執筆者：Hakky AI
不良品の原因調査｜4M分析だけでは不十分？原因特定と対策
- 不良品の原因特定には、4M分析に加え、多角的な分析手法の組み合わせが不可欠です。
- 生産履歴調査でロットNoや製造条件を分析し、パレート図で重要原因を特定します。
- なぜなぜ分析で根本原因を追求し、PDCAサイクルで品質改善を継続します。
はじめに
製造業における不良品は、品質管理上の大きな課題です。不良品が発生すると、企業の信頼を損なうだけでなく、コスト増にもつながります。そのため、不良品の原因を特定し、適切な対策を講じることが不可欠です。
本記事では、不良品の原因を特定するための様々な分析手法について解説します。4M分析、生産履歴調査、パレート図、なぜなぜ分析などを用いて、製造プロセスにおける要因を明らかにし、品質管理の向上を目指しましょう。
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不良品の原因特定における課題
不良品の原因を特定することは、品質管理において重要な課題です。原因特定が遅れると、顧客への信頼失墜やコスト増大につながる可能性があります。
4M分析の限界と視点
4M分析は、不良品の原因を मैन（人）、मशीन（機械）、सामग्री（材料）、तरीका（方法）の4つの視点から分析する手法です。しかし、4M分析だけでは、原因を特定できない場合があります。
例えば、ヒューマンエラーの場合、新人が中堅従業員から異なるシフトに変わった際に、中堅者が培ったカンコツや歩留まりの良い製造方法が伝わらず、不良品が発生することがあります。この場合、標準作業が特定の個人に依存しすぎているため、標準作業の徹底が難しくなり、4M分析ではこのようなヒューマンエラーを特定しにくいです。
また、設備の不具合の場合、メンテナンス作業の属人化により設備側の不具合が気づかず、製品不良を引き起こすことがあります。このように、4M分析に加えて、作業手順やチェック工程の不備、データ不足など、多角的な視点を取り入れることが重要です。4M分析の結果に固執せず、柔軟な発想で原因を追求することで、より効果的な対策を講じることが可能になります。
データ不足と分析の困難性
不良品の原因調査において、データ不足は原因特定を著しく困難にします。
例えば、生産履歴の詳細なデータが不足している場合、ロットNo、製造条件、サプライヤー情報などのデータが不足していると、特定のロットや条件下で不良品が多発している傾向を把握することが難しくなります。
あるサプライヤーからの材料が原因で不良品が発生している場合、そのサプライヤーとの関係を見直す必要がありますが、十分なデータが揃っていないと、具体的な対策を講じるのが難しくなります。
このような状況を打開するためには、まず、どのようなデータが不足しているのかを明確にし、データ収集体制を整備する必要があります。また、既存のデータを可視化し、分析することで、新たな発見があるかもしれません。
例えば、パレート図を活用して、不良原因の重要度を把握したり、なぜなぜ分析を用いて、根本原因を追求したりすることが有効です。データに基づいた分析を行うことで、勘や経験に頼るのではなく、客観的な根拠に基づいた対策を講じることが可能になります。
不良品の原因を特定するための分析手法
不良品の原因を特定するためには、生産履歴調査、パレート図分析、なぜなぜ分析といった多角的なアプローチが不可欠です。これらの分析手法を組み合わせることで、より効果的に原因を特定し、対策を講じることが可能になります。
生産履歴調査のポイント
生産履歴調査は、不良品の傾向を把握するための重要な手段です。ロットNo、製造条件、サプライヤー情報などを詳細に分析することで、不良発生の背景にある要因を特定できます。
まず、ロットNoを追跡し、特定のロットで不良が多発していないかを確認します。次に、製造条件を検証し、温度、湿度、圧力などの設定が適切であったかを評価します。サプライヤー情報も重要で、材料の品質が不良品の発生に影響を与えている可能性も考慮します。
例えば、特定のサプライヤーからの材料を使用した製品に不良が集中している場合、材料の品質に問題があるかもしれません。また、生産工程における作業者のスキルや経験も考慮に入れる必要があります。熟練作業者と新人作業者で不良発生率に差がある場合、教育や訓練の必要性が考えられます。
生産履歴データは正確性が重要であり、リアルタイムでのデータ収集と記録が望ましいです。これにより、問題発生時の迅速な対応が可能となり、不良品の拡大を防ぐことができます。生産履歴の徹底的な調査は、不良原因の早期特定と対策に不可欠です。
