品質管理とは？目的や手法の基礎知識からDX化の重要性まで解説

製造業務の中でも品質管理は、顧客満足度や企業信用力に大きく影響する業務です。工程管理や品質検証、品質改善など業務内容は多岐に渡るため注意力が散漫しやすいですが、不適合の製品を販売してしまうと事故に発展します。事故を招くと企業の信用力が低下してしまうため、気をつけなければいけません。この記事を読んでいる方は、品質管理を正確に行えて、業務負担を減らせる方法を探していることでしょう。

今回は、品質管理の手法についてわかりやすく解説します。この記事を読めば、品質管理の精度を上げるためのDXについても理解できるようになります。品質管理の業務を見直したい方は、ぜひ、この記事を参考にしてみてください。

品質管理とは

品質管理（Quality Control）とは、製品の品質を検査する工程をいいます。販売製品の品質に問題があると、事故が発生して、お客様に迷惑をかけてしまいます。最悪の場合は、企業の信用が失われてしまうでしょう。このような事態を避けるために、不適合な商品が混在していないか確認しなければいけません。また、不適合な製品が発生した場合、どの工程に問題があるかを考えて生産工程を改善する必要があります。

品質管理の業務内容

品質管理の業務内容を大きく分類すると「工程管理」「品質検証」「品質改善」の3つに分けられます。

• 工程管理…工程の標準化や作業員の教育、設備の管理をして生産工程を正常に保つように管理する
• 品質検証…品質の基準を守りながら生産されているか監視する
• 品質改善…不適合の製品が発生した場合に原因を解明して改善する

品質管理の目的

不適合の製品の発生を防止して、一定の品質を維持するために品質管理を行います。製品の品質が低下してしまうと、販売数も低下して売上が見込めなくなります。また、不適合品を販売して事故になると、企業の信用を損ねてしまいかねません。このようなトラブルを防止するために、品質管理を行います。品質管理で異常が出た場合は原因を特定して改善し、品質の良い製品をお客様に提供できるようにします。

品質管理のやり方

品質管理の業務は3つに分類できると説明しましたが、各業務はどのように行えばよいのでしょうか？次に、品質管理のやり方をご紹介します。

工程管理

◆作業手順の標準化

品質の基準を満たした製品を製造するための手順書を作成します。作業手順書を作成することで、担当者による製品の品質のバラつきを防止できます。またノウハウを共有しておけば、教育コストの削減も可能です。

◆品質教育・作業訓練

品質教育・作業訓練は、品質が高い製品が製造できるように作業者に指導します。指導内容は「製品工程の流れ」「設備の使用方法」「品質知識」です。

◆設備の維持管理

設備の維持管理は、工場内の設備の異常を検知して生産を停止させないために行います。製品の部品は消耗品で、劣化した箇所を修繕・交換しなければいけません。そのため、設備の生産条件や設定値のズレを確認して、設備能力が規定を満たしているかを確認します。

◆工程を正常に保つ管理

生産工程の品質の異常を可視化して、不適合を未然に防止するために工程管理を行います。製造ラインに設置する作業ミスを防止するポカヨケ、誤操作や誤動作による事故を防止するために設置されるインターロックを使用して、正常な工程管理を実現していきます。

品質検証

◆製品品質の検査

製品品質の検査には、「受入検査」「品質検査」「出荷時検査」があります。

• 受入検査…仕入先の原材料や部品に欠陥はないかを確認する

• 品質検査…完成した製品に欠陥はないかを確認する

• 出荷検査…製品として顧客の要求事項を満たしているかを確認する

◆工程能力の監視

工程能力の監視では、品質が良い製品を製造する能力を製造現場が保有しているかを監視します。ラインの生産内容、使用する材料、製造条件などを変更して検証します。

◆管理状態の監視

管理状態の監視では、品質管理が適切に行われているかを監視します。ISP9000などの品質システム監視が該当します。

品質改善

品質改善には「不適合の再発防止」「不適合の未然防止」があります。

 ◆不適合の再発防止

不適合の再発防止とは、品質管理を行ううえで不適合品が発生した場合に、原因を分析して対策することをいいます。不適合の再発防止を徹底するために、自社の生産工程を見直すだけではなく、仕入先の監視も必要です。仕入れた原材料に不適合があった場合は、仕入先に改善して欲しい旨を伝えます。

◆不適合の未然防止

不適合の未然防止とは、生産工程におけるさまざまな潜在トラブルを洗い出して、事故が発生しないように対策をします。未然防止のためには情報整理、予測、設計が必要で、さまざまなデータを取り扱わなければいけません。そのため、情報を整理するための手法を使用する必要があります。

品質管理を行う上で必要な考え方

品質管理では、幅広い情報やデータを取り扱うことになります。これらの情報を整理して正確に分析できれば、製品品質を上げていくことが可能です。品質管理を行う上で必要な情報整理の仕方を覚えておきましょう。

QC7つの道具

QC7つの道具とは、数値で定量的に分析して製品の品質管理を行うために利用されるグラフや図を指します。

■QC7つの道具

PDCAサイクル

PDCAサイクルとは「Plan（計画）」「Do（実行）」「Check（測定・評価）」「Action（対策）」のプロセスを巡回させて、品質を上げる概念です。PDCAサイクルを実施していき、一人ひとりの作業員がKPI（重要業績評価指標）に関わる目標を達成すると、会社の業績が伸びる仕組みになっています。

