는 곳이 많지만 일본에서는 아직별로 알려져 있지 않습니다. 위생 관리에 사용하는 자재의 사용량을 모니터링하여 공장의 위생 관리가 제대로되어 있는지 확인합니다.

위생 관리를 제대로 선택했다면, 자재는 종업원이나 생산량에 비례하여 증감하는 것입니다. 예를 들어, 공장에서 모발 혼입 대책으로 3 회 사용 후 떼어 있던 점착 롤러 테이프를 한 번에 1 매 사용하도록 변경했습니다. 이것이 정착하면 모발의 혼입 사례는 줄어들고, 반면에 테이프 사용량이 3 배로 증가했습니다.

문제는 그 다음입니다. 잠시 후, 작업 인원에 변동이 없는데도 테이프 사용량이 점차 감소했습니다. 이것은 작업자가 점차 접착 롤러를 사용하지 않는 것을 보여줍니다. 따라서 작업자에 접착 롤러의 사용을 철저히하도록 다시지도하고 안전을 확보했습니다.

이 외에도 다양한 검사 · 측정의 경향을 모니터링하는 방법이 있습니다. 여러 구조를 도입, 통합 운영하는 것을 우리는 "데이터베이스 안전」이라고 부르고 있습니다 . 여러분의 공장에서 데이터베이스 안전의 도입을 검토하고 보지 않겠습니까?