パレート図による重要原因の特定
パレート図は、不良原因を特定し、優先順位をつけるための強力なツールです。不良品のデータを収集し、原因別に分類して集計します。
次に、集計したデータを基に、棒グラフを作成し、不良発生件数の多い順に左から並べます。累積構成比を示す折れ線グラフを重ねて表示することで、どの原因が全体の不良の大部分を占めているかを視覚的に把握できます。
パレート図の読み解き方として、上位20%の原因が全体の80%の不良を引き起こしている場合、その上位20%の原因に焦点を当てて対策を講じることが効果的です。例えば、ある製造ラインで、部品Aの不良が全体の60%を占めている場合、部品Aの品質改善を優先的に行うべきです。
パレート図を活用することで、リソースを最も効果的な対策に集中させることができます。また、パレート図は定期的に更新し、改善活動の効果を測定するためにも利用できます。改善活動後、再度パレート図を作成し、不良発生件数が減少しているかを確認することで、対策の効果を評価できます。パレート図は、客観的なデータに基づいて意思決定を行うための重要なツールです。
| パレート図の活用 | 内容 |
|---|---|
| 不良原因の特定 | データを収集し、原因別に分類して集計 |
| 優先順位付け | 不良発生件数の多い順に棒グラフを作成し、累積構成比を示す折れ線グラフを重ねて表示 |
| リソースの集中 | 上位20%の原因が全体の80%の不良を引き起こしている場合、その上位20%の原因に焦点を当てる |
| 効果測定 | 定期的に更新し、改善活動の効果を測定 |
なぜなぜ分析による根本原因の追求
なぜなぜ分析は、不良品の根本原因を特定するための有効な手法です。表面的な原因だけでなく、その背後にある真の原因を追求することで、再発防止に繋げます。
なぜなぜ分析では、まず問題点を明確に定義します。次に、「なぜ？」という問いを繰り返し、原因を深掘りしていきます。
例えば、「製品に傷がある」という問題に対して、「なぜ？」を繰り返すと、「作業者が工具を落とした」→「工具の置き場所が不安定だった」→「工具置き場が整理整頓されていなかった」といった根本原因にたどり着くことがあります。
なぜなぜ分析を進める上での注意点として、感情的な判断や先入観を排除し、客観的な事実に基づいて分析を行うことが重要です。また、関係者全員で協力し、多角的な視点から原因を追求することで、より深い洞察が得られます。
根本原因が特定されたら、それに対する具体的な対策を立案し、実行します。対策の実施後も、効果を検証し、必要に応じて改善を繰り返すことで、再発防止を徹底します。なぜなぜ分析は、単なる問題解決だけでなく、組織全体の改善意識を高める効果も期待できます。
4M分析の再評価と活用
4M分析は、不良品の原因を特定し対策を講じる上で非常に有効な手法です。ここでは、4M分析の各要素を再評価し、より効果的に活用するためのポイントを解説します。
Man（人）の要因分析
製造プロセスにおける人的要因は、不良品発生の重要な原因の一つです。従業員のスキル不足、教育の不備、ヒューマンエラーなどが考えられます。
これらの要因を分析し、対策を講じることが重要です。例えば、作業手順の標準化、教育訓練の実施、ダブルチェック体制の導入などが有効です。
従業員のスキルを向上させるためには、定期的な研修や資格取得支援を行うことが重要です。また、ヒューマンエラーを防止するためには、チェックリストの導入や指差し確認の徹底が効果的です。
さらに、作業環境の改善や休憩時間の確保など、従業員の負担を軽減することもヒューマンエラーの防止につながります。具体的な事例として、ある電子部品メーカーでは、作業手順の標準化と教育訓練の徹底により、人的要因による不良品発生率を30%削減することに成功しました。
また、別の食品メーカーでは、ダブルチェック体制の導入により、異物混入事故をゼロにすることができました。これらの事例からも、人的要因の分析と対策が品質向上に不可欠であることがわかります。
| 対策 | 効果 |
|---|---|
| 作業手順の標準化と教育訓練の徹底 | 人的要因による不良品発生率を30%削減 |
| ダブルチェック体制の導入 | 異物混入事故をゼロに |
4M分析においては、単に従業員の責任を追及するのではなく、組織全体でヒューマンエラーを防止する仕組みを構築することが重要です。
Machine（機械）の要因分析
機械設備の故障やメンテナンス不足は、不良品発生の直接的な原因となります。定期的な点検、部品交換、清掃などを徹底し、機械設備の安定稼働を維持することが重要です。
