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製造業IT・DXに関連する気になるカタログにチェックを入れると、まとめてダウンロードいただけます。
不良発生原因の特定とは？課題と対策・製品を解説
品質管理・検査DXにおける不良発生原因の特定とは？
製造業における品質管理・検査DXの進展に伴い、不良発生の原因を迅速かつ正確に特定することは、製品品質の向上、コスト削減、顧客満足度向上に不可欠です。本テーマでは、DXを活用した不良原因特定のアプローチとその課題、解決策について解説します。
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【製造業向け】LLFarMによる品質管理効率化
【製造業向け】リスクを可視化し品質管理を向上
【精密機器メーカー向け】技術伝承・技能継承｜属人化解消
精密機器業界の組立調整分野では、高度な専門知識と熟練した技能が製品の品質を左右します。特に、ベテラン技術者が長年培ってきた経験、勘、コツ、判断基準といった暗黙知は、次世代への継承が不可欠です。しかし、これらのノウハウは言語化されにくく、属人化しやすいという課題があります。当社の技術・技能伝承支援は、熟練者への丁寧なヒアリングや作業分析を通じて、暗黙知を「なぜその判断をするのか」まで具体的に可視化し、体系化します。これにより、若手育成、技能継承、属人化解消、そして退職による技術流出リスクの低減につなげます。
【活用シーン】
・組立調整における不良発生時の原因究明
・担当者のスキル平準化
・過去の不良事例からの学習促進
・若手育成における実践的指導
【導入の効果】
・不良解析時間の短縮
・解析精度の向上と標準化
・属人化していたノウハウの共有
・組織全体の技術力向上
【ロボット製造向け】プロジェクションアッセンブリーシステム
ロボット製造業界では、複雑な配線作業において、正確性と効率性が求められます。
特に、多種多様な部品や配線ルートが存在する場合、作業員の経験や熟練度に依存しやすく、ミスや手戻りが発生する可能性があります。
これらの課題は、生産性の低下や品質問題につながることがあります。
当社の「プロジェクションアッセンブリーシステム」は、プロジェクションマッピングにより、次に取るべき配線箇所や部品を視覚的に指示することで、作業員の迷いを減らし、ミスを抑制します。これにより、熟練度に関わらず、安定した作業品質と生産性向上を実現します。
【活用シーン】
・ロボットの配線組み立て工程
・複雑な配線ルートのナビゲーション
・多品種少量生産におけるライン変更への対応
【導入の効果】
・配線作業におけるミスや手戻りの削減
・作業時間の短縮と生産性向上
・新人作業員の早期戦力化
【ロボット製造向け】検査業務の負担を減らす！DX手法
ロボット製造業界では、製品の安全性と信頼性を確保するため、図面に記載された詳細な仕様の正確な確認が求められます。特に、複雑な設計情報や多数の部品に関する仕様を、手作業でExcelなどの記録シートに転記する作業は、時間と労力がかかるだけでなく、ヒューマンエラーのリスクも伴います。これらの課題は、仕様確認の遅延や、誤った情報に基づく判断につながる可能性があります。当社の「DrawingExtractor」は、図面データから必要な文字情報を効率的に抽出し、Excelへの転記作業を自動化することで、これらの課題を解決します。
【活用シーン】
・動作検証時の寸法確認
・部品仕様の記録
・検査記録
【導入の効果】
・仕様確認作業の効率化
・転記ミスの削減
・確認作業の迅速化
【製造業向け】ラベル発行ソフト『RakuRakuWin2』
製造業の工程管理においては、製品のトレーサビリティ確保や作業指示の明確化が重要となります。
特に、各工程での進捗状況や使用資材の記録を正確に行うことは、品質管理と生産効率の向上に不可欠です。
不適切な管理は、誤った作業指示や資材の誤使用につながり、生産遅延や品質問題を引き起こす可能性があります。
