ファーストパス歩留まりは、ほとんどのメーカーが把握している重要な品質指標です。この分かりやすいKPIにより、メーカーは製品の品質とプロセスの効率を高いレベルで迅速かつ簡単に測定することができます。これは、全体的な生産量に対する、特定の生産工程から発生する不良品、スクラップ、および再加工の量を特定することによって行われます。
製造業が特に一次歩留まりに関心を持つのは、監督者が無駄の原因を特定し、より効率的に資源を配分できるようにするためです。
この記事では、ファーストパス歩留まりと、それがどのように製造業者の生産性を可視化し、企業がオペレーション全体で継続的な改善を推進できるようにするかについて説明します。
ファーストパスの歩留まりとは？
ファーストパス歩留まり（FPY）とは、一定の品質基準を満たした生産個数を、一定期間に生産工程に投入された総個数で割ったものを指す品質指標です。スループット歩留まりとも呼ばれるこの重要な指標は、生産工程全体を可視化し、メーカーが全体的な効率を評価し、無駄を削減することを可能にします。
さらに、無駄な材料、時間、労働力によって発生する経済的損失は、不良品の再加工によって発生する無駄によってさらに大きくなります。
従って、製造業者にとって、一次歩留まりを品質管理プロセスに組み込むことは重要です。結局のところ、この指標を改善することは、より効果的なリソースの活用につながり、受注完了の迅速化、顧客満足度、収益性の向上につながります。
ファーストパス歩留まりの計算方法
ファーストパスの歩留まりの計算は比較的簡単です。必要な品質基準を満たした品目の数を、工程を開始した品目の総数で割ります。したがって、FPYは以下のように計算されます：
一次歩留まり＝良品数÷総生産個数
多くの場合、ファーストパスの歩留まりは100倍したパーセンテージで表示されます。
この計算が実際の現場でどのように機能するのか、例を挙げて確認してみましょう：
ある金属加工会社では、毎日100枚の段ボールシートを成形、切断、塗装する生産ラインがあります。しかし、必要な品質仕様を満たしているのはわずか95枚。そのうち4枚は手直しが必要で、91枚が必要な品質基準を満たしています。
FPY = 91 ÷ 100
FPY = 0.91
この例では、ファーストパスの収率は91％。
ファーストパスの歩留まりを向上させるには
前述したように、ファーストパス歩留まりを計算することで、製造業者は生産量を大まかに把握することができます。しかし、この指標は、包括的な品質改善努力のごく一部であり、他の製造パフォーマンス指標に依存しています。
ファーストパスの歩留まりを向上させるには、製造工程の他の面を改良する必要があります。この改善には
高品質の原料を調達してください：原材料の品質は一次通過の歩留まりに大きく影響します。メーカーが低品質の材料を使用すると、不良品が発生する可能性が高くなります。その結果、各生産工程での不合格品、スクラップ、手戻りが増えます。
そのため、メーカーは信頼できるサプライヤーと提携し、生産活動に必要な高品質の素材を安定的に調達する必要があります。
定期的な予防メンテナンスの実施： 製造現場の設備に欠陥があると、不良品や再加工が必要な品目 が発生する可能性があります。さらに、機器が機能しないことで、生産スケジュールが狂い、顧客の注文の完了が遅れます。
このような事態を防ぐため、製造業は定期的な設備メンテナンスを実施し、ラインの稼働を維持する必要があります。さらに、製造業者は予防保全のような、より近代的な技術を選ぶべきです。
これは、分析を使って機器の健全性を予測し、メーカーが潜在的な故障を回避できるようにするものです。
正確なリアルタイムデータの収集現代の製造業は非常に複雑化しており、より全体的でリアルタイムの業務可視化が必要です。
強力なデジタルツールを活用し、産業用モノのインターネットIIoT）を活用することで、現場の設備から正確なリアルタイムの生産データが得られます。このデータを分析することで、機械のパフォーマンスを示し、機器が故障する前に予防措置を推奨します。
