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IoTを品質保全に活かす!ポイントとステップをご紹介

コラム
投稿日 : 2021.01.27
IoTを品質保全に活かす!ポイントとステップをご紹介

近年、製造業では業務効率や品質の向上を目的としたIoTの導入が進められています。

IoTは「モノのインターネット」という意味があり、モノにセンサーや通信機器を搭載し、インターネットへ接続させることで機器の監視やデータの収集などを行うことができる近年注目されている技術の一つです。そのため、製造ラインや品質における問題点をあらかじめ予防する「品質保全」への活用も期待されています。
特に、大量生産のラインでは、品質不良が一度出てしまうと、ラインを止めなくてはいけない場合があります。不良が出る頻度を抑え、ラインを止める回数を減らすためにIoTを導入し不良を未然に防ぐことは今や製造業では欠かせなくなってきています。

人からロボットへ。それでも品質の問題は食い止められない

人からロボットへ。それでも品質の問題は食い止められない

製造業では高い生産性が求められています。そのため、短時間であろうと工場の稼働が停止してしまうことは、生産計画が狂い大きな損失になってしまいます。このような事態を招かないよう必要とされている取り組みが「品質保全」です。
これまでは、品質不良が出てから問題を解決する方法が一般的とされていました。しかし、品質保全は突然発生してしまうものです。不良品の流出は、生産計画が乱れてしまうだけでなく、企業の信頼を失う恐れがあります。
そこで、あらかじめ不良品を発生させないような「原材料の選定」「設備づくり」などをおこなう「品質保全」が重要性を増しているのです。その一つとして、人がおこなっていた作業をロボットがおこなうといった「人からロボットへ」の切り替えが進められています。しかし、ロボットも完璧ではなく、ワークのズレやツールの摩耗、ロボットの故障により、欠陥品が出てしまうこともあります。生産ラインを止めず、品質を保全するにはこれらロボットやツールの異常や摩耗を事前に把握する「予知保全」も必要になってきます。

IoTで品質保全

IoTで品質保全

必要な項目のデータ収集

品質保全を行うには、品質に関するデータ収集が必要不可欠です。そのためには、製造のスタートからゴールまでの工程はもちろん原材料にいたるまで、さまざまななデータの洗い出しを行う必要があります。そして、収集するデータの周期を明確に定めサイクルを崩さないことが大切です。
ちなみに、データ収集の周期は短いから良いという訳ではありません。項目によっては0.1秒単位での収集が必要になることがありますが、各項目に適したサイクルでデータ収集を行うことが重要なポイントです。

こうしたデータ収集は今まで人が行ってきましたが、人が全てをおこなうには、リソースや人材育成の時間など、さまざまな問題が発生します。そこで、IoTの出番がやってきます。センサーを活用して設備データを自動で収集し、ソフトウェアで処理することで生産状況を解析しモニタリングすることができます。

遠方のデータも瞬時に把握

大量生産を行う場合、日本全国はもちろん、海外にも工場を持っている企業は珍しくありません。もし海外の工場で問題が起きた場合、時差や言葉の壁によって対応が遅れてしまう場合があります。しかしIoTを活用して世界中の生産データを一元管理できれば、スピーディーに正確な情報を入手できるのはもちろん、将来的には日本から海外の工場の品質管理ができる可能性もあります。

品質保全の取り組みに大切な2つのポイント

品質保全の取り組みに大切な2つのポイント

品質保全を実際に取り組みを行うにあたって事前に知っておかなければならないことがあります。それは、データ収集における「2S」そして「ムダの排除」の2つです。ここでは、品質保全の取り組みに大切な2つのポイントをご紹介します。

「整理」「整頓」の2S

不要なものの排除や混乱したものを整える「整理」、整理後に必要なものを正しく配置する「整頓」、この2点をまとめたものを「2S」と言います。これを行うことで抜けや漏れのないデータ項目の洗い出しが可能になると言われています。
IoT化を進める工場にとって2Sは考慮すべき重要なことで、品質保全への取り組みを行うのであればぜひ知っておいてください。

ムダの排除

収集したデータは、その全てが適切なものという訳ではありません。そのため、適切・不適切を判断する方法として「ムダとなる7つのポイント」と照らし合わせることが良いと言われています。

  • 不要なものを余分に製造している
  • 在庫や材料などが使用されないまま保管されている
  • 必要以上に製造品の移動や積み替えを行っている
  • 手持ちの部品や材料が多く作業ができない
  • 不良品を破棄する、または手直しを行っている
  • 必要のない加工作業を継続している
  • 作業におけるさまざまな動きに不要な動きが見られる

これらは、排除すべき7つのムダと言われています。収集したデータは工場にとって非常に価値のあるものですが、多かれ少なかれ不要なものは紛れ込んでいます。そうしたムダを排除するためにも、上記でご紹介した7つのムダを参考に必要なものだけをまとめてみてください。

IoT化と品質保全までのステップ

IoT化と品質保全までのステップ

IoT化から品質保全をおこなうまでには次のようなステップが良いと言われています。

  • ステップ1:データ収集設備や監視工程の選定
  • ステップ2:データ収集開始
  • ステップ3:収集データの変換・加工
  • ステップ4:加工したデータを元に解析
  • ステップ5:設備などへ適切なアラート設定

上記の様なステップを踏むことで、効率よく品質保全を進めていくことができると思います。ただ、一度にすべての管理をおこなおうとすると逆にわかりにくくなってしまう場合があります。小さなことから始め、徐々に大きくしていくことをオススメします。
また、蓄積データを元にAIを活用することで高精度なアラートの設定が可能になり、不良品の発生を素早く検知できるのはもちろん、設備や機器のトラブルにもすぐに対応することができるようになります。

IoTで品質保全の徹底と効率化

品質保全の取り組みを行うことで不良品をゼロに近づける生産が可能になり、トラブルによる稼働停止を予防することができます。そこにIoTを使うことで、より精度が高くトラブルの予測ができ、工場をスムーズに運営していくことができる様になります。
これから品質保全への取り組みを検討している方は、こちらの記事を参考に進めてみてはいかがでしょうか。

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