ラベル発行ソフト『RakuRakuWin2』は、シンプルな操作でこれらの課題に対応し、工程管理をサポートします。
【活用シーン】
・各製造工程での進捗状況の記録
・使用資材やロット番号の管理
・作業指示書の印刷
・完成品の識別ラベル発行
【導入の効果】
・工程管理の可視化と効率化
・トレーサビリティの向上
・作業ミスの削減
・生産性の向上
【機械向け】i-Analyzerによる工程能力評価
【製造業向け】技術伝承・技能継承｜属人化解消
製造業の品質管理分野では、高度な専門知識と熟練した技能が製品の品質を左右します。特に、ベテラン技術者が長年培ってきた経験、勘、コツ、判断基準といった暗黙知は、次世代への継承が不可欠です。しかし、これらのノウハウは言語化されにくく、属人化しやすいという課題があります。当社の技術・技能伝承支援は、熟練者への丁寧なヒアリングや作業分析を通じて、暗黙知を「なぜその判断をするのか」まで具体的に可視化し、体系化します。これにより、若手育成、技能継承、属人化解消、そして退職による技術流出リスクの低減につなげます。
【活用シーン】
・画像処理における不良発生時の原因究明
・担当者のスキル平準化
・過去の不良事例からの学習促進
・若手育成における実践的指導
【導入の効果】
・不良解析時間の短縮
・解析精度の向上と標準化
・属人化していたノウハウの共有
・組織全体の技術力向上
【製造業向け】教育のばらつき、品質に出ていませんか
製造業の現場では、指導者ごとの説明の仕方や確認の深さの違いが、作業の理解度に差を生み、品質のばらつきにつながることがあります。特に安全教育においては、些細な理解の違いが重大な事故につながる可能性も否定できません。教育のばらつきを整理し、現場教育を標準化していくことが、安全性の向上と品質の安定に不可欠です。当社は、動画を活用した教育標準化により、これらの課題解決を支援します。
【活用シーン】
・新人・若手スタッフへの安全手順の教育
・外国人スタッフへの安全ルールの周知
・OJTにおける指導者間の教育内容のばらつき解消
・ヒヤリハット事例の共有と再発防止策の徹底
【導入の効果】
・安全教育の理解度向上と定着
・ヒューマンエラーの削減
・教育にかかる時間とコストの削減
・多言語対応による外国人スタッフの受け入れ円滑化
教育のばらつきをどう整理し、現場教育を標準化していくべきか。詳しくは資料でご確認ください。
【繊維業界】製造業の技術・技能伝承｜暗黙知の見える化・属人化解消
繊維業界、特に染色の分野では、長年の経験を持つ職人の持つ微妙な感覚や判断基準といった暗黙知が、製品の品質を左右する重要な要素となることがあります。これらの貴重なノウハウは、言葉にしにくく、次世代への継承が難しいという課題を抱えています。熟練者への丁寧なヒアリングや作業分析を通じて、「なぜその判断をするのか」という理由まで深掘りし、技術・技能を 体系化・標準化することで、若手育成、技能継承、属人化解消、そして退職による技術流出対策に繋げることが可能です。当社のサービスは、これらの課題に対し、具体的な解決策を提供します。
【活用シーン】
・染色の色合いや風合いに関する判断基準の明確化
・不良発生時の原因究明と再発防止策の策定
・解析担当者のスキル平準化
・過去の不良事例からの学習促進
・若手育成における実践的指導
【導入の効果】
・不良解析時間の短縮
・解析精度の向上と標準化
・属人化していたノウハウの共有
・組織全体の技術力向上
【製造業向け】エヌ・エス・エス株式会社
【製造業向け】株式会社フォーチューン
【繊維業界向け】設備稼働監視システム PUSHLOG
繊維業界では、生産ラインにおける不良品の発生を抑え、品質の安定化を図ることが求められます。特に、製造設備の稼働状況や、生産プロセスにおける微細な変化をリアルタイムで把握することは、不良発生の原因究明と対策において重要です。しかし、既存設備のIoT化には専門知識やプログラム開発が必要となり、導入 のハードルが高いという課題がありました。設備稼働監視システム PUSHLOGは、これらの課題を解決し、繊維業界の不良率低減に貢献します。
