令和3年度海外食肉処理ロボット技術等調査推進事業

デンマークの調査報告(ロボット関係)【デンマーク食肉研究所作成】
令和3年3月

公益財団法人日本食肉生産技術開発センター

目次
１． デンマークの食肉産業の現状

２． 食肉産業のデジタル化
３． 豚肉及び牛肉の食肉処理のロボット化
４． 食肉産業の新たな計測技術
５． と畜場におけるアニマルウェルフェア

１．デンマークの食肉産業の現状

Danish Pig Industry 20202020年デンマークの養豚産業
Pig Producers: 2.890
養豚生産者2,890
31.8 million pigs
~ 2 million ton of pigmeat
飼養頭数３,180万頭、豚肉生産量200万トン

Live export:
15.2 million pigs
生体輸出1,520万頭
All slaughterhouses:~16.6 million pigsと畜頭数1,660万頭

Markets市場:
Export90%輸出90%
Domestic 10%国内消費10%
Value: DKK 36 billion
価額360億クローネExport:
DKK 33.6 billion
Domestic market:
DKK 3.0 billion
輸出336億クローネ
国内市場30億クローネ

Source: Danish Agriculture & Food Council

デンマークの と畜場の分布および年間と畜数

赤： 組合組織
青： 私企業
Source: Danish Agriculture & Food Council

Structural development & consolidation
構造の変化と統合
1980

2019

69,0002,890

13.2 million

31.8 million

192

11,003202

13.2 million

16.6 million

百万頭

Export of live piglets 子豚の生体輸出

014.9 million

百万頭

Export of other pigs 他の輸出

00.3 million

百万頭

Pig farms

養豚農家数

No. of pigs produced 豚生産頭数
Average production per farm
1戸当たり生産頭数
No. of major slaughterhouses
主要な畜場数
Slaughtering‘sと畜頭数戸
百万頭頭

Source: Danish Agriculture & Food Council

Slaughterhouse companies in Denmark 20192019年のデンマークの と畜会社
Danish Crown (74%)

5 slaughterhouses in DK – size from 1.5 - 4.8 million kill. Yearly

デニッシュクラウン（国内シェア７４％）
国内に5つのと畜場、年間と畜数は150万頭/ヵ所/年
間 から 480万頭/ヵ所/年間
Tican + Tönnies (20%)
2 slaughterhouses with 3.4 million kill. Yearly
ティカン十ト-ニス（国内シェア２０％）
国内に2つのと畜場、年間と畜数340万頭
6 small slaughterhouses (6%)
Killings between 60.000 to 300.000 yearly
6カ所の小型規模なと畜場（国内シエア6%）
年間と畜数6万から30万頭/ヵ所

Source: Danish Agriculture & Food Council

Climate

気候変動

出生からと畜までの二酸化炭素排出量

哺乳子豚

離乳子豚

肉豚

輸送と畜
Source: Danish Agriculture & Food Council

Continued improvement in productivity will reduce greenhouse gas emissions
継続的な生産性の向上は温室効果ガスの削減につながる
Year2005

2018

2030

No pigs per sow (yearly)

23,431,435,6CO2e per kg carcass

3,00

2,74

2,55

CO2e 2005=100110
100

100

9185

母豚1頭当たり年間産子数
枝肉1㎏あたりＣO2排出量

指数2005年＝

10090
80
70

6050
2005

2011

2018

2025

2030

2035

2040

2045

2050

Source: Danish Agriculture & Food Council

2 Companies slaughter 84% of animals, from 2022 on 3 locations
2つの企業が2022年以降3か所で84%の動物をと畜
企業別牛とさつ頭数

Source: Danish Agriculture & Food Council

製造実行システムにおけるデータの統合

１.家畜輸送のブロックチエーントレーサビリチィー ２.家畜トラック受付 3. バッチ管理を省略 4.IDと連携した自主格付データ 5.獣医学的な検査 6.温と体の重量測定
7.インクジェットマーカー 8.枝肉の仕分け-最適な用途 9.枝肉保管の最適化 10.冷蔵室からの枝肉の搬出 11.プライムカット時の歩留まり管理 １２.最終製品の歩留まり管理
13.包装・ラベリングの工程管理 14. 工場内の事故と自動メール通報

