製造業における品質管理の基礎知識

 2021.04.26  デジタルトランスフォーメーションチャンネル

企業とは製品やサービスという価値提供を通じて顧客の需要を満たし、代価として利益を得ることで発展する組織です。したがって、製品やサービスの品質管理は最も重要な業務であるといえるでしょう。本記事では、製造業における品質管理業務の概要や、ポイントについて詳しく解説していきます。

製造業における品質管理の基礎知識

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製造業における品質管理業務とは

企業が長期的かつ継続的に発展していくためには、顧客の潜在需要を捉えた新たな市場価値の創出が不可欠です。価値の創出を通じて顧客の需要を満たし、利益を得て発展していくことは、やがて市場経済の活発化にもつながります。事業活動の健全な発展と成長によって、社会に貢献することが企業の存在意義といえるでしょう。どれだけ時代が移り変わっても、どれほどテクノロジーが進歩発展しても、ビジネスの土台にあるのは人間関係であり、顧客あっての企業です。したがって、顧客満足度の最大化こそが企業経営における至上命題といえます。

顧客満足度を高めるために必須となるのが、提供する製品の「品質管理」です。品質管理とは、製品の生産において品質を検証して管理する業務を指します。「Quality Control(クオリティ・コントロール)」の頭文字を取って「QC」とも呼ばれます。

品質管理は食料品や装備品、あるいは電気機器や医療器具など、ものづくりに従事する製造業において最も重要な要素です。従来は目視による検査が一般的でしたが、近年の情報通信技術の発展によって、品質管理のデジタル化が進んでいます。

製造業の品質管理の3つの管理ポイント

製造業の品質管理にはいくつかの項目があり、その中でもとくに重要となるのが「工程管理」「品質検証」「品質改善」の3つです。

工程管理では、製造過程における業務プロセスの進捗状況を管理します。納期から逆算して各工程をスケジューリングし、業務プロセスを標準化することが目的です。品質検証は、その名の通り製品の品質を検証する管理業務を指します。製品の汚れや傷をチェックしたり、仕様通りに機能するかを確認したりといった検証を行うフェーズです。

品質改善とは、基準を満たしていない不適合品や、用途を満たさない不良品などの再発を防止すべく、生産プロセスを見直す管理業務を指します。製品の生産工程を見直し、問題や課題を分析することで同じ過ちを繰り返さないよう改善することが目的です。この工程管理・品質検証・品質改善という3つの品質管理に継続的に取り組むことで、製品のクオリティ向上を目指します。

製造業において、製品の品質は企業価値に直結する重要な要素です。製造業を営む企業にとって、品質管理プロセスの継続的な改善は必須の施策といえるでしょう。

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製造業における品質管理の課題

国内における製造業は、大きな転換期を迎えています。人口の減少や少子高齢化といった社会背景が重なり、多くの企業が人材不足に陥っているのが実情です。経済産業省が発行したレポートによると、じつに94%以上もの企業が人手不足に悩まされているという調査結果もあります。人材不足が続くなか、製造業が新たな市場価値を創出するためには、デジタル技術を活用した業務プロセスの改革が不可欠です。

業務プロセスの改革こそ、製造業における品質管理の課題であり、最優先に取り組むべき経営課題といえます。そこで重要となるのが「DX(デジタルトランスフォーメーション)」の推進です。DXとは最先端テクノロジーを取り入れ、企業の在り方やビジネスモデルそのものに変革をもたらす取り組みを指します。ここからは、デジタル技術の活用が製造業の品質管理にどのように寄与するのかを見ていきましょう。

品質検査の正確性向上

製造業にデジタル技術を取り入れることで得られるメリットのひとつが「品質検査の正確性向上」です。従来のような目視での品質検査では、人間の目では検出できない不具合があるケースが想定されるなど、検査の正確性が疑問視されていました。

そこで、AIやIoTといった最先端テクノロジーを取り入れることで、品質検査の正確性が向上するのはもちろん、さまざまな業務プロセスの効率化と自動化につながるでしょう。近年はAIによるディープラーニングを用いて品質検査を自動化し、検査の正確性向上に努める企業が増加している傾向にあります。

システム活用による生産性向上

人口減少や少子高齢化も相まって、労働力不足が慢性化している製造業にとって、デジタル技術の活用による業務効率化は急を要する課題です。近年、工場のデジタル化が推進されており、AIやIoTを取り入れた「スマートファクトリー」が大きな注目を集めています。