【活用シーン】
・生産ラインの設備稼働状況のリアルタイム監視
・異常発生時の迅速な検知と通知
・過去データの分析による不良原因の特定
・稼働データに基づいた生産プロセスの改善
【導入の効果】
・不良発生の早期発見と低減
・生産効率の向上
・品質の安定化
・データに基づいた客観的な改善活動の推進
製造業の技術・技能伝承｜暗黙知の見える化・属人化解消支援
【機械部品製造向け】将 来の工場システムMES
機械部品製造業界では、製品の品質維持と不良削減のために、生産工程の正確な把握と管理が求められます。特に、複雑な工程や精密な加工が求められる部品においては、各工程での進捗状況や品質データをリアルタイムに把握することが、不良品の発生を未然に防ぎ、歩留まりを向上させるために不可欠です。情報が点在していると、全体像の把握が遅れ、不良発生時の原因究明や対策に時間を要し、経営の非効率やリスクにつながる可能性があります。
そこで登場するのが MES(製造実行システム)です。MESは「工場をリアルタイムで見える化する仕組み」として製造業で重要視されています。
【活用シーン】
・各製造工程の進捗状況のリアルタイム把握
・不良発生時の原因究明と対策の迅速化
・生産データの収集と分析による改善活動
【導入の効果】
・不良品の削減と歩留まりの向上
・生産効率の改善
・品質管理体制の強化
【製造業向け】画像解析による自働化ソリューション
製造業においては、製品の品質維持と安定供給が重要視されます。特に外観検査においては、微細な傷や異物混入などを正確に検知し、不良品の流出を防ぐことが求められます。熟練者の経験や勘に頼る検査は、担当者によるばらつきが生じやすく、 人手不足が深刻化する中で、検査体制の維持が課題となっています。当社の画像解析による自働化ソリューションは、これらの課題に対し、客観的なデータに基づいた検査の自動化を実現し、品質向上と生産性向上をサポートします。
【活用シーン】
■プレスの金型摩耗や異物噛み込みによる振動パターンの変化検知
■塗装ブース内の塗装ミスト状態（速度・方向）の可視化
■溶湯温度（1100℃～1400℃）の画像解析による可視化
【導入の効果】
■検査の自動化による人的ミスの削減
■熟練者依存からの脱却と検査体制の安定化
■データに基づいた品質改善の推進
■人手不足の解消と生産性向上
【製造業向け】不良品削減のための動画研修
【製造業向け】AIディアソンによる品質管理の革新 ※資料進呈中
製造業の品質管理においては、技術シーズを活かした革新的な改善が求められています。不良品の削減、工程の効率化、そして顧客満足度の向上は、競争力を高める上で不可欠です。しかし、既存の技術シーズをどのように品質管理に活かすか、そのアイデア創出に課題を感じている企業も少なくありません。AIディアソンは、御社の技術シーズを分析し、品質管理における課題解決に繋がる事業アイデアを創 出します。
【活用シーン】
* 不良品発生率が高い工程の改善
* 検査工程の自動化、効率化
* 品質データの分析による問題点の早期発見
【導入の効果】
* 品質管理の効率化によるコスト削減
* 不良品削減による顧客満足度向上
* 技術シーズの有効活用による競争力強化
【製造業向け】現場改善DXプラットフォーム GEMBA
製造業の品質管理においては、製品の品質維持と向上、そして不良発生時の迅速な原因究明と対策が求められます。
特に、現場での品質に関する課題や改善活動を効率的に管理し、組織全体で共有することは、継続的な品質改善に不可欠です。
しかし、紙ベースでの記録やExcelでの集計は、情報の共有や分析に時間を要し、迅速な対応を妨げる要因となることがあります。
現場改善DXプラットフォーム GEMBAは、これらの 課題に対し、工場レイアウト上での直感的な状況把握と、改善活動のワンストップ化により、品質管理業務の効率化と見える化を支援します。
【活用シーン】
・工場レイアウト図上での品質課題の登録・管理
