受託製造業者がIoTでOEMラインレベル品質基準をクリアする方法

受託製造業者（CM）は、品質に関する固定観念と向き合い続けています。OEM-CM関係が人類史上最高峰の耐久製品を生み出してきた事実があるにもかかわらず、「受託製造業者＝低品質」という根強い認識が存在します。より深いデータ収集・分析のトレンドも相まって、OEMはCMをますます厳しい目で審査しています。かつてはライン末端の品質のみをチェックしていたOEMが、今や生産プロセスの最初から最後までを精査します。以下では、IoTがCMの厳しいOEM審査突破をどう支援するかを解説します。

OEMがチェックするポイント

OEMは製造ラインで非効率と低品質管理の兆候を探ります。CMが超高品質製品をいかに確実に納入できるかを知りたいのです。2020年代において、不十分なQAはビジネスの死活問題です。顧客レビューとレピュテーションリスクが無制限に拡散し、ブランドを長期にわたり汚染するからです。当然、OEMはこの破壊的サイクルを避けたいと考えます。

問題は、不良品が消費者の手に渡ることだけではありません。自社組織内で品質に対するプロアクティブな戦略を維持するため、OEMは潜在的CMのプロセスにおける不十分な品質管理や、品質問題への事後対応的な兆候にも警戒しています。

非効率な品質管理と事後対応の兆候には以下が含まれます。

• 大量のスクラップ発生
• 品質への可視性が低い
• 不良品を納入先まで流出させている
• 返品・不良品フィードバックを意味ある解決策につなげるプロセスが機能していない

産業用IoTでOEM品質テストを突破し、契約を獲得する方法

上記の各症状に対し、CMが活用できるIoTソリューションがあります。順に見ていきましょう。

大量スクラップ発生

十分な精度のデータがあれば、大量スクラップはほぼ排除可能です。例えば、工場機械の工具劣化が原因なら、IoTデバイスでインシデントを監視・記録し、データから「修理・交換が差し迫っている」ことを確実に示す機器の振る舞いパターンを特定できます。スクラップが発生する「前」にです。

品質への可視性が低い

品質は事後検証の概念ではなく、製造プロセスのあらゆる段階で考慮すべき概念です。CMには、フィードバックサイクルが極めて遅い旧来のアナログシステムを、品質とその影響要因にニアリアルタイムでフィードバックする低レイテンシIoTデバイスへ置き換えることを推奨します。生産プロセスへのリアルタイム可視性があれば、トレンド監視と潜在的問題を示唆するパターン発見が可能になり、顧客期待値の調整もできます。こうして品質問題を、発生源に近い段階で、迅速に対処できます。

不良品を納入先まで流出させている

不良品流出は避けたい事態ですが、最も優れた製造業者でも完全排除は困難です。しかし、IoTデバイスと機械視覚・機械学習技術を組み合わせれば、品質管理の一部を自動化でき、多くの場合、人目検査より高精度です。こうして不良品を工場内に留め、期待する顧客の手に渡らないようにできます。

返品・不良品フィードバックを意味ある解決策につなげるプロセスが機能していない

不良品がOEM、あるいはその顧客に渡ってしまった場合、CMがどう対応するかが、CMの核心的価値観と品質への信頼性を問う究極のテストになります。IoTは、品質問題がCMとOEM双方のレピュテーションリスクへ発展する前に、意味ある解決策を創出するのを支援します。

産業用IoTは、品質問題が発生したとき、あるいは発生前にも、それを特定し対処するのに使えます。IoTと機械学習の性質上、顧客フィードバックをほぼ即座に統合し、品質に影響するあらゆる問題の解決（またはリバースエンジニアリング）を支援できます。集中的なデータに基づく、あるいは事前予防的な、情報に基づいた迅速な品質問題解決は、CMを競合他社の頭一つ分以上リードさせます。さらに、CMは協調的在庫管理で差別化を図れます。

MachineMetricsは、あらゆる機械からデータを収集し、エッジコンピューティングで分析、クラウドへ送信して更なる分析、工場のデジタルツイン生成、全資産管理、予知保全モデルでダウンタイム削減、優先度順のプロセス最適化、作業者の安全と満足度向上などを、シンプルなカラーコードダッシュボードでどこからでもアクセス可能にする産業用IoTプラットフォームです。今すぐデモをご予約ください。