製造品質不良の追跡と防止方法

適切な投資収益率を確保し、顧客を満足させるためには、製造企業は高品質の製品をラインから確実に送り出さなければなりません。そのため、製造業者は生産工程の初期段階から納品される製品に至るまで、品質に目を光らせる必要があります。

そのため、ほとんどの製造業では、生産ラインが本格的に稼動する前から品質管理対策に着手しています。企業はまた、サプライヤーから高品質の材料を受け取ることにこだわり、製造工程に投入される部品が品質不良を引き起こさないようにします。

競争が激化するビジネス環境において、品質不良の追跡は、ほとんどの製造業者にとって、無駄を省き、利益を最大化し、幸せで忠実な顧客を維持するために不可欠な取り組みとなっています。

この記事では、品質不良の追跡がなぜ重要なのか、また、メーカーが深刻な競争優位性を獲得・維持するために品質管理プロセスをどのように改善しているのかについて、具体的にご紹介します。

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製造品質の欠陥とは、原材料や最終製品の要求事項や仕様の不完全さを指します。製造工程の初期段階における軽微な欠陥は、製造の後期段階において重大な品質の不一致を引き起こす可能性があります。

多くの場合、製造上の欠陥は3つのカテゴリーに分類されます：

• 小さな欠陥：この種の製品の欠陥は、しばしばレーダーの下を通り過ぎます。そのため、軽微な欠陥は製品の機能や美観に影響を与えず、最終消費者が使用できるものとなります。

• 重大な欠陥：対象物の機能に影響を与えるため、製品をわずかに使用不能にする欠陥です。その結果、顧客は購入した商品に満足できず、ベンダーやメーカーに返品する可能性が高くなります。

• 重大な欠陥：この種の欠陥がある製品は、製品の機能に重大な影響を及ぼし、しばしば故障を引き起こします。実際、この種の製造品質欠陥はエンドユーザーに害を及ぼします。これはメーカーに悪い印象を与え、経済的にも評判的にも大きなマイナスとなります。

製造現場で従業員が品質問題を報告した場合、その報告はどうなるのでしょうか？

多くの業務では、報告書は書類の山に埋もれ、コンピューターに入力されることはありません。あるいは、記録されたとしても、分析不可能なエクセルのスプレッドシートになってしまいます。

欠陥追跡レポートは通常このようになります：

これは一連の部品と考えられる問題のリストで、部品ごとに最も一般的な問題を表す集計表があります。これは本当に部品と問題の組み合わせのリストであり、このパターンは他の製造工程でも見ることができます。

これらのレポートから得られるデータを分析できなければ、意思決定をするために逸話や推測に頼らざるを得なくなります。特定のオペレーターの再スキルアップが必要かどうか、不良を減らすために部品の再設計が必要かどうかを判断する必要があるかもしれません。

この問題を解決するには、「自動欠陥レポート」を使用して生産上の問題をリアルタイムで収集することです。自動化された品質レポートは、品質スペシャリストのような、1日の間に欠陥を追跡する専任の従業員がいる場合に最適です。このオペレーターは、検査を実施しながら、頑丈なタブレット（またはワークステーションに置かれたラップトップ）にデータを入力することができます。このデータは一元化されたデータベースにプッシュすることができ、スーパーバイザーはその情報に簡単にアクセスして分析し、必要であればインサイトを特定して是正措置を講じることができます。

製造業にとって、品質管理は投資すべき重要な分野です。そうでなければ、製品のリコールや、ひいてはブランドイメージの低下によって、ビジネスが大きな後退を余儀なくされる可能性があります。

製造品質の欠陥は、単に包装中のライン末端で発生する厄介なものではありません。製造品質不良は、ビジネス全体により広範な悪影響を及ぼします。以下は、製造上の欠陥が事業運営に損失を与える可能性のあるいくつかの分野です。

• 顧客ロイヤルティの喪失：顧客は、あまり質の良くない製品を受け取った場合、おそらくその製造会社と取引したくなくなるでしょう。実際、製造業者は、品質問題の結果、リピートビジネスや、以前の購入者から紹介されたであろう潜在的な新規顧客を失うことがよくあります。

• 賠償責任リスクの増大：製造上の重大な欠陥は、企業に損害賠償責任を負わせるリスクをもたらします。このような欠陥が品質管理プロセスをすり抜けると、取扱者や最終顧客に危害を及ぼす可能性が高くなります。そのため、欠陥製品が顧客に損害を与えた場合、顧客は賠償を求めて企業を訴えることができます。