・品質改善活動の進捗状況のリアルタイム把握
・不良発生時の原因究明と対策履歴の蓄積
・4S・5S活動の進捗管理と改善
【導入の効果】
・品質管理業務の効率化と工数削減
・現場の品質状況の可視化による迅速な課題発見
・改善活動の履歴蓄積によるノウハウ共有と技術継承
・品質向上への継続的な取り組みの促進
【製造業向け】特性要因図で不良を削減！
製造業において、不良品の発生はコスト増加や顧客からの信頼失墜につながる大きな課題です。不良品を減らすためには、問題の根本原因を特定し、対策を講じることが重要です。こ の動画では、品質管理の基本である特性要因図（魚骨図）の作成方法を解説します。特性要因図は、問題の原因を系統的に分析し、効果的な対策を立てるための強力なツールです。この動画資料は、不良削減を目指す製造業の皆様にとって、問題解決の第一歩となるでしょう。
【活用シーン】
* 製造現場での不良品発生時の原因分析
* 品質管理体制の改善
* 問題解決能力の向上
【導入の効果】
* 不良品の発生率を低減
* 品質管理の効率化
* 問題解決能力の向上
【製造業向け】品質基準文書の改訂作業に『新旧文書 Word 版』
製造業においては、製品の品質維持・向上のために、品質基準の改訂が頻繁に行われます。特に、改訂された基準と旧基準との差異を正確に把握し、関係者間で共有することは、誤解を防ぎ、一貫した品質を保つ上で極めて重要です。基準の変更点が不明確な場合、製造プロセスでの混乱や、製品の品質低下につながるリスクが生じます。当製品『新旧文書Word版』は、Word文書の新旧比較を支援し、変更点を明確にすることで、品質基準改訂における正確な情報伝達と、スムーズな運用をサポートします。
【活用シーン】
・品質基準文書の改訂作業
・製造マニュアルの更新
・検査基準書の変更管理
・社内規定の改訂
【導入の効果】
・改訂箇所の迅速な特定
・関係者間の認識齟齬の防止
・品質基準の正確な伝達
・改訂作業の効率化
品質管理システム開発
最終製品メーカーに限らず、パーツメーカーであっても品質不良は企業生命を左右する要因となります。
さらには、近年、最終製品メーカーからの品質要求水準は高まりを見せておりますから、不良による賠償金請求や取引中止になる恐れも考えられます。
中小製造業ではそれらに対する恐れから、残業して全数検査を実施するなどの対策を講じられておりますが、そのコストは持ち出しとなっているケースもあるようで す。
1ロットの赤字が通期の赤字となるような時代において、管理コストの増加は非常に厳しいはずです。
弊社では、品質管理のポイントを柱とし、それらが実現可能な機能を搭載したシステムのご提案をさせていただきます！
※詳しくは製品ページにアクセス
工程データ収集ソ フト『XBrowser, XViewer』
金属成形やスタンピングの工程データは、航空宇宙産業、自動車産業などで
高品質ワークを生産するためにますます重要さを増しています。
「XBrowser」は、すべてのセンサーからのデータを一目で把握できるデータ収集ソフトです。
工程に不具合が発生した場合、または一定期間もしくは一定ストローク数の間隔で、
工程データをネットワーク経由で送信してサーバーに保存します。
「XViewer」で、それらのファイルをオフィスでオ フラインで解析でき、
「Tuning Board」では、さまざまな数の重要な工程データをまとめて表示し、
現場またはオフィスで速やかに解析できるようにします。
【特長】
＜XBrowser＞
■全てのライブデータを一目で確認
■オペレーターのサポートが可能
■設定を制御、評価可能
■現場の機会確認の必要性を削減
※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。
管理図
ＦＭＥＡ／ＦＴＡ
PC制御画像認識塗布システム『350PC Smart SMΩX』
「AI技術」による検品システムのご提案
弊社では、AI技術による、高精度、高速度の「外観検査システム」や「異物検出システム」をご提案しています。