Artificial intelligence and robotics
人工知能とロボット
Removal of tenderloin
テンダーロインの除去

Cutting offtoes
足先の切断Cutting off ears

Cutting off stick wound

耳の切断

スティックウンドの切落しIntelligent robotic cell with four functions
4つの機能を持つ インテリジェントロボットセル

Cutting off heads and carcass cutting
頭部切断と枝肉のカット

１頭の豚から185の様々な製品

Climate smart meat productionMore value from side streams
高付加価値化• New protein rich products
たんぱく質が豊富な新製品• New high value functional ingredients
新たな高付加価値機能性原料• Circular ressource utilization
循環型資源利用• New business models with broader profit potential
より大きな収益性を秘めた新しいビジネスモデル

High quality functional protein from lungs
肺からの高品質な機能性タンパク質
0,48 kg lung/pig
１頭当たり0.48㎏の肺50%50%
16% protein
たんぱく質量16%２．食肉産業のデジタル化

The current status in the Danish pork industry
Traceability and product data
デンマークの豚肉産業の現状 トレーサビリテイーと製品データ• Traceability of each carcass to supplier:
各枝肉の生産者のトレーサビリテイー• Ham tattoo or groupwise transport and procedures.
モモの入れ墨またはグループでの輸送と手順• Blood managed in batches (i.e., which supplier’s pigs
contribute to each batch).
群での血統の管理（すなわち、どの農場の豚がそれぞれの群に貢献しているか）• Gambrel (transport medium) identifier: RFID, number.
ｷﾞｬﾝﾌﾞﾚﾙ（輸送道具）の番号、RFID番号• Supplier data (supplier ID, production form (conventional,welfare, bio)).
生産者のデータ（生産者1D、生産方法（「普通、ウェルフェア、有機）• Additional data: Gender, weight, LMP, slaughter weight,
veterinary status.
その他のデータ（性別、体重.LMP、とさつ時体重、衛生状態）• After cutting: Traceability to supplier through:
カット肉のトレーサビリテイー•

Identifiers on transport media (e.g., RFID on “Christmas trees” andboxes).

ＩＤ（例、「クリスマスツリー」や箱のRFIDなど）•Production time
製造時間

The current status in the Danish beef industry
Traceability and product data
デンマークの牛肉産業
トレーサビリテイーと生産データ• Ear tag and registration in CKRregister
耳標とCKR登録装置への登録• Data on rearing locations andconditions for each individual animal.
各動物の飼養場所や状態に関するデータ• Look-up in CKR-register for eachanimal prior to slaughter to ensure
animal appropriate for slaughter.
とさつ前にその動物がとさつに適しているかを確かめる
ために、CKR登録装置でチェックする

Traceability on individual animal throughslaughterhouse by means of
次の方法による各動物のとさつまでのトレーサビリテイー• RFID and printed barcodes on transport
media and printed tickets on carcass,quarters, and primals.
RFIDや、輸送箱のバーコード、枝肉や四分体や部分肉に印刷したチケット

Drivers for traceability at the slaughterhouse
と畜場でのトレーサビリテイーの活用
Pork 豚肉Management in case of call back (reducing call backamount).
製品回収時の管理（製品回収量の削減）• Separating different rearing types (conventional,outdoor, organic, contract).

Beef 牛肉• Traceability on individual animal withdata on rearing locations, conditions,and veterinary status from birth toslaughter required by law.
各動物の出生からとさつまでの法律により求められる飼養場所、飼養状況、使用方法の違いによる区分管理（従来法、野外飼育、有機、契約生産）• Management of pigs with boar taint.

衛生状態等のトレーサビリテイー• Traceability at slaughterhouse:

豚の牡臭の管理

と畜場でのトレーサビリテイー• Traceability of carcass back to animal
required by law.

