製造業におけるIoT活用で品質管理を高度化

厳格な品質管理は、世代を超えて製造業の一貫した目標でした。製品が工場を出て市場に出回る前に欠陥を発見できなければ、リコール、顧客不満、収益性を損なうその他の問題を招く可能性があります。

しかし、製造業にモノのインターネット（IoT）を適用することは、高品質なアウトプットを維持するために必要な可視性を得る、ますます一般的な方法となっています。意思決定者が製造業でIoTを活用し、より良い監視を実現するための実践的な方法をいくつか紹介します。

問題をより速く発見する方法を決定する

品質管理のプロフェッショナルは、基準レベルを高く保つために効率がいかに有益かをすぐに学びます。例えば、製造プロセスの最初のステップで問題を検出すれば、最終生産段階で発見されるよりもはるかに容易に軽減できます。

製品が製造施設を出た後に不具合が発生する場合、さらに深刻です。例えば、トラック運転手が腐敗しやすい品目を許容範囲外で長時間保管した場合などです。そのため、多くの医薬品メーカーは、リアルタイム・アラートを提供するセンサーを設置するなどして、IoTをコールド・チェーン保護に活用しています。

サプライ・チェーンの複数の段階にいる人々が問題の即時警告を受け取れば、鮮度の高い医薬品が目的地に到着する前に劣化する可能性はほぼゼロになります。同様に、工場の機械がアライメント不良や品質管理基準を満たしていない場合もIoTで検知可能です。

製造業で品質管理を強化したい場合、どこで、どのようにほとんどの問題が発生するかという主要な疑問に答えることから始められます。そこから、IoTテクノロジーを適用して支援する実践的な方法を調査できます。

大惨事に至る故障の周囲の条件を理解する

重要な製造装置が故障すると、望ましくないイベントが突然発生したように見えます。しかし、現実には人間が常に気づくわけではないものの、多くの場合、事前に兆候があります。

統計によると、電気発電機の故障の56%は電気絶縁の損傷が原因です。過熱と異常な大電流は、絶縁破壊の原因となり得ます。しかし、この問題が通常、ゆっくりと、いくつかの段階を経て発生することに気づいていない人も多いでしょう。

幸い、IoTにより、停止が発生する前に問題のある機械症状を人々がより認識できるようになります。例えば、電気絶縁故障の第2段階では、主に影響を受けるポイントで熱が増加します。センサーがこれを検知し、生産中断が発生する前に機械の整備を促すことができます。

この利点は品質に直結します。機械が期待通りに動作すれば、不良品の原因となる可能性が大幅に減少します。

データを分析してプロセスの欠点を見つける

人々は、センサー・データを用いて何がうまくいっているか、どこに改善の余地があるかを確認することで、製造改善のためにIoTを活用することがよくあります。例えば、大手メーカーはリーンの原則を用いて継続的改善を追求することが多いですが、IoTはそれらの取り組みに適合します。

プロセスと材料関連の問題が品質問題の85%を引き起こします。IoTセンサーは経時的に継続的なデータを収集できるため、手順がどこで破綻し、製品に悪影響を与える問題へと進行するかを示すのに最適です。品質改善が企業の主要目標の1つであれば、リアルタイム・データ収集は関連する意思決定を形作ることができ、また形作るべきです。

情報を詳細に見れば、ほとんどの問題が組立ラインの特定の部分や特定の機械から発生していることがわかります。あるいは、特定のシフトの作業者に関連した高い割合のミスが明らかになるかもしれません。

一方で、IoTは企業がどこで優れているかを確認し、工場全体で既存のやり方を継続することを正当化できます。品質レベルを高く保つことは、推測やリーダーの経験だけに任せるにはあまりにも重要です。戦略的に配置されたセンサーから収集されたデータは、リーダーが自信を持って意思決定するために必要な情報を提供します。

一例として、日産はさまざまなプロセス改善戦略とインテリジェント・テクノロジーを備えたスマート・ファクトリーを構築しました。以前は、パワートレイン部品の取り付けは手作業の6ステップ・プロセスでした。今ではロボットがこのプロセスを1ステップで完了できます。さらに、自動化された組立ラインは24種類以上の車種を生産できます。AIとIoTを備えた品質保証システムにより、インシデントからの回復速度も30%向上しました。

工場内での工具追跡にIoTを活用

製造業の品質管理におけるIoTの適用は、人々が仕事をするために必要なものを監視することにも拡張できます。さまざまな航空機部品を製造するサフラン・エアクラフト・サービスは、IoTソリューションを使用して工具を3メートル以内で追跡できます。マネージャーに資産の現在地を知らせるだけでなく、このアプローチは予防保全につながり、品質に直接影響を与えます。

例えば、システムと関連センサーが工具の使用時間とアイドル時間を追跡します。十分に使用され、メンテナンスや交換が必要になったときにアラートを生成できます。

同様に、このようなセットアップは品質管理の取り組みに悪影響を与える可能性のある工具の誤用を監視できます。適切なトレーニングを受けていない人が資産を使用しようとすれば、工場のアウトプットを損ない、最終的に評判を危険にさらす可能性があります。

一部のIoT工具追跡技術は、人が適切な技術を使用しているかの検証にも役立ちます。加速度や時間ベースの統計などを追跡することで、埋め込みIoTセンサーが、その人がツールを使用するための最低品質基準を満たすためにより多くのトレーニングが必要かどうかを示せます。

すべての工具にIoT追跡を導入するのが財政的に実現可能とは限りません。しかし、意思決定者が品質に最も大きな影響を与える資産を特定する時間を取れば、それは良い出発点になります。

IoTが製造業の品質管理を強化

これらは、工場全体で高品質を維持するために製造業でIoTを活用できる多くの方法の一部です。スマート・センサーができることを最大限に活用し、収集したデータを解釈する最善の方法を把握するには時間がかかりますが、努力を払えば企業をよりレジリエントにすることが多いです。