「外観検査システム」では、傷・打痕・変色・寸法などをはじめ、刃先の摩耗などの様々な外観検査が可能です。
「異物検出システム」では、製品の中に混じった別製品や鉄くずやゴミなどが検出可能です。
弊社で納品実績のあるネジのメッキ不良・異物混入検品システムでは、メッキ不良、異物混入の24種類以上のNGパターンを、99％以上の精度で検出しております。
また、1分間で最大3万本*のネジを自動判別することができます。
弊社ＨＰに動画を掲載しておりますので、ご興味がある方は是非ご覧下さい。
※ネジのサイズによって変動します
この他にも、ＡＩを利用した予兆検知などのご提案も可能です。
無料コンサルティングを実施しておりますので、
詳しくは弊社までお問い合わせください。
管理図
IoT活用による金型内の可視化サービス
不良理由集計・過去トラの利活用【ドラムロール機能紹介】
【歩留まり解析に貢献】品質管理システム
『品質管理システム』は、24時間×365日稼動する製造業向けの
システムです。
歩留まり向上を目的として解析業務に使用するために、
蓄積・加工・出力をリアルタイムで行う機能を持っています。
年々増え続けるデータに対応するためのパフォーマンス解析や
パフォーマンスチューニングなども行い、24時間×365日の
ノンストップシステムの運用を支援しています。
【特長】
■製造装置・検査装置から上がってくる各種データの変換・登録処理
■C/C++、Pro*Cを使用した高速なデータエントリ
■オープンソースソフトウェア(jQuery、JPEG2000ライブラリなど)の活用
■大量データに対する統計計算処理
■Windows ServerにてNLBを使用した負荷分散とHA構成システム
※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。
24時間作業現場を監視！製造履歴追跡システム『Sopak-C』
『ロボット（パラレル型）画像処理簡易検査装置』
【不良品の削減に】品質管理データ記録システム
製造業における品質検査は重要ですが、検査記録をまだ紙に記入していませんか？
紙では記録することで完結し、そのデータを活かしきれません。
「タップルック」はタブレットを用いたお手軽入力で、リアルタイムに不良件数・要因などを
WEBで図面上にマッピング表示するため、すぐ対策が取れ、不良率の軽減が実現できます。
また、工程ごとに導入することで不良の流出防止やトレースもできるようになります。※カスタマイズも対応※
【導入メリット】
■検査記録の電子化による、業務の効率化とぺーパーレス(経費削減)
■データ保存による不良傾向の分析
■データ分析による不良箇所の可視化、品質の改善に
※詳しくは、PDF資料を ダウンロードいただくか、直接お問い合わせください。
ものづくりコラム>生産管理システム構築の10ポイント： 『8.製品トレーサビリティの簡便的な方法』
クリスタルメソッド株式会社 事業紹介
クリスタルメソッド株式会社では、AIを活用し、御社の課題解決にきっと
役立つ研究開発を行っています。
当社のサービス、研究は多岐に渡りますがその中でも、2D/3Dデータを
用いた検査、音による異常検知についてご紹介させていただきます。
まず、2Dデータに対しては、当社の物体認識AIを用いて対象物の位置・
個数を検出することが可能で、従来、人が目視で行ってきた部品の取り付け
間違いや取り付け忘れ、異常品の検出を物体検出AIによって、自動かつ高速・
高精度で行うことができます。
また、形が決まっていない物の形状の不正等の2Dでは正確に把握 することが
難しい異常は3Dデータを用いることで高い精度で検出可能。
3Dデータを用いた検査では、おおむね90%から95%の精度という高い精度で
異常を検出することができます。
私たちは、これらの技術で製造業の悩みを解決しております。
是非一度お問い合わせください。
※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。
