スイスの複合材料大手Gurit社が提唱する「Manufacturing Intelligence」は、単なる生産管理システムではなく、製造プロセスの深い理解に基づいた品質管理と効率化のアプローチです。本稿では、同社の事例をもとに、特に職人の経験や勘に頼りがちな特殊工程におけるデータ活用の重要性について解説します。
複合材料成形に特化したデータ管理システム
Gurit社は、風力タービンのブレードや航空宇宙、船舶、自動車産業向けに先進的な複合材料ソリューションを提供する企業です。同社が自社の製造ノウハウを基に開発した「Manufacturing Intelligence System」は、特に複合材料の成形プロセスに焦点を当てた、極めて専門的なシステムと言えます。その機能には、真空圧の監視制御（SCADA）、真空リークの自動テスト、成形品表面の温度監視などが含まれており、これらは複合材料の品質を左右する重要な管理項目です。
日本の製造現場においても、生産管理システム（MES）の導入は進んでいますが、Gurit社の取り組みは、一般的な組立工程だけでなく、熱処理や成形といった物理的・化学的変化を伴う「特殊工程」の管理をデジタル化する点に大きな特徴があります。これらの工程は、しばしば熟練作業者の経験と勘に依存する領域であり、品質の安定化や技術伝承が課題となりやすい分野です。
具体的な機能から読み解くプロセス管理の要点
Gurit社のシステムが持つ具体的な機能は、特殊工程における品質管理の要点を明確に示しています。
一つは「真空プロセスの監視と自動制御」です。複合材料の真空バッグ成形では、積層した材料を真空状態にして樹脂を含浸・硬化させますが、この真空度の維持が品質の鍵を握ります。システムの機能である「自動ドロップテスト」は、真空引き後の気密性を自動でチェックし、リークの有無を客観的に判断します。これにより、作業者の手間を省くと同時に、人為的な確認ミスを防ぐことができます。これまで現場でストップウォッチを片手に行っていたような作業を自動化し、その結果をデジタルデータとして記録することの価値は計り知れません。
もう一つは「温度プロファイルの精密な管理」です。熱硬化性樹脂を用いる複合材料の成形において、硬化中の温度管理は材料の物性を決定づける最も重要な要素です。表面の熱電対（Thermocouple）から得られる温度データをリアルタイムで収集・記録することで、設定された温度プロファイル通りに硬化が進んだかを正確に把握できます。これは、最終製品の品質を保証する上で不可欠なトレーサビリティデータとなります。
これらのプロセスデータを一元的に収集・分析し、製造条件と品質結果の相関を明らかにすることこそが、「製造インテリジェンス」の核心部分と言えるでしょう。
日本の製造業への示唆
Gurit社の事例は、複合材料という特定の分野に留まらず、日本の多くの製造業にとって重要な示唆を与えてくれます。特に、めっき、塗装、熱処理、溶接、鋳造といった、パラメータ管理が品質に直結する特殊工程を抱える企業にとっては、学ぶべき点が多いと考えられます。
これまで「職人技」として暗黙知化されてきた作業を、センサー技術を用いて定量的なデータに置き換えることで、技術の標準化と伝承が容易になります。また、収集したデータを解析することで、これまで気づかなかったような品質改善のヒントが見つかる可能性もあります。必ずしも大規模なシステム導入から始める必要はありません。まずは重要な管理項目のデータを手作業で記録・グラフ化することからでも、製造プロセスへの新たな気づきが生まれるはずです。自社の強みである特殊工程をデータによって「見える化」し、より強固な競争力へと昇華させることが、今後の工場運営における重要な鍵となるでしょう。
日本の製造業への示唆
本事例から、日本の製造業が実務に取り入れるべき要点と示唆を以下に整理します。
1. 特殊工程のデジタル化：
勘と経験に頼りがちな成形、熱処理、塗装、溶接などの特殊工程こそ、センサーとデータ収集によるデジタル化の価値が高い領域です。品質を左右する重要なプロセスパラメータを特定し、そのデータを収集することから始めるべきです。
2. プロセスパラメータの可視化と制御：
温度、圧力、時間、湿度といった重要なパラメータをリアルタイムで監視し、記録することは、品質の安定化と問題発生時の原因究明を迅速化します。Gurit社の事例のように、真空度のリークテストを自動化するなど、ヒューマンエラーを削減する仕組みづくりも重要です。
3. トレーサビリティの強化とデータ資産の活用：
製造条件をロットや個品に紐づけてデジタルデータとして保存することは、顧客に対する品質保証の強力な根拠となります。さらに、蓄積されたデータは、将来のプロセス改善、歩留まり向上、新規開発のための貴重な資産となります。
4. 段階的な導入の検討：
大規模な統合システムの導入が難しい場合でも、まずは特定の重要工程に絞り、安価なセンサーやデータロガーを導入してデータ収集を開始するなど、スモールスタートでの取り組みが現実的です。重要なのは、データを取得し、それを基に議論する文化を現場に根付かせることです。
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