製造業における品質管理は、製品の品質を維持するために必要不可欠な業務です。企業が製造・販売する製品には、それぞれ独自の品質基準が定められています。定められた品質基準を満たし、適切な管理をするためには解決するべき課題が多くあります。この記事では、製造業における品質管理の課題や成功のポイントを詳しく紹介します。
製造業の品質管理で直面する3つの課題とは？
製造業の品質管理では、さまざまな課題に直面しています。代表的な課題について詳しく紹介します。人手不足と技術継承
少子高齢化による人手不足が大きな問題となっています。とくに、若手技術者や技能者の不足が際立っています。熟練の技術者の高齢化が進む一方で、若手の人材の確保が難しくなっています。そのため、技術継承が円滑に行われていません。技術やノウハウが若い世代に引き継がれないと、熟練技術者の退職後に品質が低下する恐れがあります。また、現在、人材不足を背景に外国人技能実習生の受け入れが増えています。しかし外国人技能実習生の受け入れは、言葉や文化の違いから、教育や指導が思うようにいかないケースも少なくありません。
現場への定着の難しさ
品質管理の施策を立案しても、現場に定着しなければ意味がありません。現場の従業員は、品質管理が重要であることは理解していても、日々の業務に追われていると新たな施策に取り組む余裕がない可能性もあります。施策の内容が現場の状況に合っていない場合や、従業員が十分に理解していない場合には、定着が難しいでしょう。品質管理担当者は、現場の状況をしっかり把握し、現場の従業員の理解を得た上で、施策を進めていくことが重要です。
正確性の担保
製品の品質を維持するためには、品質管理の正確性が求められます。しかし、人手ばかりに頼った品質管理では、ミスや見落としが発生します。とくに目視検査を行う現場では、検査員の主観やその日の疲労具合などにより、不具合品を見落としてしまうかもしれません。また検査した記録を手入力する場合には、転記ミスが起きるリスクもあります。品質管理の正確性を高めるためには、人的ミスを防ぐ仕組み作りが必要です。
品質管理の精度を高める！デジタル技術による解決策
品質管理が直面する課題を解決するには、デジタル技術の活用が有効です。AIやIoTの活用
人が行っていた品質検査を、AIやIoTを活用して自動化すると、検査の正確性が高められます。AIを活用した画像認識技術では、製品の外観検査を自動化し、高い精度で不良品を検出します。また製造設備にIoTセンサーを取り付けることで、設備の稼働状況や品質データをリアルタイムで収集および分析が可能です。AIやIoTを活用することにより、人的ミスを防ぐだけでなく、検査の速度や精度も向上できるでしょう。
ビッグデータ分析
品質管理で収集したデータを、ビッグデータ分析で処理することで、品質の予測と改善を行えます。製造工程にセンサーデータと品質データを組み合わせて分析すると、不良が発生するパターンを予測できます。また過去の不良データを分析すると、原因の究明と再発防止策に役立つでしょう。データ分析による品質管理では、予防的な品質管理ができるので、未然に不良品の発生を防げるでしょう。
製造業の品質管理を成功させるための実践ポイント
製造業の品質管理を成功させるための実践ポイントを紹介します。以下のポイントが重要です。スマートファクトリー化
AIやIoTなどの最新技術を活用し、自動化と最適化を図る工場をスマートファクトリーと呼びます。製造設備からデータをリアルタイムで収集し、AIによる分析で品質管理を高度化させることが可能です。具体的には、早期に設備の異常を感知することで、トラブルを未然に防げるようになります。また製造ラインを自動化することで、人的ミスを減らし安定した品質を維持できます。
リモート監視
リモート監視システムを導入すると、品質管理が効率化します。リアルタイムで工場の稼働状況や品質データを確認でき、異常が発生した際には通知が来るので迅速な対応が可能になります。工場に品質管理担当者が常駐していなくても、リモートで業務を行えるので、業務の効率化につながるでしょう。DXの推進
DXの推進も品質管理の改善につながります。DXは、業務全体を変化させる取り組みであり、製品の原料から作業工程、責任者まで、すべての情報をデータで管理します。そのためすぐに情報を確認できる環境を構築でき、問題が起きた際には保存データを原因の究明に役立てることが可能です。人の目では検知するのが困難な部分の異常も検知できるので、幅広い品質管理での活用に期待されています。DXの推進により、データ管理の最適化や業務の自動化による正確性の向上、人手不足の解消など、さまざまな効果が期待できます。
