初回歩留まりは、多くの製造業者が追跡している重要な品質指標です。このわかりやすいKPIにより、製造業者は製品品質や工程効率を大まかに、かつ迅速かつ容易に把握することができます。具体的には、特定の生産工程から生じる不良品、廃棄物、手直し作業の量を、総生産量に対して把握することで、これを可能にします。
製造企業は、ファーストパス歩留まりに特に注目しています。これは、管理者が無駄の原因を特定するのに役立ち、企業がリソースをより効率的に配分できるようになるためです。
この記事では、ファーストパス・イールドについて解説し、それが製造業者の生産性を可視化することで、企業が業務全般にわたる継続的な改善を推進する一助となる仕組みについて探っていきます。
ファーストパス・イールドとは何ですか？
初回歩留まり（FPY）とは、特定の期間内に生産工程に投入された総数量のうち、所定の品質基準を満たした製品の数量を割った値を示す品質指標です。スループット歩留まりとも呼ばれるこの重要な指標は、生産プロセス全体を可視化し、製造業者が全体的な効率を評価し、ロスを削減することを可能にします。
さらに、材料、時間、労力の無駄による経済的損失に加え、不良品の再加工によって生じる廃棄物も問題となっています。
したがって、製造業者にとっては、ファーストパス歩留まりを品質管理プロセスに組み込むことが重要です。何と言っても、この指標を改善することでリソースの有効活用が図られ、その結果、受注の迅速な完了、顧客満足度の向上、そして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
初回歩留まりの算出は比較的簡単です。これは、必要な品質基準を満たした製品の数を、工程を開始した製品の総数で割ることで求められます。したがって、FPYは次のように算出されます：
初回歩留まり率 = 良品数 ÷ 総生産数
多くの場合、ファーストパス歩留まりは、100を掛けてパーセンテージで表されます。
実際の場面でこの計算がどのように行われるか、例を見てみましょう：
ある金属加工会社では、ある生産ラインで毎日100枚の波板を成形、切断、塗装している。しかし、必要な品質基準を満たしているのは95枚のみである。そのうち4枚は手直しが必要であり、結果として必要な品質基準を満たしているのは91枚となる。
FPY = 91 ÷ 100
FPY = 0 .91
この例では、初回通過歩留まりは91%です。
初回歩留まりを向上させる方法
前述の通り、初回歩留まりを算出することで、製造業者は自社の生産量について大まかな把握が可能になります。しかし、この指標は品質改善に向けた包括的な取り組みの一部に過ぎず、他の製造パフォーマンス指標に依存するものです。
初回歩留まりの向上には、製造工程の他の側面を見直す必要があります。この改善には、以下の点が含まれます：
高品質な原材料を調達する：原材料の品質は初回歩留まりに大きく影響します。製造業者が低品質な原材料を使用すると、不良品が発生する可能性が高まります。その結果、各生産ロットにおいて、不良品、廃棄物、手直しが増加することになります。
したがって、メーカーは生産活動において高品質な原材料を安定的に調達するため、信頼できるサプライヤーと提携する必要があります。
定期的な予防保全を実施する： 現場の設備に不具合があると、製品の欠陥や手直しが必要になる原因となります。さらに、設備が正常に機能しない場合、生産スケジュールが狂い、顧客からの注文の納期が遅れることになります。
これを防ぐため、製造企業は生産ラインを稼働させ続けるために、定期的な設備のメンテナンスを実施する必要があります。さらに、製造企業は予防保全のようなより先進的な手法を採用すべきです。
これには、分析ツールを用いて機器の状態を予測し、メーカーが故障のリスクを未然に防ぐことが含まれます。
正確なリアルタイムデータを収集する：現代の製造業は以前よりはるかに複雑化しており、業務全体を包括的かつリアルタイムに把握することが不可欠となっています。
強力なデジタルツールを活用し、産業用IoT（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を取得できます。このデータを分析することで、機械の稼働状況を把握し、設備が故障する前に予防措置を提案することができます。
さらに、リアルタイムのデータを活用することで、監督者や管理者は事業全体のさまざまな分野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るようになります。
従業員およびオペレーターの研修を充実させる：多くの場合、従業員が業務を非効率的に遂行し、その結果、初回歩留まりが低下することがあります。あるいは、当該従業員が職務を遂行する上で、十分な知識、スキル、および指針を欠いている可能性もあります。
メーカーは、従業員の業績を評価し、オペレーターの生産性を向上させるための改善された研修プログラムを導入することで、この課題を解決できる。
標準化された反復作業の自動化：製造工程によっては、人が直接関与することが非効率的になる場合があります。例えば、作業員が反復的な作業を行うと、効率や品質が低下し、その結果、スループットが低下することになります。
メーカーは、この手作業で反復的な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、従業員をより複雑で、思考力を要する業務に割り当てることが可能になります。
Tulip を活用して品質管理プロセスをTulip
Tulip 、幅広い業界のメーカーにおいて、製品の品質データを追跡・可視化するために利用Tulip 。
当社のノーコードプラットフォームを活用することで、企業は機械、センサー、IoT 連携させ、リアルタイムデータを収集し、生産ライフサイクル全体にわたる活動を追跡することができます。
多くのお客様が、当社のプラットフォームを品質管理活動全般に活用し、製品が生産ラインを通過する過程で、その都度品質検査を実施しています。
オペレーターからのリアルタイムな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不具合が検出されているかを迅速に把握でき、シームレスなフィードバックループを構築することで、より迅速な介入と是正措置が可能になります。
実例
医療機器業界のTulip顧客の1社は、オーダーメイドの埋め込み型医療機器を製造しています。
各注文を適切に処理するには、それぞれ固有の手順の組み合わせが必要です。彼らは、商品を顧客に発送する直前のTulip を利用しています。
ここでは、設計段階から100％の精度を確保し、出荷ミスを完全に排除することが極めて重要です。出荷準備プロセスは極めて複雑です。各部品は特注品であり、工程の組み合わせは数百万通りにも及び、どの工程も完全に独自のものです。
Tulip、オペレーターは6か月間の専門的なトレーニングを受けていたにもかかわらず、依然として人為的なミスが発生しやすかった。さらに、Tulip、顧客に実際に何が発送されたのかという正確な情報（グラウンドトゥルース）が存在しなかった。例えば、顧客が製品を開梱した際に小さなネジが欠品していた場合、それが開梱中に紛失したのか、それとも単にキットから除外されていたのかを特定する手段がなかった。
Tulip 自社のバックエンドシステムとTulip 、各組立工程ごとに独自のステップバイステップの手順を提供します。これにより、高額なオペレーター研修が不要になります。あるオペレーターは次のように述べています。「ミスを犯す余地がありません。必要な情報はすべてここにありますから。」
Tulip 「ピック・トゥ・ライト」機能により、適切なタイミングで適切な保管箱が点灯し、工程のミスを効果的に防止します。作業員がキット組み立てを完了すると、Tulip 完成品の写真をTulip 、その注文情報と紐付けます。Tulipすることで、誰が何を正確に発送したかという明確な記録が残ります。
Tulip導入以来、このメーカーでは誤出荷が1件も発生していません。 現在では、新入社員でも初日から監督なしで生産注文の梱包作業を行うことができます。これにより、誤った顧客への誤出荷に伴う規制遵守上の問題を減らすことができ、医療機器メーカーにとってさらなるメリットとなっています。さらに、顧客からネジ（またはその他の周辺部品）の欠品について連絡があった場合、メーカーはリアルタイムでその注文の写真を呼び出し、正しく梱包されていたかを確認できるようになりました。
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