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不良率の把握とは？課題と対策・製品を解説
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品質管理における不良率の把握とは？
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製造業において、歩留まり改善のためには、正確な見積もり価格の算出が重要です。特に、賃率の算出方法を理解することは、コスト管理の基礎となります。賃率が適切に計算されていない場合、利益を圧迫し、経営に悪影響を及ぼす可能性があります。本動画では、賃率の基本的な考え方について解説し、見積もり価格の透明性を高める方法を提案します。
【活用シーン】
・新規製品の見積もり作成時
・コスト削減を目指す際
・賃率の計算方法を見直したい時
【導入の効果】
・正確な見積もり価格の算出
・コスト管理能力の向上
・利益率の改善
【製造業向け】見積価格の決め方1
マーキングとは、文字・記号・マークなどの「印」をつけることです。
製品や部品の製造などに関わる必要な情報を「印」とし、物そのものに
マーキングすること（ダイレクトパーツマーキング）で、様々な情報を
記録・管理することが可能。
いつ・どこで作られたものか追跡調査（トレーサビリティ）が短時間で
確実にでき、その後の対応も早急に、的確に、最小限にとどめます。
【ベクトルのマーキング装置（刻印機）の特長】
■ダイレクトパーツマーキング用の装置
■スタイラスを振動させ、マーキングする
・エアペンマーキング装置：ペンにエア（圧縮空気）を利用
・超音波ペンマーキング装置：超音波振動を利用
・電磁ペンマーキング装置：電磁石の磁力を利用
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
マーキング｜刻印機とは
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品質管理における不良率の把握
品質管理における不良率の把握とは？
工場設備・FA化推進業界における品質管理の不良率の把握とは、製造プロセス全体で発生する不適合品（不良品）の割合を正確に測定・分析することです。これにより、品質改善のボトルネックを特定し、生産効率の向上、コスト削減、顧客満足度の向上を目指します。
課題
データ収集の非効率性
手作業による記録や、システム間の連携不足により、不良率データをリアルタイムかつ正確に収集することが困難。
原因分析の遅延
収集されたデータが断片的であったり、分析ツールが不足していたりするため、不良発生の根本原因を迅速に特定できない。
改善策の実行不足
不良率の傾向は把握できても、具体的な改善策の立案や実行、その効果測定まで至らないケースが多い。
属人的な品質管理
特定の担当者に依存した品質管理体制であり、ノウハウの共有や標準化が進まず、継続的な品質改善が難しい。
対策
リアルタイムデータ収集システムの導入
製造ラインの各工程から自動的に不良データを収集し、一元管理するシステムを導入する。
高度なデータ分析ツールの活用
統計的手法やAIを活用した分析ツールを用いて、不良発生パターンや相関関係を可視化し、原因究明を支援する。
PDCAサイクルの徹底
不良率の把握から原因分析、改善策の実行、効果測定までの一連のプロセスを計画的に実施し、継続的な改善を図る。
品質管理プロセスの標準化
不良発生時の対応手順やデータ記録方法などを標準化し、担当者間のばらつきをなくし、組織的な品質管理体制を構築する。
対策に役立つ製品例
製造実行システム（MES）
製造現場のリアルタイムデータを収集・管理し、生産進捗や品質情報を可視化することで、不良率の正確な把握と迅速な分析を可能にする。
統計的プロセス管理（SPC）ソフトウェア
製造プロセスにおけるばらつきを統計的に分析し、異常の兆候を早期に検知することで、不良発生の予防や原因特定を支援する。
IoTセンサーとデータシステム
設備に取り付けたセンサーから稼働状況や環境データを収集し、クラウド上のプラットフォームで一元管理・分析することで、不良発生要因の特定に役立つ。
AIを活用した画像検査システム
製品の外観検査を自動化し、微細な欠陥も高精度に検出することで、不良品の流出を防ぎ、不良率データの精度向上に貢献する。