人工知能（AI）搭載外観検査システム『SSC-V2020』
『SSC-V2020』は人による目視検査を軽減し、安定した品質管理を
実現する人工知能（AI）搭載外観検査システムです。
双腕スカラロボットを採用しており、省スペースで2本の腕を使った
効率の良い動作が可能。
供給ユニットと収納ユニットは、マガジン・パレットの途中投入・
排出ができるほか、レシピのバーコード管理・RFID管理に対応します。
【特長】
■人工知能 AI 搭載外観検査
・人による目視検査 を軽減
・安定した品質管理（合否判定）
■双腕スカラロボット採用
・人とロボットが同じ空間で共に作業ができる共存ロボットを採用
・製品サイズに合わせたハンドの検討可能
※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。
塗装面外観検査工程の自動化に おけるコストダウン
昨今、製品品質に対するお客様の要求は製品の機能・性能のみならず、
キズの無い美しい表面が求められるなど、外観意匠品質に対する要求が
増えてきています。
塗装面の外観検査は目視検査が主流で、検査員は微細で様々な欠陥を
感覚や経験に基づく官能的な評価で判断しているため、技能、ノウハウ、
さらに高い集中力を必要とし、属人的な作業が製品の外観意匠品質の
バラツキにつながってしまいます。
こうした中、近年の労働人口の減少、特に熟練作業者の減少や労働者の
安定確保の困難を背景に、塗装面の外観検査の自動化・脱技能化のニーズが
高まりを見せています。
そこで、塗装面の外観検査を例に川崎重工が開発した汎用ロボットを使った
自動外観検査システムについて紹介します。
※ブログの詳細内容は、関連カタログより閲覧いただけます。
詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
Quality-Traceシステム
『Quality-Traceシステム』は、生産の詳しい履歴を保存して品質の管理を
行います。
生産時の情報をPCに自動収集し、データベースを構築します。
その製品が何時・何処で・如何に生産されたかという記録を照会できます。
また保存したデータは、検索ソフトウェアにて簡単且つ素早くデータの
確認が可能です。
【特長】
■製品の詳細を追跡
■生産の 詳しい履歴を保存して品質の管理を行う
■生産時の情報をPCに自動収集しデータベースを構築
■製品が何時・何処で・如何に生産されたかという記録を照会できる
■保存したデータは検索ソフトウェアにて素早くデータの確認が可能
※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。
中国メーカー視察代行サービス
海外メーカー品の採用の為に、事前にメーカーの視察を行いたいけれど、海外出張に行くことすらできない・・・。MSKは、こんな皆様のお困りごとを解決すべく、中国メーカーの視察代行サービスを承ります。当社のサービスは、ただ現地訪問をしてレポートするのではなく、ARスマートグラスを用い日本にいるお客様にリアルタイムで現場映像をご覧いただき、通話やテキスト機能でコミュニケーションを取 ることで、日本にいながら現場状況を把握できるサービスになっております。また、中国メーカー訪問経験豊富な日本人スタッフが現地対応しますので、安心してお任せいただけます。
ARスマートグラスは、カメラや通信機能を備え、インターネット通信を介してスマートグラスをかけている人の目線の映像を遠隔地から見ながら、通話やテキスト送信、図面などのファイル送信機能を使い現場の方の作業を支援できるものです。弊社はJMACS株式会社が提供する遠隔支援サービス「nvEye’s」を使用してサービスを提供しております。
◎購買製品選定の為のメーカー視察に！
◎品質・納期トラブル発生時の現地対応に！
◎工程監査、仕入れ先の状況チェックに！
スマート工場に向けた「画像センシング・画像認識技術」セミナー開催
アイ・ピー・エスでは、2021年12月16日（木）にオンラインセミナー「スマート工場に向けた画像センシング＋画像認識技術の最新動向」を開催します。