また、機械設備の老朽化が進んでいる場合は、更新を検討する必要があります。予防保全の重要性は言うまでもありません。
例えば、ある自動車部品メーカーでは、定期的な点検と部品交換を徹底することで、機械設備の故障による生産停止時間を50%削減することに成功しました。また、別の金属加工メーカーでは、機械設備の老朽化に伴い、最新の設備に更新した結果、不良品発生率を20%削減することができました。
| 対策 | 効果 |
|---|---|
| 定期的な点検と部品交換の徹底 | 機械設備の故障による生産停止時間を50%削減 |
| 機械設備の最新設備への更新 | 不良品発生率を20%削減 |
これらの事例からも、機械設備の適切な管理が品質向上に不可欠であることがわかります。4M分析においては、機械設備の稼働状況を常に監視し、異常が発生した場合は迅速に対応できる体制を構築することが重要です。
また、機械設備のメンテナンス履歴を記録し、故障の原因を分析することで、再発防止策を講じることができます。さらに、機械設備の操作マニュアルを作成し、従業員が適切に操作できるようにすることも重要です。
機械の要因分析では、数値データに基づいた客観的な評価が求められます。
Material（材料）の要因分析
材料の品質は、製品の品質に直接影響を与えます。材料の選定基準を明確にし、品質管理を徹底することが重要です。
サプライヤーからの納入材料については、受入検査を実施し、品質規格に適合していることを確認する必要があります。また、材料の保管方法や取り扱い方法についても、適切な管理を行う必要があります。
例えば、ある化学メーカーでは、材料の選定基準を見直し、より高品質な材料を使用することで、製品の品質を大幅に向上させることに成功しました。また、別の食品メーカーでは、サプライヤーからの納入材料に対する受入検査を強化した結果、異物混入事故をゼロにすることができました。
| 対策 | 効果 |
|---|---|
| 材料の選定基準の見直しと高品質な材料の使用 | 製品の品質を大幅に向上 |
| サプライヤーからの納入材料に対する受入検査の強化 | 異物混入事故をゼロに |
これらの事例からも、材料の品質管理が品質向上に不可欠であることがわかります。4M分析においては、材料の品質だけでなく、サプライヤーの選定や評価も重要です。
サプライヤーの品質管理体制を評価し、信頼できるサプライヤーを選定することが重要です。また、サプライヤーとの間で品質に関する契約を締結し、品質保証体制を構築することも有効です。
材料の要因分析では、サプライチェーン全体での品質管理が求められます。
Method（方法）の要因分析
生産工程や手順の不備は、不良品発生の原因となります。生産工程を分析し、無駄な工程や非効率な作業を排除することが重要です。
また、作業手順を標準化し、従業員が同じ手順で作業できるようにすることも重要です。さらに、作業環境を改善し、従業員が安全かつ効率的に作業できるようにすることも重要です。
例えば、ある自動車メーカーでは、生産工程を分析し、無駄な工程を排除することで、生産効率を20%向上させることに成功しました。また、別の電気機器メーカーでは、作業手順を標準化し、従業員が同じ手順で作業できるようにした結果、不良品発生率を10%削減することができました。
| 対策 | 効果 |
|---|---|
| 生産工程を分析し、無駄な工程を排除 | 生産効率を20%向上 |
| 作業手順を標準化し、従業員が同じ手順で作業 | 不良品発生率を10%削減 |
これらの事例からも、生産工程や手順の改善が品質向上に不可欠であることがわかります。4M分析においては、生産工程全体を俯瞰し、ボトルネックとなっている工程を特定することが重要です。
また、従業員からの改善提案を積極的に採用し、継続的に生産工程を改善していくことが重要です。さらに、最新の生産技術を導入し、生産工程の自動化や省人化を図ることも有効です。
方法の要因分析では、継続的な改善が重要になります。
不良品対策と品質管理の向上
不良品対策には、分析結果に基づいた具体的な対策の実施と品質管理体制の強化が不可欠です。継続的な改善と品質管理体制の向上について解説します。
PDCAサイクルによる継続的な改善
PDCAサイクルは、品質改善を継続的に行うためのフレームワークです。Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Action（改善）の4つの段階で構成され、各段階を順番に実施することで、品質改善を継続的に行うことができます。
まず、Plan（計画）段階では、品質改善の目標を設定し、具体的な計画を立てます。次に、Do（実行）段階では、計画に基づいて対策を実行します。Check（評価）段階では、対策の効果を評価し、目標達成度を確認します。
