【不良流出防止】現場の困ったを解決！すぐできる対策やNG対策を公開！

不良流出の原因としてよく挙げられるのがヒューマンエラーです。確かにヒューマンエラーと不良流出には密接な関係がありますが、その裏にはヒューマンエラーを誘発する要因が潜んでいます。

つまり、ヒューマンエラーは原因ではなく結果だということです。作業環境や仕事の難易度など、さまざまな外的要因と当事者の要因が重なった結果、ヒューマンエラーが発生します。

自社工場で使用する部品や材料も人の手で作られているため、品質にバラツキが出ます。特に製造日やロットが異なる場合や、製造元が異なる場合はバラツキが大きくなり、自社製品の不良につながりやすくなるでしょう。製造元の管理体制に問題がある場合は、製造元において不良の流出が発生している可能性があります。

製造業は生産計画に基づいて業務を行うため、計画していない追加作業の発生は望ましくありません。スケジュールに無理が出るため、不良の発生率や不良品の見逃し率が高くなってしまいます。不良流出防止には無理のない作業計画が重要です。

社内の作業基準やルールがあいまいだったり周知が不十分だったりすると、不良流出は増えてしまいます。誰もが同じように作業ができるよう、作業基準の周知は必要不可欠です。会社全体で基準を遵守する姿勢と基準を手順化することが重要です。

工場は納期があるため、作業者には検査スピードが求められます。しかし、作業者に焦りが生じると本来の力が発揮できず、ミスが多くなります。あまりにも速さへのこだわりが強いと最悪の場合、異常があっても見て見ぬふりをするケースが発生する恐れもあるでしょう。

検査のスピードは重要ですが、特に経験の浅い作業者にはスピードを求めすぎないことが大切です。必要時に声をかけたり支援をしたりすると、なおよいでしょう。

目視による検査はとても疲れる作業です。集中力を必要とするため精神的な疲労が溜まりやすく、目を酷使することに加えて長時間同じ姿勢で作業をするため、身体への負担も大きくなります。

人間が集中できる時間はどれだけ長くても2時間が限界です。疲労が溜まるとミスが発生しやすくなるため、1時間に1回、最低でも2時間に1回は10〜15分程度の休憩を取り入れましょう。

目視検査において照明を適切な明るさに整えることは必要不可欠です。作業内容によって違いますが、目視検査であれば最低でも750ルクスは必要となります。JIS規格の照度基準を参考にして、それぞれの作業に適した明るさにしましょう。

適切な作業台の高さや身体に負担のかからない動線、騒音のない環境にすることも重要です。

参考：茨城産業保健総合支援センター｜工場の照度基準(JIS Z9110)

目視検査は初心者がいきなり取り組むには難しい仕事です。どんな不良に気を付けるのか、どのような角度で注視したらよいのかなど、知識と経験が必要になります。また、外観品質への要求は時代とともに高まっているため、作業者の質向上は避けて通れません。

作業手順や注意点をマニュアル化してOJTで活用する、トレーニング動画を使って訓練を行うなどして作業者のレベルアップを図りましょう。教育方法についてのセミナーも開催されているため、受講するのもおすすめです。

目視検査は初心者がいきなり取り組むには難しい仕事です。どんな不良に気を付けるのか、どのような角度で注視したらよいのかなど、知識と経験が必要になります。また、外観品質への要求は時代とともに高まっているため、作業者の質向上は避けて通れません。

作業手順や注意点をマニュアル化してOJTで活用する、トレーニング動画を使って訓練を行うなどして作業者のレベルアップを図りましょう。教育方法についてのセミナーも開催されているため、受講するのもおすすめです。

作業者がお互いに相談しにくい雰囲気だと、判断に迷うときに相談できずにミスを引き起こしかねません。最近はパワハラを恐れて部下に指導しづらい、といった声もきかれます。

また、目視検査は心身の負担が大きいため、体調管理が重要です。相談しにくい雰囲気だと体調不良の申し出がしづらく、結果として不良流出が増加するリスクにつながります。

新人が相談しやすくベテランがアドバイスしやすい風通しのよい職場環境になるように、メンバー全員で心がけましょう。

抜けを作らないようにと安易にチェック項目やチェック回数を増やすことがあります。管理する側の安心感は得られますが、作業工程が増えるため一つ一つの確認がおろそかになるリスクは増加しかねません。チェックする人数を増やすのも「他の人が見るから大丈夫」と確認が甘くなることにつながります。チェックリストやダブルチェックは有効な不良流出防止策ですが、形式だけのチェックにならないよう、安易に項目や回数を増やさないようにしましょう。