※ご案内セミナーはご好評のうち終了しました。
近年、画像センシング技術や画像認識技術の活用が盛んになっています。それらの技術を実用化するためには、忘れてはならない重要なポイントが存在します。
新技術動向を交えながら、民間企業が見落としがちな視点を、当社特別顧問をお願いしております大阪大学大学院教授の松下先生にご講演いただきます。
画像センシングや画像認識をこれから検討される企業様はもちろん、これまでの結果に満足できない企業の皆様も奮ってご参加ください。その道の権威である松下先生のお話を聞ける2021年、最初で最後のチャンスです。
【概要】
■開催日時：2021年12月16日（木）16：30～17：30
■セミナー内容
・松下先生のご講演（45分）
・質疑応答（5～10分）
・当社の事例紹介（5～10分）
※ご案内セミナーはご好評のうち終了しました。
多数のご参加をいただき誠にありがとうございました。
製品不良改善サービス『D-COLLECT』
『D-COLLECT』は、原材料や生産設備、金型などのセンシングを行い
その蓄積データをAIで分析することで、不良発生要因を特定できる
製品不良改善サービスです。
これまでに自動車部品製造業を中心に、多くのお客さまで不良発生要因の
特定に至り、コスト削減に繋げています。
まずは、無料のサンプル解析をご利用ください。事前にサービスの有効性を
ご確認いただけます。
【特長】
■収益改善に貢献
■従来の見える化とは異なり、製品不良改善に特化
■蓄積データをAIで分析することで、不良発生要因を特定
■周辺機器を直接制御するためのシステム構築もサポート
■無料のサンプル解析をご用意
※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ください。
AI外観不良検査アプリ
【個体識別用途事例】履歴データ活用
画像検査統計表示システム『MyCiS』
【製造現場向け】不具合管理アプリケーション『シマッター』
『Shimatter(シマッター)』は、製造現場等で発生した不具合を気軽に
情報共有できるアプリケーションです。
書き込まれた不具合は一覧で管理。登録された不具合はすぐに一覧に
表示されるのでタイムリーに把握可能。
また、不具合が起きた状況や状態を後から詳細に編集できるので、
じっくりと分析し、原因究明や対策検討に役立ちます。
【特長】
■カンタン3ステップで不具合登録
■コメント 記入や"またか"ボタンで気軽に不具合の情報を共有
■顧客情報や不具合現象、重要度などタグ付けができるので、自社の
仕事内容に応じて分類登録可能
■タイトルやタグ、重要度などから絞り込んで検索できる
※無料トライアル受付中！詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【セミナー】はじめての品質対応 ～五ゲン主義と品質対応の進め方～
五ゲン主義で本質を見極める
品質対応の第一歩は、正しい心構えを持つことです。現場・現物・現実に変化点・原理原則を加えた「五ゲン主義」を徹底し、問題の本質を見抜きます。不良品を出さない仕組みを作る「品質保証」と、早期発見・是正を行う「品質管理」の両輪で品質向上を目指しましょう。また、開発から製造、営業まで、関係部署との「他部署連携」は 不可欠です。問題発生後の対応だけでなく、設計段階から品質を織り込む「フロントローディング」で、未然防止型の体制を構築します。
フレームワークで問題解決力を高める
実際に品質問題が発生した際は、まず現状把握と「暫定対策」を行い、次に根本原因を特定し「恒久対策」を立案します。その際、強力なツールが「なぜなぜ分析」です。「人のせいにしない」ことを意識し、客観的に真の原因を追求します。問題解決のプロセスは、DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）のようなフレームワークで体系的に進めることが有効です。具体的な事例を通して、実践的なスキルを習得しましょう。