• ブランド評価の低下：忠実な顧客を失い、製品の品質が劣るという評判が立つと、製造ブランドは潜在的な顧客の信頼を失いかねません。さらに、競合他社もこの機会を捉えて、市場でより優れた代替品として自らを位置づけることができます。うまくいけば、競合ブランドは御社のビジネスから市場での地位を奪い、御社のブランドを低レベルのオペレーションに追いやることができます。

• 大幅な収益の減少要約すると、品質欠陥の影響は、製造業の収入増加の妨げになるということです。多くの企業がそうであるように、製造業の営業予算のかなりの部分は、訴訟、ブランド認知、市場でのポジショニングへの対応に向けられています。最終的には、顧客収入の損失が会社の収益にかなりの影響を与えることになります。

したがって、製造品質の欠陥が財務に与える悪影響を避けるためには、品質管理を徹底することが賢明です。ほとんどの企業は、現代の製造業時代において、欠陥の上に立ち続けるために、新時代の品質管理プロセスに軸足を移しています。

不具合追跡は、不良部品を発見することだけが目的ではありません。ループを閉じること、つまり問題の検出、文書化、トレース、解決を迅速に行うことで、再発を防ぎ、長期的な改善をプロセスに組み込むことができるのです。

フロアで正しく機能しているときのプロセスはこんな感じです：

1.検出
最初のステップは、問題の特定です。多くの工場では、オペレータはいまだに手動検査に頼っています。これは、人間の判断が重要である少量または高変量環境ではうまく機能します。

自動チェックでカバー範囲を拡大トルクツール、ビジョンカメラ、またはインラインゲージに接続されたセンサーは、規格外の部品を示す状態にフラグを立てることができます。

AIを搭載したマシンビジョンはこれをさらに推し進め、疲労することなく、すべてのシフトにわたってリアルタイムで異常を発見します。主な利点は一貫性で、オペレーターごとのばらつきをなくします。

2.レポートとログ
欠陥を発見したら、重要なのはその詳細を即座に、構造化された方法で記録することです。

デジタルレポーティングツールは、データの標準化に役立ちます。ほとんどのツールには、欠陥の種類、場所、考えられる原因、重大度のフィールドが含まれています。写真や注釈付き画像は、後で問題をレビューする際に、より明確になります。

最前線のアプリやステーションにレポートが組み込まれていれば、紙のログの紛失とオペレーターとエンジニアの間のミスコミュニケーションという、よくある2つの問題を避けることができます。

3.トレース
欠陥を発見することは一つのことです。トレーサビリティは、その起源と範囲を理解することです。バッチとロットの追跡は、各製品を原材料、機械、オペレーターに結びつけます。系図システムにより、原因からさかのぼって、同じ問題を持つ可能性のある部品に至るまで、トレースすることができます。

これは根本原因分析に役立つだけでなく、規制遵守やリコール時の迅速な封じ込めに求められることも多いのです。

4.解決
検出と追跡は、実際の是正措置につながる場合にのみ重要です。

CAPAワークフローは、調査、修正、再発防止のための構造化された方法を提供します。また、アクションと期限を割り当てることで、説明責任を果たします。

単発の不具合だけでなく、不具合データを長期的に追跡することで、傾向を把握することができます。これらの洞察は、プロセスの変更、設計の更新、オペレーターのトレーニングにフィードバックされます。

このサイクルをデジタル化することで、抜け漏れがなくなり、改善が1つのラインやシフトにとどまることなく、チーム全体に広がるようになります。

システムによって欠陥追跡の方法は異なります。選択肢は通常、エンタープライズ・プラットフォーム、生産部門と連携した実行システム、専用の品質ツールの3つに絞られます。それぞれに強みがありますが、現場で感じる限界もあります。

ERP システム
ERP 、財務、在庫、調達を中心に設計されています。一部のパッケージには品質モジュールが追加されていますが、日常的な不具合追跡に十分な機能を備えていることはほとんどありません。不適合のログを取るには、ワークアラウンドやアドオンを必要とすることが多く、レスポンスタイムが遅くなり、オペレータが迅速に行動することが難しくなります。

