- 売り上げや企業利益に悪影響
- 発見できずに販売されると顧客クレームが発生
- 良品を製造し直す労力やコスト増
不良率(英語:Defect Rate)とは、製造業における製造工程で発生する不良品の割合を指します。
不良率が高くなれば…
製造業の不良率とあわせて知っておきたいのが歩留まりです。
製造現場における歩留まりとは、使用された原料や素材の量に対して生産された完成品の割合のことで、わかりやすく言うと、製造された製品のうち良品の割合を意味します。
つまり、歩留まりが高ければ不良率が低くなり、歩留まりが低ければ不良率は高くなります。
不良率は、以下のパーセンテージ(%)を使った計算式で算出します。
不良率(%)=(不良品の数/総生産数)×100
具体例をあげると、3,000個の製品を製造している工場から30個の不良品が出た場合、(30/3,000)×100=1になるので不良率は1%となります。
そして、不良率はPPMという単位を使って数値化します。
PPMは、Parts Per Millionの略で、製造業における品質管理で使用されています。製品100万個あたりの不良品の数を示す単位です。
パーセンテージ(%)を使った計算式で算出した不良率をPPMで表す計算式は以下の通り。
PPM=不良率(%)×10,000
上記の具体例のように不良率が1%の場合、1%×10,000=10,000。PPMは10,000なので、製品100万個あたりの不良品は10,000個になります。
そして、不良率が低いほど、PPMも低くなります。
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不良率の目標は、業種や製造する製品、生産規模などによって変わりますが、一般的に目安とされているのは標準偏差*である「σ:(シグマ)」が基準となっています。
そして、製造業において不良率の許容範囲・目標値は、「3σ(サン・シグマまたはスリー・シグマ)」または「6σ(シックス・シグマ)」となります。
具体的には、以下のような割合になります。
製造業では一般的には3σを目指します。人命や安全性を第一に考えなければならない自動車業界などでは、より厳しく6σが目標値として設定されることが多いようです。
*標準偏差:統計学における散布度(バラツキ)を計測する手法。平均からのズレを表す数値でもある。
不良品発生の原因は、4M、5M、5M+1Eにあります。
4Mの基礎であるMan(人)とは、人=現場の作業員・スタッフのことです。
機械や材料、方法はすべて人の手によるものであることから最も重要とされています。
そして不良品の多くは、Man(人)ヒューマンエラー・人的ミスが原因です。製造過程においては、人による機械の制御や操縦ミス、材料の選別や分量の数え間違いや投入ミスなどがあげられます。
製造業の生産の現場で稼働する機械や設備の故障、機械や設備のメンテナンス(掃除漏れなど)不足などが不良品の原因に。
製品を製造するには、さまざまな原材料や部品などの資材を調達することが必須ですが、材料の調達漏れや調達不足、材料の検査漏れが不良品の原因に。
製品を製造する方法が原因による不良品発生には以下のようなことがあげられます。
原材料計測ミスや品質測定や検査ミスが不良品の原因に。
製造業の工場内の温度や湿度、気圧管理ができていないことも不良品の原因に。
不良率を改善するには、品質管理に欠かせない手法とされている4Mや5M、5M+1Eがしっかり守られているか?できているか?をチェックすることが重要です。
具体的には下記の項目をチェックします。
しかし、現実問題として数多くのチェックを手動で行うのは困難です。そこでAIやIoTなど最新技術を導入し、どうしても人間の手では防ぎきれないミスを防止しようとする企業が増えています。
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不良品発生の原因は、4M、5M、5M+1Eにありますが、実際に製造現場で起こっている具体的な例をご紹介します。
配合表(レシピ)やBOM(部品表)をもとに製品を製造します。人が行う作業工程では、どうしても以下のようなミスが発生してしまいます。
さらに、本来の正しい製品を製造し直す、手間やコスト負担もかかるため、不良品発生の原因を早期に発見することが重要です。
現場のあらゆるモノをIoTで見える化するDXソリューション「スマートマットクラウド」を使えば、在庫管理、棚卸の自動化が可能になります。
IoT重量計による重量計測のため、数えにくい液体・粉末形状の資材、多品種で類似品の多い機械消耗品、管理の難しい仕掛品も正確に計測。
倉庫や各拠点に点在している在庫、冷蔵庫や保管庫の中など、見えない場所の在庫もIoT重量計に載せるだけで遠隔から一元管理できます。
資材や原材料管理をIoT重量計で自動化することで、在庫重量の変動をリアルタイムに把握。数え間違いや誤投入、付け漏れや付け忘れなど不良率発生の原因を早期に発見します。
◆特徴