• Management of farmer payment (rearing type,weight, lean meat content, veterinary status).
農家への支払いの管理（飼養方法、体重、赤肉割合、衛生状態）

法律で求められる生体と枝肉のトレーサビリテイー• Management of farmer payment
according to carcass grading.

• Optimizing carcass usage (best fit with productrequirements).

枝肉格付による農家への支払いの管理

枝肉の用途の最適化（要望する製品に最も適合）• Management of carcass quality
differences at slaughterhouse (salesprices, customer requirements)• Consumer awareness (provenance, quality, animalwelfare)

と畜場での枝肉の品質格差の管理（販売価格、顧客からの要望）

消費者の意識（産地、品質、アニマルウェルフェア）」

Product digitalization
Current status: Online grading
製品のデジタル化
現状：オンライン格付

AutofomBCC-3

Product digitalization
CT (3D x-ray): Grading and machine control
製品のデジタル化

ＣＴ（3ＤＸ線）：格付及び機械でのコントロール

AR for operation assistance
作業支援AR

Cellular production
セル方式の生産

Paceline production
ペースラインの生産

AR assistance to cutting
カットのＡＲ支援

Automatedregistrations
Veterinary inspection
自動記録

獣医学的検査Digital twins (virtual representation ofoperations)
デジタルツインCameraCameraMarking ofobserved error
エラーの表示３．豚及び牛のと畜産業の自動化－ＡＩ制御によるロボット技術
及び新たな展開 －State of the art automation Pig slaughter and deboning
最新の豚のと畜及び脱骨の自動化
自動化されたと畜場

従来のと畜場群での半自動けい留群でのスタニング

喉切り、肛門結さつ、恥骨割り
グループスタニング
半自動けい留所

胸部切開汚染除去除去

内臓摘出

ｽﾃｯｷﾝｸﾞｼｬｯｸﾘﾝｸﾞ

印字
湯剥ぎ

頭部除去

農場番号読み取り

毛焼き

背割り
脱毛処理

超音波による格付State of the art automation Pig slaughter and deboning
最新の豚と畜・脱骨の自動化

自動大割分割中躯自動分割

自動仕分け

クリスマスツリーに積み上げる

Traditional cattle slaughter line
従来の牛のと畜ライン
係留所

頭部の処理
剥皮(後脚)

重量測定と各付剥皮
脂肪と脊髄の除去
脂肪と尾の除去

獣医師の検査剥皮(前肢)再検査

角切り

枝肉分割

剥皮(首、前肢の後）
胸部切開
頭部除去

内臓摘出

Automation options limited
自動化のオプションは限られている
自動印字

自動的な足の切断

画像での自動格付

自動背割のこやロボットによる背割り

Two automation trends
2つの自動化のトレンド

Multi-functional
robots for cell basedproduction
セル方式の多機能ロボット

Mono functional
robots for line
production
Source: Thirty five

ライン生産方式の単一機能ロボット

32

Multi-functional robot cells
多機能ロボットセル33

Work enviroment is a core challenge now and in thefuture
作業環境が現在も将来も重要な課題

Packaging is getting increased focus
包装作業に次第に焦点が当てられている

Artificial intelligence (AI)an enabler for the next generation ofautomation
人工知能。次世代の自動化を可能とする。

４．食肉産業の新たな計測技術

New equipment targeted for the pork and beef industry

豚肉及び牛肉産業向けの新たな装置• Detection of foreign objects – That object should not be present in here
異物の検出 － 異物が混入してはならない• Automated product recognition - What products are we looking at
自動的な製品の識別－ どの様な製品を対象としているか• Automated box inspection – Is the box fit for the job
自動的なボックスの検査 － このボックスは作業に適しているか• Automated veterinary inspection – Is the carcass OK
自動的な獣医学的検査 － この枝肉はＯＫか• Detection of boar taint from pigs - Will the meat smell when cooked
豚の雄臭の検出 － 調理した時に肉に臭いがするか• Reduced equalization time using electrical stimulation - Earlier cutting
without loss (up to 5 hours)
電気刺激を使用することにより均等化時間 equalization の削減－ロスなしに時間を短縮(最大5時間)