MES プラットフォーム
MES は生産現場に近いところにあるため、当然ながらERP よりも欠陥の捕捉に優れています。ほとんどのMES 、プロセス実施、トレーサビリティ、不良ロギングを備えています。従来のMES 、製品ラインがシフトしたときに変更するのが難しく、変更にはコストがかかります。

スタンドアローンの品質システム
品質管理ソフトウェアは、欠陥追跡、CAPA、コンプライアンス記録に強い。しかし、ERP やMES と連携しない限り、別のサイロになる危険性があります。チームは結局、データを再入力したり、複数のシステム間で情報を追いかけたりすることになります。

従来の品質不良の追跡と予防のやり方では、生産に関する意思決定を行う際に多くの不満が残ります。非効率的で時間がかかるだけでなく、より多くの資金とオペレーターのリソースが必要になります。

欠陥を効率的に抑えるために、先進的な品質管理システムを採用する製造業者が増えています。そうすることで、企業は品質管理の取り組みを標準化し、最新のシステムや機器について従業員を教育・訓練する必要があります。

品質管理プロセスを自動化する方法をご紹介します：

生産現場のプロセスを自動化

生産現場での人手による直接投入に依存するビジネスでは、製造工程は避けられない人為的ミスによって常に変動します。そのため、生産ラインから品質不良が発生する可能性が高まります。

しかし、自動化された機械とワークフローは、より一貫性のある作業メカニズムを可能にし、企業が業務全体の効率を向上させることを可能にします。その結果、適切な要件と仕様を設定すれば、常に望むものを得ることができます。

そういえば...

標準要件の定義

製造業の品質管理プロセスの重要な要素のひとつは、製品の境界限界と基準パラメーターを設定することです。さらに、通常、いわゆる "ゴールデンサンプル "を作成することが役立ちます。

ゴールデンサンプルとは、メーカーが生産ラインから出荷され、顧客の手に渡ることを期待する理想的な製品のことです。その後の製品はすべて、この完璧なテンプレートを反映したものでなければなりません。

また、品質の専門家は、工場の品質製造能力に影響するさまざまな製品関連パラメータと安全パラメータの標準チェックリストを定義する必要があります。

材料と商品の検査

品質4.0の登場により、すべての製造段階で製品の継続的な評価が可能になりました。高度な計測器とソフトウェアがこれを容易にしたため、技術先進のメーカーは、品質欠陥を記録するために紙やスプレッドシートを使用する担当者に頼る必要がなくなりました。

その代わり、最新の工場機械には検査装置やモジュールが設置され、機械が扱う部品一つ一つを分析します。そして、品質管理ソフトウェアが各パーツの要件を規格と比較します。

工場のマネージャーや関連する担当者は、ライン上に欠陥がある場合に警告を受けます。一部の高度なオペレーションでは、品質管理ソフトウェアがシステム全体のプロセスを最適化し、不良品が次のステーションに運ばれないようにします。

不良部品や製品のトレース

製品のトレースとトラッキングにより、メーカーはライン上の不良品を特定することができます。バーコードスキャナーのような接続されたツールは、ライン上の部品や製品を識別し、データをリアルタイムで品質管理者に伝え、タイムリーな介入を可能にします。

さらに、リアルタイムの追跡により、企業はサプライヤ・レベルで生産前に欠陥を特定することができます。これにより、工場マネージャーは生産工程をより確実に管理できるようになり、製造不良の発生を抑えることができます。

最も実用的なシステムには、いくつかの特徴があります：

• 欠陥は数時間後ではなく、検出された時点で記録されます。

• バッチとロットのトレーサビリティは、問題を材料と機械に結びつけます。

• ERP、MES、現場データとの統合で重複を回避

• インターフェイスは、プレッシャーにさらされるオペレーターにもわかりやすい

• 適切なコンプライアンスサポートを備えたCAPAワークフローが組み込まれています。

• 最初からやり直すことなく、1つのラインから複数のサイトまでシステムを拡張できます。

Tulip 、現場向けに直接構築されたアプリベースのモジュール型ツールという、異なるモデルを提供しています。固定されたワークフローを押し付けるのではなく、エンジニアは自分たちのプロセスに合わせてアプリを適応させることができます。

典型的な使用例は以下の通りです：

• 画像とメモによるデジタル欠陥記録

• 不良をバッチ、ロット、機械に関連付けるダッシュボード

• 生産データに直接結びついたCAPAワークフロー

• ERP およびPLMへのオープンAPIリンク
  
  

