トレーサビリティとは何ですか?
トレーサビリティとは、原材料が工場に入る瞬間から最終製品が出荷される瞬間まで、製造プロセス全体を通してすべての部品や製品を追跡できる能力のことです。
検査結果、組み立ての詳細、各ステーションでの滞在時間など、各部品や製品に関する情報は、エンド・ツー・エンドで記録されます。
なぜトレーサビリティが重要なのですか?
トレーサビリティが適用されるのは、食品やエアバッグのようにリコールの対象となる可能性がある製品だけだという考え方がよくあります。このような場合、トレーサビリティが重要である理由は明らかです。不良品や汚染された製品を効果的にリコールするには、その出所、履歴、流通を完全に理解する必要があります。
しかし、現代のすべての製造業者は、たとえ厳しいコンプライアンス規制がない分野の製造業者であっても、トレーサビリティを優先すべきです。実際、トレーサビリティは、メーカーが業務をリアルタイムで可視化し、根本原因の分析を容易にすることで、品質と効率の向上に役立ちます。
例えば、不良品を抱えたまま生産ラインの終端に到達してしまう製品がある場合、生産工程全体を可視化することが有効です。もしかしたら、品質チェックのために特定のステーションを通過しなかったのかもしれません。あるいは、すべての不良品が同じ新しいオペレーターによって処理され、オペレーターのトレーニングにギャップがあったのかもしれません。あるいは、すべての不良品が同じ機械を通過したのかもしれません。あるいは、すべての不良品に特定のサプライヤーの部品が含まれているのかもしれません。
トレーサビリティの利点
1.根本原因分析
製品のパスに関するすべてのデータにアクセスできるため、メーカーは問題の根本原因を深く掘り下げることができます。問題を特定し、迅速に解決することで、影響を最小限に抑えることができます。
2.継続的改善
部品や製品がどのようにラインを通って移動しているかを見ることは、継続的な改善を促進します。実際、系図データにアクセスできない場合、改善の機会は失われます。ボトルネックや遅れがいつどこで発生するかを知ることで、リアルタイムの最適化が可能になります。
3.バリューストリームマッピング
トレーサビリティは、製品が製造工程をどのように移動するかを監視するため、価値の流れのマッピングに役立ちます。詳細な製品の系譜記録を備えることで、製造業者はサプライチェーンの可視性を得ることができ、業務の価値ストリームをより詳細に把握することができます。
4.品質とエンゲージメント
さらに、生産ライン全体にわたる部品のトレーサビリティは、品質チェックを追加すべき重要なポイントを見つけるのにも役立ちます。また、製造現場における説明責任と関与も高まります。
5.義務です!
最後に、規制の厳しい業界では、トレーサビリティは義務であるため、メーカーがトレーサビリティの利点を検討する必要はありません。いずれにせよ、デジタル技術は、トレーサビリティの実証を簡単かつシームレスに行うことができます。
業種別コンプライアンス
トレーサビリティは、規制された環境で製造する際のオプションではありません。規則に定められているからです。しかし、これらの規則がどのように現場に現れるかは、業界によって異なります。
医療機器、製薬、航空宇宙、自動車などの分野では、利害関係が大きく、基準も特殊です。万能のトレーサビリティでは通用しません。導入するシステムには、バッチ記録、部品レベルのシリアル化、監査可能な変更ログなど、コンプライアンスが実際にどのように見えるかを反映させる必要があります。
以下は、さまざまな業界において、規制機関がトレーサビリティをどのように定義し、強制しているかについてのハイレベルな見解です:
産業 | 規制機関 | トレーサビリティの焦点 | 主な要件 |
医薬品 | FDA (21CFRパート11)、EMA | バッチトレーサビリティ、電子署名、監査証跡 | 電子記録は、安全で、タイムスタンプが押され、個々のオペレーターまで追跡可能でなければなりません。システムは、ロットレベルの追跡とリコールの準備をサポートしなければなりません。 |
医療機器 | FDA (21CFRパート820)、ISO 13485 | デバイス履歴記録、コンポーネントレベルのトレーサビリティ | 材料、工程、検査、手直しなど、各ユニットの製造履歴を追跡する必要があります。検証されたシステムと文書管理が必要。 |
航空宇宙・防衛 | AS9100、FAA、DoD DFARS | 部品レベルのシリアル化、サプライヤーのトレーサビリティ | 部品、シリアル番号、承認サプライヤー、品質チェックポイントのゆりかごから墓場までの文書化が必要です。いつでも監査可能。 |
自動車 | IATF16949、OEM固有規格 | VINにリンクしたトレーサビリティ、欠陥の封じ込め | コンポーネントの製造日、サプライヤー、オペレーターを追跡する必要があります。障害が発生した場合、迅速な根本原因分析と封じ込めワークフローが期待されます。 |
トレーサビリティはリアルタイムでデジタル化され、説明責任を果たすために構築されなければなりません。トレーサビリティは、リアルタイムでデジタル化され、説明責任を果たすために構築されなければなりません。紙のシステムや切り離されたスプレッドシートでは、文字通りの意味でも運用上の意味でも、検査に合格することはできません。
手作業とデジタルのトレーサビリティ