Detection of foreign objects
異物の検出• Vision cameras are the only way to find thin plastic – xray can’t “see” it
薄いﾌﾟﾗｽﾁｯｸ片を検出する唯一の方法はビジョンカメラ － Ｘ線では検出できない• Vision can detect objects visible in the surface, and with high speed and two-sided inspection more
surface is inspected - improving the performance
ビジョンカメラは表面に見える異物は検出できる。高速度と両サイドで検査することにより、表面をさらに検査できる。－能力向上• DMRI have available high-performance equipment able to meet the requirements
DMRIは、この要求に対応できる高性能の機器をもっている• Fast – Able to monitor products passing with more than 1m/sec belt speed
1m/秒以上のベルトスピードで動く製品を高速でモニターできる• Single or two-sided solutions
片側又は両側でのソリューション
• Multispectral camera and lighting able to detect small objects even down to 1x1 mm
1×1mmの小さな異物も検出できるマルチスペクトルカメラと照明装置• Removal, either automatically, or by halting the belt, for subsequent operator interaction
自動除去、又はベルトを停止したのち手作業で除去

Single sided detection with and without automatic rejection
単一方向での異物検出（自動排除装置付きと自動排除装置なし）

プラスチック検出（粗挽き製品）

プラスチック検出（脂肪かすや細引き製品）

Double sided detection, in a Waterfall setup
両サイドからの検出装置（タテ型装置）

上部カメラ

Upper camera

Lower camera
下部カメラInspection of sliced products
スライス製品の検査

カメラ

Camera

照明LightingFast camera – 35 slices per second including analysis.
高速カメラ－ 分析を含め１秒間で35スライスAutomated Product recognition for routing boxes
搬送箱(ﾙｰﾄﾎﾞｯｸｽ)中の製品の自動認識••

Software (AI models) are trained to recognize the possible products and will determine theproduct in question, along with the probability score.
ソフトウェア(AI）で製品を自動認識できるように学習させ、一定の精度でその製品が何であるかを認識する
Recognition can be made in boxes as well as on belt.
ボックス及びベルトコンベア上で認識をすることが可能•The equipment will also be able to find foreign objects in the surface.
この装置で表面の異物の検出も行うことが可能

Automated Product recognition
製品の自動認識
Software are trained to recognize possible passing
products fro routing, along with the probability score.
ソフトウェアで学習させ、通過する製品が何であるかを、一定の精度で認識する
Alternative setup.
代替セットアップAutomated Clean Box inspection

取っ手の破損クリーンボックスの自動検査

Software are trained to check boxes after washing:recognize broken handles, cracks and contamination in theboxes passing after wash.
洗浄後のボックスをチェックするようにソフトウェアで学習：
洗浄後に通過するボックスの取っ手の破損やヒビ、汚染などを認識する

Broken handle

Automatic Aid for Veterinary inspection
獣医学的検査の自動的な支援
It is tedious, expensive and hard work for
to inspect every carcass for defects. AndOperators may overlook findings.
全ての枝肉の検査は、退屈で経費が掛かり、ハードな作業である。オペレーターが見逃す可能性がある。

DMRI have made camera system that candetect eg: bile, fecal contamination andlungehindear. Other, more frequent codes,can be added later.
ＤＭＲＩは胆汁や糞便による汚染、急性肺炎などをチェックできるカメラシステムを開発した。その他のものも、後で追加が可能。
4 towers with 3 cameras in each,collecting 12 images when triggered.
The split carcass passing, will trigger
cameras twice.
4つのタワーにはそれぞれ3台のカメラがあり、検出した時に12枚の画像を撮る。半丸枝肉が通過するときにカメラが2回検査する。

The 2x12 images covering the two sides of the carcass
両側の枝肉の2×12枚の画像47