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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?

工場設備・自動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製品の不適合品(不良品)の割合を正確に計測・分析することです。その目的は、品質問題の原因を特定し、改善策を講じることで、製品の品質向上、コスト削減、顧客満足度の向上を実現することにあります。

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VM2030超音波ペンマーキング装置(打刻式刻印機)は、弊社独自の超音波技術を採用し、ペンを振動させています。制御部のスイッチでこの振動(スタイラスの先端がワークをたたく力)を変更することにより、繊細さはそのままに、はっきりと深いマーキング(刻印)が可能です。
空圧源は不要のため、電源1つで駆動でき、他のペン方式(エア・電磁)に比べ、マーキング時の騒音(耳で聞こえる音量)を抑えられます。騒音規制の厳しい環境でのご使用に最適です。
また消耗品はスタイラスのみで、複数の消耗部品がないため、メンテナンスのお時間をとらせません。

VM2030超音波ペンマーキング装置(打刻式刻印機)

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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・自動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製品の不適合品(不良品)の割合を正確に計測・分析することです。その目的は、品質問題の原因を特定し、改善策を講じることで、製品の品質向上、コスト削減、顧客満足度の向上を実現することにあります。

課題

データ収集の属人化と非効率性

不良品の発生状況や原因に関するデータが、担当者の経験や記憶に依存し、体系的な収集・管理が行われていないため、正確な不良率の把握が困難になっている。

リアルタイムでの状況把握の遅延

製造ラインで発生した不良情報が、タイムラグなく集約・分析されないため、問題発生時の迅速な対応や、根本原因の特定に時間がかかっている。

原因分析の不十分さ

不良率の数値は把握できても、その背後にある具体的な原因(設備、材料、作業手順など)の特定や、その因果関係の分析が十分に行われていないため、効果的な改善策に繋がりにくい。

過去データとの比較・傾向分析の困難さ

蓄積された不良率データが標準化されておらず、過去のデータとの比較や、長期的な品質傾向の分析が難しいため、継続的な品質改善活動の推進が阻害されている。

​対策

データ自動収集・一元管理システムの導入

製造ラインの各工程から不良情報を自動で収集し、一元的に管理できるシステムを導入することで、属人化を防ぎ、正確なデータをリアルタイムで取得する。

リアルタイム監視・アラート機能の活用

不良発生をリアルタイムで検知し、関係者に即座に通知するアラート機能を活用することで、問題発生時の迅速な対応と、早期の収束を図る。

統計的品質管理手法の適用

管理図やパレート図などの統計的手法を用いて不良の原因を分析し、根本原因の特定と、効果的な改善策の立案・実行を支援する。

BIツールによる可視化と分析

収集した不良率データをBIツールで可視化し、傾向分析や他工程との比較を行うことで、継続的な品質改善活動の推進と、データに基づいた意思決定を支援する。

​対策に役立つ製品例

製造実行システム(MES)

製造プロセス全体のデータをリアルタイムで収集・管理し、不良情報の発生から分析までを統合的にサポートすることで、不良率の正確な把握と迅速な対応を可能にする。

IoTセンサーとデータ収集システム

製造設備に設置したIoTセンサーから不良発生に関するデータを自動で収集し、クラウド上のプラットフォームで一元管理することで、データ収集の属人化を防ぎ、リアルタイムな状況把握を実現する。

品質管理分析ソフトウェア

収集した不良データを統計的に分析し、原因特定や傾向分析を支援する機能を提供することで、効果的な改善策の立案と実行を促進する。

ビジネスインテリジェンス(BI)ツール

様々なデータソースから不良率データを集約し、直感的なダッシュボードで可視化することで、経営層や現場担当者が容易に状況を把握し、データに基づいた意思決定を行えるようにする。

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