最後に、Action（改善）段階では、評価結果に基づいて改善策を実施し、次のPlan（計画）段階につなげます。例えば、製造プロセスにおける不良率を下げるために、Plan段階で具体的な目標値を設定し、Do段階で製造方法の見直しや設備の改善を実施します。Check段階で不良率の変動を分析し、Action段階でさらに効果的な対策を検討・実行します。
このサイクルを繰り返すことで、不良品を減らし、品質を向上させることが可能です。PDCAサイクルを回す際は、各段階で得られたデータを記録し、分析することが重要です。記録されたデータは、将来の改善活動の参考となり、より効果的な対策を立案するのに役立ちます。
また、PDCAサイクルは、品質改善だけでなく、コスト削減や生産性向上など、さまざまな分野で活用できます。継続的な取り組みを通じて、品質管理体制を強化し、不良品ゼロを目指しましょう。
特性要因図（フィッシュボーン図）の活用
特性要因図（フィッシュボーン図）は、不良品の原因を特定し、対策を立てるために役立つツールです。魚の骨のような形状をしていることから、フィッシュボーン図とも呼ばれます。
特性要因図は、結果（特性）とそれに影響を与える要因の関係を視覚的に整理するために使用されます。まず、結果（特性）を魚の頭に記述し、次に、主要な要因を太い骨として記述します。主要な要因は、4M（Man（人）、Machine（機械）、Material（材料）、Method（方法））で分類することが一般的です。
次に、主要な要因に影響を与える要因を、細い骨として記述します。例えば、不良品が発生した場合、魚の頭に「不良品」と記述し、太い骨として「人」「機械」「材料」「方法」を記述します。
次に、「人」の要因として「作業者のスキル不足」「教育不足」などを、「機械」の要因として「設備の老朽化」「メンテナンス不足」などを、「材料」の要因として「材料の品質不良」「保管方法の不備」などを、「方法」の要因として「作業手順の不明確さ」「標準化の欠如」などを記述します。
特性要因図を作成することで、不良品の原因を網羅的に洗い出すことができ、対策を立てるためのヒントを得ることができます。また、特性要因図は、チームで議論しながら作成することで、メンバー間の共通認識を深め、より効果的な対策を立案することができます。
特性要因図を活用する際は、客観的なデータに基づいて要因を記述することが重要です。主観的な意見や憶測に基づいた要因は、誤った対策につながる可能性があります。
特性要因図は、不良品対策だけでなく、品質改善や問題解決など、さまざまな場面で活用できます。原因と結果の関係を視覚的に整理することで、問題の本質を理解し、効果的な対策を立てることができます。
不良品原因調査の事例紹介
ここでは、不良品原因調査によって改善に成功した事例を紹介します。これらの事例から、原因特定のアプローチや対策のヒントを得て、品質管理の向上に役立ててください。
事例1：生産履歴調査による原因特定
株式会社A社では、特定のロットで多発した不良の原因を究明するため、生産履歴調査を実施しました。調査の結果、製造条件の変更が不良発生に大きく影響していることが判明しました。
具体的には、あるロットの製品において、通常とは異なる温度設定で製造が行われていたことが記録されていました。この温度設定の変更は、新しいオペレーターが誤って行ったもので、その後のロットでも同様の設定が継続されていました。
詳細な分析の結果、この温度設定の変更が製品の品質に悪影響を及ぼし、特定の箇所にひび割れや変形を引き起こしていたことが確認されました。この事例から、製造条件のわずかな変更であっても、製品の品質に大きな影響を与える可能性があることがわかります。
また、生産履歴を詳細に記録し、異常が発生した場合に迅速に遡って確認できる体制を構築することの重要性が示されました。
事例2：なぜなぜ分析による根本原因の解明
株式会社B社では、ある製品の組み立て工程で頻繁に不良が発生していました。当初は、作業者のスキル不足が原因と考えられていましたが、なぜなぜ分析を繰り返すことで、より根本的な原因が明らかになりました。
なぜなぜ分析の結果、組み立てに使用する部品の設計に問題があることが判明しました。具体的には、部品の寸法がわずかに異なっており、組み立て時に無理な力が加わることで破損しやすくなっていたのです。
この問題を受けて、部品の設計を見直し、寸法を修正したところ、不良の発生頻度が大幅に減少しました。さらに、作業者への負担も軽減され、生産効率も向上しました。
