インダストリー4.0を活用して品質コストを削減する方法

「クオリティ4.0」とは、第4次産業革命における品質管理担当者のための製造環境を指します。これは「インダストリー4.0」としても知られています。クオリティ4.0では、インダストリー4.0技術から得られるリアルタイムデータを活用します。これには、ネットワークに接続されたデバイスが含まれ、品質管理担当者の継続的な改善活動を推進します。

破壊的技術が、第1次、第2次、そして第3次産業革命を牽引した。それぞれの革命は、生産性の飛躍的な向上をもたらした。

第一次産業革命は18世紀に始まり、蒸気力と機械化による生産が製造業の成果を向上させました。紡績機や蒸気力といった技術の発展により、どの国が製造業のリーダーとなるかは、労働力ではなく技術によって決まるようになったのです。

この段階では、品質管理とは、職人と顧客による製品の検査を意味していた。

19世紀、電気は第二次産業革命の原動力となった。この革命の中で、製造業者は大量生産と組立ラインを導入した。

大量生産は工場の生産性を高めたが、その一方で自己点検の効率は低下した。個々の職人では、このレベルの点検に対応しきれないようになった。その結果、品質管理の焦点は品質管理と規格へと移行した。

第3次産業革命は、20世紀半ば、ICTとエレクトロニクスが自動化とネットワーク化された生産の第一波を支えた時期に始まりました。こうした技術の多くは、今日では世界中の製造現場において標準的なものとなっています。

20世紀からここ10年にかけて、品質関連文書を管理し、情報をより迅速に収集するためのソフトウェアが登場しました。これにより、製造業者は品質コストの管理が可能になりました。

インダストリー4.0、すなわち第4次産業革命は、サイバーフィジカルシステムによって推進されているという点で、これまでの技術的変革とは一線を画しています。サイバーフィジカルシステムは、生産に関わる人と機械の間で情報を接続・伝達することで、付加価値を生み出します。

こうした変化により、製造業は階層的なシステムから柔軟なシステムへと変貌を遂げつつあります。この新しい柔軟な環境は、品質担当者が品質上の課題に取り組む方法を一変させるでしょう。

IoT 、品質管理の分野において、従来の「品質管理」や「品質保証」から重点が移行しつつあることから、品質管理のあり方を変革IoT 。

「品質」および「品質マネジメントシステム」とは、具体的に何を指すのでしょうか？

品質とは、顧客にとっての製品やサービスの良さを指します。それが顧客のニーズに合致しない場合は、是正措置を講じる必要があります。

組織のパフォーマンスは、ほとんどの場合、完璧とは程遠い水準にとどまっています。品質管理の専門家たちは、さまざまな仕組みを通じて品質管理に取り組んでいます。これには、根本原因分析や統計的工程管理といった品質管理手法が含まれます。

しかし、規格不適合や品質の低さは、事業や売上に悪影響を及ぼします。その結果、メーカーは製品の再設計を行うか、継続的な改善策を導入する必要があります。

品質管理システムは現在、維持管理と品質管理に重点を置いています。実際には、これは一定の品質水準と欠陥率を維持しつつ、突発的な急増に対して追加の対策を講じることを意味します。

ほとんどの活動は品質管理に重点が置かれており、それが品質関連コスト全体の増加につながっています。品質関連コストとは、不具合を防ぐために費やされる追加コストのことです。

これに関連する項目として「適合コスト」があります。適合コストとは、欠陥がないことを保証するための計画、管理、および検査にかかるコストのことです。このコストは、「予防コスト」と「評価コスト」の2種類に分類されます。このコストに関連する活動には、設計レビュー、工程管理、および顧客の声の把握などが含まれます。

品質コストには、不適合コストも含まれます。不適合コストとは、品質不良によるコストのことです。これらは、欠陥によって引き起こされる製造上の問題です。不適合は、内部不適合と外部不適合の2種類に分類されます。

シックスシグマやリーンといった手法は、継続的な改善に重点を置き、付加価値を生み出さない活動や無駄を排除・削減することを目指しています。

これらすべてが重要なのは、品質不良による総コストが事業全体の15％～20％を占める可能性があるからです。そのコストの60％～70％は、内部および外部の不具合に起因しています。

図Aでは、サンプルプロセスが一連のステップに分解されており、それらは青色で示されています。

プロセスが開始される前に、品質担当者が投入物を品質面から確認します。要件を満たしていない場合、品質担当者はこの段階で是正措置を講じます。各工程には、通常は紙媒体の作業指示書が添付されており、そこには要件が記載されているため、品質担当者は各段階が要件に適合しているかを確認することができます。

では、図Bをご覧ください。温度や色など、品質にとって重要な要素がある場合、品質管理担当者はそれを監視し、基準値と比較し、基準値を満たさない場合には適切な措置を講じることができます。

多くの工場では半自動化された工程を導入しているものの、その工程を円滑に進めるために、依然として人手による膨大な量のデータ収集に依存している。

「品質4.0」とは、意思決定に必要なデータを収集するために人をプロセスから切り離すのではなく、プロセスの中に人を留めておくことです。これこそが、不具合を減らし、品質コストを削減する鍵となります。

「クオリティ4.0」は、品質管理の専門家や製造業者に、データ品質、情報共有、改善のスピード、品質コスト、スキルの5つの面で影響を与えます。

データの品質

製造アプリなどのインダストリー4.0技術がなければ、データの収集は断片的なものにとどまります。データが不完全であるため、品質管理担当者は分析を行う際に生産状況の全体像を把握することが困難になります。たとえデータセットが完全であったとしても、実際に使用される頃にはすでに古くなっていることがよくあります。

一方、 Tulipを利用すれば、品質管理担当者はリアルタイムでデータを収集することができます。これにより、プロセスの改善をより迅速に進めることができるほか、品質改善分析に用いる情報の正確性を確信できるようになります。

情報の共有

多くの工場では、生産データや機械データが、データ管理担当者によって管理されているサイロ化されたデータベースに格納されています。

相互接続されたシステムにより、関係者は生産状況の統合的かつ包括的な全体像を把握することができます。また、関連する工程、機械、および担当者を容易に追跡することが可能です。

改善のスピード

データの可用性と完全性は、現場での議論の在り方を変える。品質の急激な低下をどう是正するかという議論ではなく、チームは改善策について話し合うことができるようになる。

「クオリティ4.0」のツールと手法は、パフォーマンスの水準を引き上げます。

品質コスト

現在、品質管理担当者は、追加の監査、試験、評価、およびその他の業務を行う必要があります。

新しい技術により、こうしたチェックがシステムに組み込まれるため、こうした作業の頻度は減るか、あるいは不要になります。

スキル

あらゆる機能分野において、これらの新技術がスキルの転換を促しています。この技術は、検査やテストといった低スキルで反復的な作業を自動化します。「Quality 4.0」における品質管理担当者は、データ分析、IoT、アプリ開発を通じて、予防に重点を置いています。

インダストリー4.0の技術は、製造業全体に変革をもたらしています。データの質と相互接続されたデータ共有システムは、改善のスピード向上や品質コストの削減から、スキルシフトの促進に至るまで、品質管理に多大な影響を及ぼすでしょう。品質管理の専門家は、競争力を維持するために、こうした動向を学び、推進し、生産ワークフローに取り入れていく必要があります。

Tulip「Frontline Operations 、品質データの収集と検査業務をデジタル化し、効率化することで、品質管理担当者が継続的な改善を推進するために必要なリアルタイムのデータを常に把握できるようにします。Tulip 詳細Tulip 現場でのデジタル化活用についてご興味をお持ちの方はTulip ぜひお問い合わせください。