ミスが発生したときに絶対にしてはいけないのは、当事者個人の責任にすることです。特に経験が浅い作業者がミスをしたときには、個人に責任を押しつけないようにしましょう。個人の責任にすれば、一時的にはそれで収まるかもしれませんが、長い目でみたときには何の改善にもなりません。

たとえ新人が作った製品でも、世に出てしまえば会社の顔を背負った製品です。経験が浅い作業者でもミスが出にくい仕組みづくりをすることが不良流出防止には役立つ対策となります。

なぜなぜ分析とは、ある事柄に対して「なぜ」を数回繰り返すことによって、原因の真相を究明する手法を指します。注意する点は「注意が足りなかった」「意識が甘かった」など個人の問題で終わらせないことです。「〇〇のラインで不良品が出た」ではなく、なるべく5Ｗ1Hで問題点を具体的に表すのがポイントとなります。「なぜ」を繰り返すときも同様です。

なぜなぜ分析の詳細は下記のリンクをご参照ください。

変化点管理とは、製品や状態に変化がある場面のように不良が発生・流出しやすいときに集中してモニタリングする品質管理の手法です。常時モニタリングするよりも手間や時間をかけなくて済むため、作業者の負担軽減につながります。

代表的なものは4M＋3H変化点管理です。人(Man)、設備(Machine)、材料(Material)、方法(Method)の4Mで変化があった際に、その変化点を把握します。「初めて・変更・久しぶり」の3Hがモニタリングのタイミングです。

製造業における管理図とは、QC7つ道具の一つで、製品の品質を分析・管理するためのグラフです。縦軸にデータの値、横軸に製造時刻の折れ線グラフを作成し、縦軸のデータ値に上方管理限界線と下方管理限界線という閾値を定め、データがそこから外れたときに異常値とみなします。品質のバラツキを時系列で可視化でき、製造工程の安定度を確認することが可能です。Excelで作成できますが、フリーソフトを使用するとより簡単に作成できます。

エラープルーフ化とは、エラーを発生させないよう、あるいはエラーが発生しても大きな問題とならないような仕組みを作ることです。エラーの原因を取り除く「排除」、人が行っていた作業を機械やシステムに代替する「代替化」、作業や判断が簡単になるようにする「容易化」、異常を速やかに知らせる体制にする「異常検出」、エラーが発生した際に影響が広がらないようにする「影響緩和」の5つの原理に基づいて仕組みを作ります。

システムを搭載したタブレットを活用すれば、原材料や作業指示書、マニュアル資料などを全てタブレットで確認が可能です。変更があった場合もリアルタイムで反映されるため、伝達の遅れによるミスが減少します。報告書もタブレット内で完結するため、印刷して提出するという手間が省け、業務効率化につながるでしょう。

IoTとは「Internet of Things」の略で、製造機器などのモノにインターネットをつなげることを指します。またトレーサビリティとは、生産から流通、使用の流れを追跡することです。

トレーサビリティにIoTデータを利用することで、原材料の調達から販売までの流れを自動的に記録できるため、不具合があった際に迅速な対応をとることが可能となります。導入コストや専門知識を持つ人員の確保が必要ですが、自動で正確なデータを収集できる点は大きなメリットになるでしょう。

AI(人工知能)による外観検査装置の自動化は、不良流出防止に大変効果的です。AIで異常を検知するシステムを導入することで、正確かつ迅速に検査をすることができるようになります。細かい傷などは人の目が必要となりますが、AIで測定できる範囲の不良であれば確実に判定することが可能です。

費用面がネックになる可能性はあるものの、経済産業省が中小企業のAI活用を促進しており、各種補助金制度が活用できる場合もあるため、採択されれば費用面の負担が軽減できます。

不良の発生対策とは、不良の原因に対して対策をすることです。例えば傷の入ったネジが顧客に流出した場合、ネジに傷がついた原因を突き止めて対策をするのが不良の発生対策です。

不良の流出対策とは、不良製品が市場に流出する原因を突き止めて対策をすることを指します。先ほどの例だと、傷の入ったネジが流出した原因を突き止めて対策をするのが不良の流出対策です。

いくら発生対策を強化しても不良製品は発生するため、顧客への不良流出防止は発生と流出の視点に分けて対策を実施することが重要となります。

周辺視目視検査とは、製品全体を視野に入れて検査をすることです。従来の目視検査は、製品に焦点を合わせて集中して見ることで異常を発見する方法ですが、目を酷使する上に集中力を要するため、作業者の負担が大きくなります。対して周辺視目視検査では、視野に入ってきた瞬間に違和感を察知することで異常を発見する方法のため、従来の方法より負担が少ないのが特徴です。実用できるようになるにはトレーニングが必須となります。