IE

IE（Industrial Engineering）とは、特定の工程や作業内容だけではなく、組織や資産管理など経営に関するやり方全般を最適化することをいいます。無駄を排除した経営を実現するために、分析と改善を繰り返し行います。

主な方法として「工程分析」「動作分析」「時間分析」がありますが、分析するためには従業員の協力が必要です。したがって、従業員から不満を持たれないように注意する必要があります。

5S

5Sとは製造現場の環境を改善するための取り組みをいい、「整理」「整頓」「清潔」「清掃」「躾」から成り立ちます。

• 整理：不要なものを処分する

• 整頓：必要なものを使いやすい場所に置く

• 清潔：職場を掃除して点検する

• 清掃：キレイな職場環境を維持する

• 躾：4つのSを習慣づける

5Sは、作業効率化や生産性の向上、事故防止を目的に取り組むものです。

4M

4Mとは、品質管理を適切に行うための4つの要素（Man・Machine・Material・Method）をいいます。

• Man（人）…作業員の技術を磨いたり配置転換をしたりして生産性向上を目指す

• Machine（機械）…最新の機械を導入や、操作しやすいレイアウトを考えて作業効率を上げる

• Material（材料）…材料調達の見直しをして、高い品質の材料を低コストで、希望日に納品してもらうようにする

• Method（方法）…業務の標準化をして、どの作業員でも品質の高い製品を作れるようにする

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TQC

TQC（Total Quality Control）とは、全社で取り組む品質管理を指し、部門の垣根を超えて品質管理に取り組むことをいいます。TQCを目標に掲げれば、社員一人ひとりが自分の能力向上に向けて行動したり、顧客の視点に立って製品作りに取り組んだりできるようになります。

TQM

TQM（Total Quality Management）とは、総合的な品質管理を指します。簡単に説明すると、製品を開発するための投資です。プロセスやシステム統合などを行い、職場環境を最適化することで生産性を上げていきます。

SQC

SQC（Statistical Quality Control）とは、統計的手法を用いて品質管理や工程改善を推進することをいいます。製品品質に影響を及ぼす条件や製品状態を分析し、原因を解析して対策を行います。

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品質管理の精度を上げるためのDX

品質管理は、多くの情報やデータを取り扱い整理していかなければいけません。工場に設置されていた品質管理の装置は精度が悪いため、人の目による検査が一般的でした。

しかし、IT技術の進化によりデジタルを活用して品質管理の精度を上げる取り組みが行われ始めています。どのようなデジタル技術を活用すれば業務効率化ができるのか、把握しておきましょう。

品質管理システム

品質管理システムを活用すれば、製品の管理や追跡が容易になります。例えば、トレーサビリティで「原料の調達時期」「場所」「生産責任者」などの状況を共有すれば報告・連絡・相談の手間が省けます。また、蓄積したデータの分析を自動化すれば、業務負担を軽減することも可能です。

品質管理をベテランスタッフの経験や勘で行っており、業務が属人化している現場も多く見受けられます。ベテランスタッフが退職すると、企業は大きな損失を被ることになってしまうでしょう。このような問題も、品質管理業務をIT化して標準化しておけば防止できます。

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IoT

IoTを活用すれば、工場の設備の故障確率などを予知できるようになります。

IoT（（Internet of Things））とは、生産設備や機械設備などをネットワークでつなぎ、各設備の状態を調べたり操作したりする技術を指します。IoTを活用すれば、設備からデータ収集してサーバー上にデータ蓄積することが可能です。蓄積したデータを可視化すれば、製造工場内の問題を把握できるため、生産性を向上させるための対策が取れるようになります。

AI

AI技術の発展により、人の目で確認する必要があった製品の品質（適合・不適合）の判別を自動化できるようになりました。AI技術は進歩してきており、人間が気づかない異常まで検知できるようになってきています。AIに品質検査を任せれば人材不足を補えるため、大手企業を中心にAIを活用した品質検査を行う動きが活発化しています。

RFID

RFIDを活用すれば、トレーサビリティ（その製品が「いつ」「どこで」「誰」によって作られたのか）を明らかにできます。

RFID（Radio Frequency IDentification）とは、電波を用いてRFタグのデータを非接触で読み書きする技術をいいます。バーコードとは異なり、複数のタグを同時にスキャンできることが大きな特徴です。

製品にRFタグを付けておけば、生産地、物流、販売店など製品がお客様の手元に届くまでの道のりを追跡できるようになります。また、産地偽装防止なども実現可能です。

近年、RFタグの価格が低下してきており、製造会社でRFIDの導入が進められています。

「【更新】RFIDとは？仕組みや特徴、最新の活用事例をわかりやすく解説！」

まとめ

今回は品質管理の仕事内容について解説しました。品質管理業務は「工程管理」「品質検証」「品質改善」に分類でき、業務内容は多岐に渡ります。これらは顧客満足度や企業の信用に直結する重要な業務です。そのため、注意力を持って取り組み、精度を上げていかなければいけません。

近年は品質管理の精度を上げるために、IT技術を活用する企業が増えてきています。ぜひ、これを機会に品質管理の業務を見直してみてください。

浅野 友行

RFルーカス 代表取締役社長。

京都大学法学部卒。ノースウェスタン大学ケロッグ経営大学院にてMBA取得。丸紅株式会社にて石油・天然ガスのトレードや海外の事業投資などに従事。4年間のカタール駐在経験あり。2017年7月に株式会社トライステージに入社。事業開発部グループマネージャーとしてM&Aをリードすると共に、株式会社日本ヘルスケアアドバイザーズやメールカスタマーセンター株式会社の取締役を兼任。