コンサルティングを受けると実際にどういったメリットがあるのかを知るためには、実際の事例を知ることが重要です。このページでは食品製造業におけるコンサル事例を紹介しますので、ぜひチェックして参考にしてください。
配合表をベースに作成された原価計算表があるものの、実勢と大きく乖離しているという課題がありました。また、輸入原料における買付価格の変動などが原価に反映できてなく、実際原価の把握ができる「仕組み化」が求められていました。月次決算の早期化による「スピード経営」、原価管理制度のブラッシュアップによる「収益改善」、手書き・重複作業削減による「業務効率向上」などにより、原価基準が確立し、製造原価が低減しました。
京都府長岡京に、「天然水のビール工場」と呼ばれる京都ブルワリーがあり、ザ・プレミアム・モルツの生産拠点となっています。2015年、この広大な敷地内に「ものづくりスキル・ナレッジセンター」が完成しました。これは人材育成に特化したセンターであり、現在では121もの研修を実施しています。人事制度と紐づいたスキルマネジメントを行うことができる環境となっており、現場力を各段に上げる仕掛けの数々が施されています。
ボトムアップ型の経営スタイルを追い続ける中において、「デジタルで実現可能な仕事はデジタル化していくこと」という基本方針のもとプロジェクトが進められました。現場からのアイデアが出たらより上位の目標との関連や全体最適を目指すための方向性を示すことがコンサルタントの役割であり、ダメ出しをしないことに留意して進められました。この成長への基盤づくりに対しては億単位の予算が付けられるなど、経営陣の強い意思が現れています。
労働生産性や省人化への適応、工場間におけるバラつきの解消などが課題としてあり、労働環境の変化も伴って、「守りの活動」に対して改善が求められていました。コンサルの関わり方を「指導」から「支援」へとシフトし、ワークショップを含むディスカッションを中心とした時間の使い方を行うことによりコンサルタントと一緒に課題を解決するというスタイルを取りました。工場によっては目に見える結果も出ており現場の雰囲気も変わりつつあります。
食品加工・食品製造業のコンサルティングとは、食品を製造・加工する企業や工場が抱える課題に対し、外部の専門家が現状分析から改善策の立案・実行支援までを行うサービスです。生産性向上やコスト削減といった「製造業共通」の課題に加え、衛生管理や食品安全、賞味期限・表示管理など「食品ならでは」の専門領域まで幅広くカバーする点が特徴です。
食品加工・食品製造業コンサルは、原材料の仕入れから製造工程、品質管理、出荷に至るまでの一連のプロセスを対象に、企業の収益力・生産性・安全性を高めるための助言や実行支援を行う専門サービスです。工場の現場改善を専門とするコンサルタントもいれば、経営戦略・新規事業開発を専門とする会社もあり、支援範囲は依頼先によって大きく異なります。
一般的な製造業コンサルとの違いは、以下のような食品特有の論点に対応できるかどうかにあります。
食品加工業を取り巻く経営環境は、ここ数年で大きく変化しており、コンサルティングを活用する企業が増えている背景には主に次のような要因があります。
2020年の改正食品衛生法により、原則すべての食品等事業者に対してHACCPに沿った衛生管理の導入・運用が求められるようになり、2021年6月から完全義務化されています。衛生管理計画の作成や運用体制の構築には専門知識が必要なため、外部の力を借りる企業が少なくありません。
現場作業の多くが人手に依存してきた食品製造業では、労働力人口の減少や高齢化により、省人化・自動化への対応が急務となっています。同時に、熟練作業者が持つ暗黙知をどう若手に伝えるかという技能伝承の課題も顕在化しています。
輸入原材料の価格変動や光熱費の上昇により、従来の原価計算では実態を正確に把握できなくなっているケースが増えています。原価管理の仕組み自体を見直す必要性が高まっています。
生産管理のエクセル運用に限界を感じている企業や、品質のばらつきをデータで管理したいという企業が増え、ITツールやAIを活用した生産性向上・品質安定化のニーズが拡大しています。
食品加工・食品製造業コンサルは、HACCP義務化や人手不足、原価高騰、DX化といった業界特有の課題に対応するため、生産性向上から衛生管理、人材育成、新規事業開発まで幅広い領域を支援する専門サービスです。自社がどの課題を優先的に解決したいのかを明確にした上で、実績・対応領域・支援スタイルを比較しながらコンサル会社を選ぶことが、成果につなげる第一歩になります。

コンサル担当者が製造現場に入り込み、ボトルネックの箇所を特定して改善策を提示。適切な人員配置を行い、作業工程の効率化とコスト削減を実現
改善事例
(鋳物)製造ラインのスペースを見直し、増設検討時に置き場不足を改善した結果、設備投資額21%の削減につながった。

システムツールやロボットなど、AI・デジタル技術を用いた生産プロセスの自動化を行い、作業担当者、環境、製造製品に依存しない 品質の安定化を実現
改善事例
機械設定の属人化による品質のばらつきに対し、パラメータから品質を予測できるAIモデルを開発・導入し、品質を安定化。

自社の顧客データの中から想定顧客候補を提案、アイデアの可能性を検証するフィールドワークからパートナー企業の新規開拓を支援
改善事例
自動車の精密部品で用いられる技術を医療や建築の領域に応用するため、顧客データを分析し共同開発案件の創出に成功。