ほとんどの工場はすでにトレーサビリティを「実践」しています。本当の問題は、そのシステムが最も必要とされるときに機能するかどうかです。
長い間、トレーサビリティといえば、バッチ記録のバインダー、手書きのログ、あるいはチーム間を行き来するエクセルのシートを意味していました。このようなセットアップは、監査には対応できても、スピードや正確さが要求される場合には、破綻しがちです。ログシートの紛失や入力の遅れは、単純なチェックを何日もかけて行うことになりかねません。
デジタル・トレーサビリティは、方程式を変えます。データが作業の時点で取得され、機械、材料、およびオペレーターに自動的に関連付けられると、それは静的な記録ではなく、実際に使用できるツールになります。事後的にコンプライアンスを証明するのではなく、問題を早期に発見し、迅速に対応し、改善を促すパターンを確認することができます。
能力 | 手動トレーサビリティ | デジタル・トレーサビリティ |
データ収集 | 手書きログ、スプレッドシート、ポストプロセス入力 | オペレーター、センサー、機械からのリアルタイム入力 |
正確性と完全性 | エラー、ギャップ、遅延はよくあることです。 | タイムスタンプ、検証、一貫性のある記録 |
監査準備 | 準備作業、クロスチェック、ペーパーハントが必要 | 完全で検索可能なインスタント・デジタル履歴 |
リコール応答時間 | 影響を受けたユニットを追跡するのに数日から数週間 | ロットやパーツを数分で特定 |
スケーラビリティ | 拠点間や多品種環境での管理が困難 | ライン、製品、拠点間で標準化され、再現可能 |
継続的改善 | 静的な記録は分析を困難に | データフィードによる根本原因分析とプロセスの最適化 |
コンプライアンス・リスク | ミスや書類不備のリスクが高い | 組み込みのバリデーションとコントロールでリスクを低減 |
紙やハイブリッドのセットアップに頼っている場合、そのコストは必ずしも帳簿上には現れません。そのコストは、余分なスタッフの労働時間やコンプライアンス・リスクの増大、文脈を追いかける無駄な時間などに現れます。デジタル・トレーサビリティは、このような状況を一掃するだけでなく、実際に行動できる情報を提供します。
生産トレーサビリティの向上
最新のツールは、生産追跡とトレーサビリティの自動化に役立ちます。実際、生産ラインに沿って部品や製品を自動的に監視し、すべての関連データを記録することができます。
バーコードとスキャナーを使えば、部品や製品をすべてのステーションで簡単に追跡できます。作業員に製品のスキャンを促すポストイットをあちこちに貼り付ける必要はなく、デジタル作業指示書にステップを追加するだけです。その後、製品系図/トレーサビリティアプリからすべてのレポートや情報にアクセスできます。
概要
トレーサビリティは監査に合格するためだけのものではなく、オペレーションを迅速かつ弾力的に維持するためのものです。紙やスプレッドシートのシステムでは、現代の生産需要に対応できません。デジタルトレーサビリティは、発生したデータを作業に結び付け、監査をよりシンプルにし、リコールをより厳しくし、改善努力をより効果的にします。
さらに、IoTデバイスを使用することで、組織はツールの場所や在庫を簡単に把握することができます。
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適切に設定されていれば、フロアデータはそのままERP MES流れ込みます。つまり、在庫移動、品質チェック、生産イベントがリアルタイムで表示されます。現場で起きていることがシステムで確認できるため、タイムラグや二重入力がありません。
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規制当局が求めているのは、善意だけでなく証拠だからです。製薬、医療機器、食品のいずれにおいても、各工程が手順に従い、仕様から外れたものがないことを示す必要があります。それがなければ、リコールや罰金、あるいはそれ以上の事態を招くことになります。
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紙のログやスプレッドシートは、スピードが問題になるまでは問題ありません。紙のログは乱雑になり、紛失したり、遅刻したりします。デジタルシステムは、作業現場でデータを記録し、機械やバッチに自動的に関連付け、即座に利用できるようにします。その結果、ミスが減り、監査も苦痛でなくなり、改善のために実際に使用できる情報が得られます。
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欠陥に関連するバッチやシフトを正確に特定できれば、すべてをリコールする必要はありません。ラインをシャットダウンしたり、ロット全体を引き上げたりする代わりに、実際にリスクのあるものに絞り込むことができます。これは、1週間の混乱と、的を絞った修正との違いを意味します。
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センサーがマシンから直接データを収集し、AIが温度の変化や記入漏れなど、問題が大きくなる前にフラグを立てることができます。派手なアルゴリズムよりも、問題を早期に発見してチームが迅速に対応できるようにすることが重要なのです。
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