作業の番人
製造履歴管理システム「追跡くん」
「追跡くん」は、トレーサビリティシステム、工程飛びシステム、品質情報表示機能、品質日報出力などの機能を持つ、製造履歴管理システムです。
トレーサビリティシステムは、部品ロット不良発生時のトレースに大きく貢献します。プリント基板に実装した全ての部品トレースが可能です。工程飛びシステムは、各工程毎に合否判定を実施する事で、工程飛びを防止します。イレギュラーが発生し人為的ミスで工程飛びが発生しても安心です。品質情報表示機能（ワースト10）は、各工程でのNG内容のワースト10の抽出が可能です。NG傾向の把握、対策の検討材料に役立ちます。品質日報出力（自動生成）は、指定期間における、各ライン毎のNGワースト2の抽出が行えます。全体のNGワースト3の抽出が可能です。
詳しくはお問い合わせ、もしくはカタログをご覧ください。
【施工事例】工場の品質管理（神奈川県小田原市）
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品質管理・検査DXにおける不良発生原因の特定
品質管理・検査DXにおける不良発生原因の特定とは？
製造業における品質管理・検査DXの進展に伴い、不良発生の原因を迅速かつ正確に特定することは、製品品質の向上、コスト削減、顧客満足度向上に不可欠です。本テーマでは、DXを活用した不良原因特定のアプローチとその課題、解決策について解説します。
課題
データサイロ化による原因特定遅延
検査データ、製造プロセスデータ、設備稼働データな どが個別に管理され、連携が取れていないため、不良発生時の多角的な分析が困難となり、原因特定に時間を要する。
熟練者のノウハウへの依存
不良発生時の原因特定が、長年の経験を持つ熟練者の勘や経験則に大きく依存しており、属人化が進み、若手への技術継承や客観的な分析が難しい。
リアルタイム性の欠如
検査結果や製造ラインの状況がリアルタイムで 把握できず、不良発生から原因特定、対策実施までのタイムラグが大きくなり、再発防止策の遅れにつながる。
非構造化データの活用困難
検査員のコメントや画像データなどの非構造化データに、不良発生の重要なヒントが含まれているにも関わらず、分析・活用する仕組みがなく、見過ごされがちである。
対策
統合データプラットフォームの構築
検査データ、製造データ、設備データなどを一元的に集約・管理するプラットフォームを構築し、データ間の相関分析を可能にする。
AI・機械学習による自動分析
過去の不良データと製造条件、検査結果などを学習させたAI・機械学習モデルを活用し、不良発生パターンを自動で検出し、原因候補を提示する。
リアルタイムモニタリングシステムの導入
IoTセンサーやカメラを活用し、製造ラインや検査工程の状況をリアルタイムで可視化・監視し、異常検知時に即座にアラートを発報する仕組みを導入する。
自然言語処理(NLP)によるテキスト分析
検査員の自由記述コメントや過去の報告書などのテキストデータをNLPで分析し、不良の傾向や隠れた原因を抽出・可視化する。
対策に役立つ製品例
統合データ分析基盤
様々なソースからのデータを集約し、横断的な分析を可能にすることで、データサイロ化による原因特定遅延を解消する。
AI駆動型異常検知システム
製造プロセスや検査データから異常パターンを学習し、自動で不良発生の兆候を検知・分析することで、熟練者のノウハウ依存を軽減し、客観的な原因特定を支援する。
IoTリアルタイム監視ソリューション
現場のデータをリアルタイムで収集・可視化し、異常発生時に即座に通知することで、タイムラグをなくし、迅速な原因特定と対策実行を可能にする。
インテリジェント文書解析ツール
非構造化データである検査コメントや報告書などを自動で解析し、不良発生に関連するキーワードやパターンを抽出することで、見過ごされがちな原因特定の手がかりを提供する。
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