アプリはモジュール化されているため、工場は1つのステー ションから始め、徐々に拡張していくことができます。そのため、MES フルに導入するためのコストや、スタンドアロンの品質ツールの孤立を避けることができます。

欠陥追跡システムの比較

不具合追跡の基本を押さえたら、次の課題は問題が発生する前にキャッチすることです。そこで、AIビジョン、予測分析、IoT データなどの新しいツールが重要になります。

1.AIビジョン検査
ライン上では、AIによるビジョンシステムが多くの手作業による検査を代替しています。カメラがすべての部品を見て、学習したパターンと比較します。傷があったり、部品がわずかにずれていたり、ネジが欠けていたりすると、即座にフラグが立てられます。

ルールベースのシステムとの本当の違いは柔軟性です。すべての欠陥ルールをハードコーディングする必要はありません。システムは学習します。新しい製品バリエーションが登場しても、エンジニアが検査ロジックを書き直す必要がなく、適応することができます。オペレーターは、シフトごとに一貫した結果を得ることができます。

2.Predictive Quality Analytics
不良部品が現れるのを待つのではなく、予測モデルが生産データをふるいにかけ、トラブル成形を発見します。もしかしたら、トルク値がドリフトしているかもしれません。オペレーターが異常な設定を入力しているかもしれません。温度や湿度が範囲外になっているかもしれません。これらのパターンは、不良が発生する数時間前に判明することがよくあります。

早期に発見すれば、スクラップが溜まる前に調整できます。そうすることで手戻りを省き、流れを安定させ、チームからプレッシャーを取り除くことができます。

3.IoT エッジの統合
これらはすべてデータに依存しています。機械や環境にあるセンサーは、ノンストップでパラメータを供給します。エッジデバイスはそのデータを現場で処理します。つまり、ネットワークに障害が発生しても、可視性を失うことはありません。

本番稼動しているチームにとってのメリットはスピードです。クラウドシステムがどこかで数字を計算するのを待つことなく、アラートを受け取ることができます。

どんなに優れた欠陥追跡システムでも、一度床に落ちると問題に直面します。何度も出てくるものもあります。

1.データ統合
ほとんどの工場にはすでにERP、MES、PLCがあり、古いシステムもいくつか残っているかもしれません。それらを互いに会話させるのは面倒です。データがきれいに流れていなければ、不良トラッカーは別のサイロに変わるだけです。

2.オペレーターの採用
システムが遅かったり、不便に感じたりすると、オペレーターはそれを使いません。紙に書き留めたり、覚えようとするでしょう。それではデータの質が低下します。解決策はルールを増やすことではありません。シフト中にツールを使いやすくし、それを信頼する理由を与えることです。

3.ロールアウト中のダウンタイム
生産の途中でシステムを切り替えると、混乱が生じます。より良い方法は、1つのラインで試験的に小さく始め、問題点を解決し、それから拡大することです。そうしないと、時間を浪費し、チームをイライラさせることになります。

4.コンプライアンス要件
製薬、医療機器、航空宇宙では、監査証跡、電子署名、バージョン管理が必要です。もしシステムがこれをきれいに実行できなければ、品質問題を解決する代わりに事務作業に溺れることになります。

長所

• スクラップと再加工の削減

• 監査態勢の強化

• シフトや拠点間の可視性の向上

• 将来の予測ツールのベース
  

短所

• データをデジタル化し、接続するための先行投資が必要

• 悪いデザインはオペレーターの生活を難しくします

• 技術的な変化と同様に文化的な変化も必要

Tulip 、現場向けに直接構築されたアプリベースのモジュール型ツールという、異なるモデルを提供しています。固定されたワークフローを押し付けるのではなく、エンジニアは自分たちのプロセスに合わせてアプリを適応させることができます。

典型的な使用例は以下の通りです：

• 画像とメモによるデジタル欠陥記録

• 不良をバッチ、ロット、機械に関連付けるダッシュボード

• 生産データに直接結びついたCAPAワークフロー

• ERP およびPLMへのオープンAPIリンク
  
  

アプリはモジュール化されているため、工場は1つのステー ションから始め、徐々に拡張していくことができます。そのため、MES フルに導入するためのコストや、スタンドアロンの品質ツールの孤立を避けることができます。