サプライチェーンの混乱や生産拠点の再編など、製造業を取り巻く環境は大きく変化しています。このような状況下で、従来の品質管理手法は限界を迎えつつあり、より予測的で俊敏なアプローチへの転換が求められています。
製造業を取り巻く環境変化と品質管理の課題
昨今、製造業はサプライチェーンの寸断、生産拠点の国内回帰（リショアリング）、活発なM&A（企業の合併・買収）といった、かつてないほどの大きな変化に直面しています。加えて、国内では熟練技術者の高齢化や労働力不足が深刻化しており、従来のやり方を維持することが困難になりつつあります。こうした変化の波は、これまで日本の製造業の強みとされてきた品質管理のあり方にも、変革を迫っています。
多くの工場では、品質管理が特定の部門や担当者に閉じた業務となり、情報がサイロ化（分断）してしまいがちです。また、問題が発生した後に原因を追究し対策を打つという「事後対応型」のアプローチが中心となり、変化のスピードに対応しきれないケースも少なくありません。新しい製品の立ち上げや、M&Aによって新たに加わった工場の品質レベルを迅速に引き上げる際など、従来の静的な品質管理手法では限界が見え始めているのが実情です。
従来の品質管理手法の限界
私たちの多くが慣れ親しんできた品質管理は、過去の生産実績や検査データに基づいて管理基準を設定し、そこからの逸脱を監視するという考え方が基本です。これは非常に重要な活動ですが、いくつかの課題も抱えています。
第一に、どうしても対応が後手に回りがちになる点です。不良品が製造ラインの最終工程や、場合によっては顧客の元で発見されてから、ようやく本格的な原因調査が始まるというのでは、手戻りによるコストや信用の損失は計り知れません。第二に、データが部門ごとに紙やExcelファイルで管理されていることが多く、全社横断での迅速な分析や共有が難しいという点です。これにより、ある工場で得られた貴重な知見が、他の工場に活かされないといった機会損失も生まれています。
求められる「プロアクティブな品質管理」への転換
こうした課題を乗り越えるために、これからの品質管理に求められるのは、問題の発生を未然に防ぐ「プロアクティブ（予防的・予測的）」なアプローチです。問題が起きてから対処するのではなく、生産プロセスにおけるリアルタイムのデータを活用し、品質のばらつきや異常の予兆を検知して、先手を打って対策を講じるという考え方です。これは、インダストリー4.0の流れの中で「クオリティ4.0」とも呼ばれています。
このプロアクティブな品質管理を実現するためには、三つの要素が重要となります。一つ目は、設計、生産、サプライヤー、顧客といったバリューチェーン全体が「つながる（Connected）」こと。二つ目は、勘や経験だけに頼るのではなく、収集したデータを基に意思決定を行う「データドリブン（Data-Driven）」であること。そして三つ目は、それらのデータから将来を予測し、問題発生を予見する「予測的（Predictive）」な洞察を得ることです。
次世代品質管理の具体的な姿
では、プロアクティブな品質管理は、具体的にどのように実現されるのでしょうか。その鍵は、データの連携と標準化にあります。
まず、ERP（統合基幹業務システム）やMES（製造実行システム）、PLM（製品ライフサイクル管理）といった既存のシステムに散在する品質関連データを、最新のQMS（品質管理システム）などを活用して一元的に管理・可視化することが第一歩となります。これにより、部門や拠点を越えて、誰もが同じ情報に基づいた議論や判断ができるようになります。
次に、生産ラインのセンサーデータや検査装置の画像データなどをリアルタイムで収集・分析し、AIや機械学習を用いて不良発生の予兆を捉えるといった活用が進みます。これにより、材料の配合比率の微調整や、金型のメンテナンス時期の最適化など、熟練者の知見をデータで裏付け、自動化することも可能になるでしょう。
また、M&Aやサプライヤーの変更といった事業環境の変化に迅速に対応するためには、品質管理プロセスの「標準化」が不可欠です。買収した工場のプロセスを自社の基準に速やかに統合したり、新しいサプライヤーの品質レベルを早期に立ち上げたりするためには、標準化されたプロセスとそれを支える共通のデータ基盤が強力な武器となります。
日本の製造業への示唆
今回の記事から、日本の製造業が実務レベルで得るべき示唆を以下に整理します。
【要点】
- サプライチェーンの再編やM&A、人手不足といった外部環境の変化は、品質管理のあり方そのものの見直しを迫っています。
- 従来の事後対応型の品質管理では変化に対応しきれず、今後はデータを活用した予測的・予防的なアプローチが不可欠です。
- 部門や拠点を越えた「データの連携」が、プロアクティブな品質管理の基盤となります。データのサイロ化の解消が急務です。
- 変化に俊敏に対応するためには、拠点間で共通の物差しを持つための品質プロセスの「標準化」が鍵を握ります。
【実務へのヒント】
- まずは自社の品質に関するデータが、どの部署に、どのような形式（紙、Excel、システムなど）で存在しているかを「棚卸し」することから始めるのが現実的です。
- 日本の製造現場の強みである「カイゼン」活動と、デジタル技術の融合を意識することが重要です。現場の熟練者の知見をデータで裏付け、形式知化していくことで、技術伝承と品質安定化の両立を目指します。
- 全社一斉の大きなシステム投資ありきで考えるのではなく、特定の製品ラインや重要工程に絞ってデータ活用の効果を検証する、スモールスタートのアプローチも有効です。
- サプライヤーとの関係を見直し、品質データを共有・連携するパートナーとしての関係を構築することで、サプライチェーン全体の品質向上と安定化を図ることができます。
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