スマートファクトリーとは、生産機器をAIやIoTと接続してデジタル管理された工場です。工場の設備と最先端テクノロジーを連携させ、膨大な業務データを分析することで業務効率の改善と労働生産性の向上を実現します。

たとえば、生産機器や設備をIoTとつなぎ、常時ネットワーク接続することでリアルタイムでの情報管理と進捗管理が可能です。また、故障検知や在庫管理などもデジタルで管理され、生産過程のあらゆる業務プロセスが飛躍的に効率化できます。先述したディープラーニングによる品質検査の自動化も、IoTソリューションのひとつです。

デジタル技術を導入することで、さまざまな業務が効率化・自動化され、人材不足の補完的役割を果たします。製造業がDXを実現し、新たな市場価値を創出するためには、AIやIoTといったデジタル技術の活用が不可欠といえるでしょう。

製造業の品質管理を支えるポイント

製造業にとって、製品の品質は顧客との信頼関係の礎となる重要な要素です。顧客満足度の最大化を図るためには、最適化された品質管理による優れた製品の創出が欠かせません。ここでは、製造業の品質管理を支える重要なポイントについて解説します。

5Sを意識したオペレーション

「5S」とは、「整理(Seiri)」「整頓(Seiton)」「清掃(Seisou)」「清潔(Seiketsu)」「しつけ(Shitsuke)」の「S」から始まる5つのキーワードを表す用語です。5Sを遵守し、規律を重んじることでヒューマンエラーの削減につながり、結果として組織全体における業務効率化に貢献します。

また、これらを意識して維持するというルールや規律を守ることで、従業員の管理意識が高まり、より成熟した組織の構築に寄与するでしょう。

4Mの管理

4M」とは、「人(Man)」「設備(Machine)」「方法(Method)」「材料(Material)」という4つの「M」によって構成される用語です。生産ラインを正常に機能させ、品質管理を最適化するために必須となる4つの要素を指します。この4Mの視点を品質管理に用いることで問題の要因を整理し、洗い出すことが可能です。

たとえば、品質管理の過程に問題が発生した場合、その原因はヒューマンエラーによるものか、生産機器の故障によるものか、あるいは業務プロセスや原材料にあるのかを洗い出します。4Mの視点をもって業務に取り組むことで、問題発生時に思い込みや勘などではなく、論理的な現状分析に基づく改善が行えるでしょう。

手順書を整備した業務標準化

組織全体における業務効率や労働生産性を高めるためには、業務プロセスの標準化が何よりも重要です。人材不足に陥っている企業は、業務が属人化する傾向にあります。熟練のスキルを所有する職人やベテランなど、特定の人材に対する業務依存は効率化とは真逆の方向性といえるでしょう。

そこで重要となるのが、手順書を整備した業務の標準化です。業務プロセスを言語化してマニュアル化し、熟練工がもつ暗黙知を形式知に落とし込むことで、属人化しがちな品質管理業務を標準化できます。品質管理業務を標準化し、人を選ばず遂行できる環境を構築することで人材不足にも対応可能です。

AIソリューションの導入

情報通信技術の発達によって、さまざまな産業が発展し、人々はかつてないほどの豊かさを享受しています。しかし、IT技術の驚異的な発展によって、市場競争性は激化の一途を辿っているのが実情です。このような社会背景のなかで企業が市場価値を創出するためには、最先端テクノロジーの導入が欠かせません。とくに品質管理において、AIを活用した外観検査の自動化システムの導入は必須事項です。

AIの最大の特徴ともいえるディープラーニングを品質管理に活用することで、人間にはわからない多種多様な異常を検知することができます。それにより、ヒューマンエラーの削減や業務効率化、人件費削減や属人化防止など、多くのメリットを得られるでしょう。

まとめ

企業経営において、顧客満足度は非常に重要度な要素です。顧客満足度を高めるためには、製品やサービスの「品質管理」が何よりも重要であり、最も優先すべき経営課題といえるでしょう。その要となるのがDXの実現であり、デジタル技術の活用による経営改革です。自社の品質管理の課題に対して、適切なITソリューションを導入しましょう。

さらに、HOYAデジタルソリューションズ株式会社では、品質マネジメントシステム「MasterControl」を提供しています。特に医療関係など規制が強い製造業企業にて多く導入されており、品質マネジメントに関する様々な業務を可視化することで、品質を維持し続けることができるシステムです。ぜひ品質マネジメントを行いたいと考えている企業の方は導入を検討してみてください。

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