製造業において、品質と生産効率の向上は重要な課題です。その中でも特に注目されるのが「歩留まりの改善」です。歩留まりは、製品の生産過程における品質を示す指標であり、良品の生産割合を表します。
AI技術の進展により、外観検査における定量評価が可能となり、歩留まりの改善に向けた新たな展望が広がっています。
| 「歩留まり」とは？
製造業における「歩留まり」は、製品の生産過程における品質を指す重要な指標の一つで、良品の生産効率を示します。具体的には、製品の生産ラインを通過した全製品のうち、消費者へ届けることのできる良品として完成した製品の割合を指します。
例えば、100個の製品を生産してそのうち95個が最終的に良品として出荷された場合、その歩留まりは95％となります。
歩留まりの改善は、製造業における生産効率を向上させるための重要な取り組みの一つで、その手段として品質管理の強化、生産プロセスの最適化、原材料の見直し等があります。近年ではAIやデータ分析などの先端技術を用いて、歩留まりの改善を追求する企業も増えています。
| 歩留まりが下がる主な原因5つ
1. 製造プロセスの不適切な設計
製造プロセスが適切でない場合、誤作動や過誤が発生し、不良品が生じる可能性があります。これには、設備のメンテナンス不足や、製造工程の設計ミスが含まれる場合もあります。
2. 材料品質の問題
使用される原材料や部品の品質が低い場合、それが製品の全体的な品質に影響を与え、歩留まりを下げる可能性があります。
3. ヒューマンエラー
人間が直接関与する工程においては、操作ミスや認識ミスなどのヒューマンエラーが原因で不良品が発生することがあります。
4. 環境条件
製造工程における温度、湿度、振動などの環境条件が適切でない場合、製品の品質に悪影響を及ぼす可能性があります。
5. 品質検査の不備
検査プロセスが不十分または不適切であると、製造過程での問題が見逃され、不良の発生につながる可能性があります。
これらの問題を解決するためには、適切な品質管理、プロセス改善、作業者のスキルの向上、そして先端技術（例えばAIやデータ分析）の導入などが有効な手段となります。
| 歩留まりを改善するポイント3つ
1. 品質管理の強化
品質の問題が生じる原因を特定し、それらを改善するための措置を講じます。これには、製品の設計の見直し、製造工程の改善、品質検査の強化などが含まれます。
2. 生産プロセスの最適化
製造プロセスの分析を行い、生産効率を上げるための改善点を見つけ出します。生産設備の改善、製造工程の見直し、作業手順の最適化などが考えられます。
3. 先端技術の導入
AIやデータ分析、IoT（モノのインターネット）などの最新技術を活用し、製造プロセスの効率化と品質向上を図ります。
例えば、AI技術を活用すると、品質検査を自動化したり、製造データの分析による生産効率の向上が可能となります。
| 革新技術！外観検査の定量評価とは？
従来の外観検査では、人間が製品を目視でチェックすることが一般的でした。これには複数の問題が存在します。例えば、長時間の作業による人間の疲労、主観によるバラつき、細かい欠陥の見落とし等があります。
また、人間が行う外観検査では、通常、製品が規格内か規格外かという「定性評価」が主であり、細かい品質差、すなわち品質の「定量評価」は難しいとされてきました。製品間の微妙な品質の差を人の目で見分けるのは困難であり、結果として全ての製品が二元的に「良品」または「不良品」に分類される傾向がありました。
この点で、株式会社フツパーの「メキキバイト」が革新的な役割を果たします。AIによる高精度な検査を用いると、「良品」の中でも微妙な品質の差を定量的に評価し、スコア化することができます。この定量評価により、品質管理がより細かく、より精緻に行えるようになります。製品の品質に対する理解が深まり、それに基づくカイゼン活動が可能となるため、結果として製品全体の品質向上や生産効率の向上、そして歩留まりの改善につながると考えられます。
| メキキバイトの品質管理機能
メキキバイトの品質管理機能は、製造業における外観検査の評価を革新する機能を搭載しています。従来の外観検査では製品の良否を単純に「良品」または「不良品」という二元的な評価で判断していましたが、メキキバイトではより細かな評価が可能となります。
具体的には、メキキバイトのAI技術によって、製品の外観データを解析し、高精度な検査結果を得ることができます。この検査結果に基づいて、各製品に品質スコアを付けることができます。品質スコアは、製品の外観や特定の要素に対する評価のグラデーションを表し、従来の単純な良否判断を超えた品質評価が可能となります。
この品質管理機能によって、より詳細な品質情報を得ることができます。さらに、蓄積されたデータをもとに傾向分析や異常検知を行うことも可能です。これにより、製品の品質改善に対する洞察力が向上し、生産プロセスの最適化や不良品の早期発見につながるのです。
ある焼き菓子製造業では、メキキバイトの品質管理機能の導入により、良品の中でも曜日毎や時間帯毎に品質差があることが判明しました。品質スコアと作業を紐づけて分析したところ、機械の立ち上げ直後や洗浄後、製品の切り替え後には品質スコアが下がり不良が発生しやすいことが判明しました。この傾向をもとに立ち上げ後や洗浄後の機械の慣らし運転を十分に行う等のカイゼンを行うことで、歩留まりの改善、品質の向上が見込まれています。
メキキバイトの品質管理機能は、従来の外観検査における定性的な評価を革新し、製造業における歩留まりの改善や品質向上に大きく貢献すると期待されています。