この事例から、表面的な問題だけでなく、なぜなぜ分析を繰り返すことで根本原因を特定し、効果的な改善策を実施することの重要性がわかります。
不良品対策における注意点と今後の展望
不良品対策は、一時的な対応だけでなく、継続的な改善と品質文化の醸成が不可欠です。データ収集と分析の重要性を認識し、全社的な品質意識を高めることが、今後の品質管理の展望を拓きます。
データ収集と分析の重要性
不良品対策において、正確なデータ収集と適切な分析手法の選択は非常に重要です。例えば、製造プロセスにおける温度、湿度、圧力などの環境データや、作業者のスキルレベル、機械の稼働時間などの情報を収集します。
これらのデータを基に、パレート図や特性要因図（フィッシュボーン図）などの分析手法を用いて、不良品の発生原因を特定します。データに基づいた意思決定を行うことで、勘や経験に頼るのではなく、客観的な根拠に基づいた対策を講じることが可能になります。
例えば、ある製造ラインで特定の時間帯に不良品が多発する場合、その時間帯の作業環境や機械の状態を詳細に分析することで、原因を特定しやすくなります。また、サプライヤーから提供される材料の品質データも重要です。材料のロットごとに品質データを収集し、不良品との関連性を分析することで、材料の品質不良が原因である可能性を排除できます。
データ収集と分析を徹底することで、不良品の根本原因を特定し、効果的な対策を講じることが可能になります。不良品分析においては、4M分析（Man, Machine, Material, Method）の視点に立ち、各要因に関するデータを収集・分析することが重要です。
- 人（Man）の要因としては、作業者のスキル、経験、教育訓練の状況などが挙げられます。
- 機械（Machine）の要因としては、設備の老朽化、メンテナンスの状況、稼働時間などが挙げられます。
- 材料（Material）の要因としては、原材料の品質、サプライヤーの信頼性、保管状況などが挙げられます。
- 方法（Method）の要因としては、作業手順、製造プロセス、品質管理体制などが挙げられます。
これらの要因に関するデータを収集・分析することで、不良品の発生原因を特定し、対策を講じることができます。
継続的な改善と品質文化の醸成
不良品対策を成功させるためには、PDCAサイクルを継続的に回し、全社的な品質意識を向上させることが不可欠です。PDCAサイクルとは、Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（改善）の4つの段階を繰り返すことで、継続的な改善を目指す手法です。
まず、Plan（計画）段階では、不良品の原因を特定し、具体的な対策を立案します。次に、Do（実行）段階では、立案した対策を実行します。Check（評価）段階では、対策の効果を評価し、目標達成度を測定します。Act（改善）段階では、評価結果に基づいて対策を改善し、次のサイクルにつなげます。
このPDCAサイクルを継続的に回すことで、不良品対策の効果を最大化し、品質管理体制を強化することができます。また、全社的な品質意識の向上も重要です。品質管理は、一部の担当者だけでなく、全従業員が意識して取り組むべき課題です。
品質に関する教育訓練を実施し、従業員の品質意識を高めることで、不良品の発生を未然に防ぐことができます。例えば、ある製造業では、全従業員を対象に品質管理に関する研修を実施し、品質意識の向上を図っています。
研修では、不良品の発生原因や対策、品質管理の重要性などを学びます。また、品質に関する改善提案制度を設け、従業員からの改善提案を積極的に募集しています。これらの取り組みを通じて、全社的な品質意識を高め、不良品の発生を抑制しています。
品質文化を醸成するためには、経営層のコミットメントも不可欠です。経営層が品質管理の重要性を認識し、積極的に支援することで、従業員のモチベーションを高めることができます。
例えば、経営層が品質に関する会議に定期的に参加し、従業員と意見交換を行うことで、品質管理に対する意識を高めることができます。また、品質管理に関する目標を設定し、達成度に応じて従業員を評価することで、品質管理への取り組みを促進することができます。
おわりに
不良品の原因特定は、品質管理において重要な課題です。4M分析に加え、生産履歴調査やパレート図、なぜなぜ分析などを活用することで、より根本的な原因を特定できます。
Hakkyでは、データに基づいた分析とAI技術で、お客様の品質管理を支援いたします。もし、不良品の原因特定にお困りでしたら、ぜひ弊社の機械学習プロダクト開発支援をご検討ください。データに基づいた品質改善にご興味のある方は、バナーをクリックして詳細をご覧ください。