さらに、リアルタイムのデータにより、スーパーバイザーやマネジャーは、ビジネスのさまざまな領域における非効率性を特定し、より迅速に是正措置を講じることができます。
従業員とオペレーターのトレーニングの改善：多くの場合、従業員は自分の役割を非効率的にこなし、その結果、ファーストパスの歩留まりが低くなっている可能性があります。あるいは、従業員が職務を遂行する上で、十分な知識、スキル、指示が不足している場合もあります。
製造業者は、従業員のパフォーマンスを評価し、オペレーターの生産性を向上させるための改善されたトレーニングプログラムを実施することで、この問題を解決することができます。
標準化された反復作業の自動化：製造プロセスによっては、人間が直接関与することは非効率的です。例えば、作業員が繰り返し作業を行うと、効率と品質が低下し、スループット歩留まりが低下します。
メーカーは、このような手作業の反復作業を自動化することで、FPYを向上させることができます。これにより、人員はより複雑な認知中心のタスクに配置できるようになります。
品質管理プロセスの改善にTulip 活用
Tulip 、さまざまな業界の製造業で、製品の品質データの追跡と可視化に利用されています。
コード不要のプラットフォームを使用することで、企業は機械、センサー、IoT デバイスを統合し、リアルタイムでデータを収集し、生産ライフサイクル全体の活動を追跡することができます。
当社の多くのお客様は、品質管理活動全体で当社のプラットフォームを活用し、部品や製品が生産ラインを流れる際にインラインで品質検査を実施しています。
リアルタイムのオペレータフィードバックにより、監督者は、生産のどの段階でどのようなタイプの欠陥がフラグ付けされているかを迅速に把握することができ、迅速な介入と是正処置につながるシームレスなフィードバックループを構築できます。
実際のケーススタディ
Tulip医療機器業界のある顧客は、カスタムインプラント機器を製造しています。
それぞれの注文を適切に処理するには、独自のステップの組み合わせが必要です。Tulip 、お客様に商品をお届けする前の最後のステップで使用します。
ここで重要なのは、100％間違いのない設計を行い、出荷ミスをなくすことです。出荷準備から出荷までのプロセスは非常に複雑です。各部品は特注品であり、各工程の組み合わせは数百万通りにも及びます。
Tulip以前は、オペレーターは6ヶ月の専用トレーニングが必要で、依然として人為的ミスを犯しがちでした。さらに、Tulip以前は、何が正確に顧客に出荷されたのかについての真実がありませんでした。例えば、顧客が製品を開梱したときに小さなネジがなかった場合、開梱中に紛失したのか、それとも単にキットから取り残されたのかを判断する方法がありませんでした。
Tulip バックエンドシステムと統合し、各アセンブリに固有のステップバイステップの指示を提供します。これにより、高価なオペレーター・トレーニングが不要になります。あるオペレーターは、「ミスは許されません。必要な情報はすべてここにあります」。
Tulip Pick-to-Light機能は、適切なタイミングで適切なビンを照らし、プロセスを効果的にエラー防止します。オペレーターがキッティングを完了すると、Tulip 最終製品の写真を撮影し、その注文と関連付けます。Tulip使用することで、何が誰に出荷されたかを正確に記録することができます。
Tulip導入して以来、このメーカーは一度も誤出荷を経験していません。現在では、新しいオペレーターが初日から監視なしで生産オーダーを満たすことができます。これにより、間違った出荷を間違った顧客に送ることに関連する法規制遵守の問題が軽減され、医療機器メーカーにさらに貢献しています。さらに、顧客からネジ（またはその他の周辺部品）の紛失を電話で報告された場合、メーカーはその特定の注文の写真をリアルタイムで表示し、正しく梱包されているかどうかを確認できるようになりました。
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品質への取り組みと一次歩留まりの効率化
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