品質管理とは?業務内容や品質保証との違いを解説

 2020.11.18  株式会社システムインテグレータ

「品質管理」は、あらゆる商品やサービスを提供するうえで欠かせない工程です。自社の提供するプロダクトに問題がないか、チェックしている人も多いでしょう。一方で、品質管理の定義に漠然としたイメージを持っている人、「品質保証」との違いがよく分からない人も多いかもしれません。本記事で、改めて品質管理について確認してみましょう。

品質管理とは?

「品質管理」とは、商品やサービスを提供するにあたり、その品質に問題がないか検証・保証することを指します。主に、メーカーが行っているイメージがあるかもしれませんが、サービスの品質管理も含まれます。特に、品質に問題があると大きな問題に発展しかねない食品・自動車・医療などの分野の製造においては、必須な業務とされています。

品質管理は基本的に、生産から販売まで一連の流れを管理していくことを指します。一方、よく比較される「品質保証」は、品質管理の中でも製品の品質の保証にフォーカスした業務です。品質保証を通じて、顧客満足や品質マネジメントシステムの継続的な改善を推進します。「ISO9001」などが有名な事例です。

品質にフォーカスしているという点では、品質管理よりも業務範囲が狭いようにも感じますが、品質を保証するための活動は多岐にわたります。原材料や構成部品などの品質チェックもあれば、途中の生産工程はもちろん、製品を販売したあとの取り扱いや顧客のサポートを行う体制を整えることなども、品質保証の仕事です。この意味で、生産工程にとどまらない、幅広い仕事が品質保証であるといえます。

品質管理の業務内容

ここでは、品質管理の具体的な業務内容について解説します。

工程管理

まずは、商品やサービスを作る工程そのものを管理することが挙げられます。ものづくりに関していえば、生産工程に必要な労働力や原料、設備などを管理し、常に効率よく生産できる体制の維持を目指します。工程管理を通じて、品質の管理に加え、無駄なコストの削減や設備の維持などにつなげていきます。

具体的な方法としては、作業手順を標準化します。多くの人が生産に関わるほど、品質がばらつく可能性が高まります。これを未然に防ぐために、作業内容をマニュアル化し、人が入れ替わっても品質を維持できるようにします。もちろん、マニュアルを作成して終わりではなく、しっかりと実行されるように品質教育や作業訓練も同時に行います。

品質検証

品質検証も重要な業務です。具体的には、仕入れた原材料や部品などの製品を検査したり、管理したりすることを指します。いくら生産工程がしっかりとしていても、生産のもととなる原料や部品に不備があれば、それを使用して生産した製品の不備になりかねません。

この品質検証の工程を効率化するにあたって、「外観検査システム」を活用する場合もあります。たとえば「AISIA-AD」は、AI(ディープラーニング)が搭載された、画像認識も駆使した最先端のシステムです。ディープラーニングにも種類がありますが、「AISIA-AD」はお客様の要件にあわせて手法を選定して対応しています。システムを通じて製品のキズや変色を検知したり、物体の形状不良や変形を検知したりでき、人間の作業負担を減らすことができます。

品質改善

品質改善とは、製造工程において生じるさまざまな問題点を洗い出し、その解決によって品質を改善し、未然に納品トラブルなどを防ぐことです。製造において、原則として製品の品質基準が定められています。大量に生産していると、時に基準に満たない不適合製品が生産されることもあります。これを改善対象として原因を突き止め、不適合製品の再発防止や未然防止につなげます。

一連の流れとしては、まず不適合製品が生産につながった問題点の洗い出しを行います。そもそも原料に問題点があったのか、生産工程の問題だとしたらどの部分に問題があるのかなど、解決のアプローチはケースにより異なります。この問題点を洗い出すためには、やはり現状の把握が重要です。現場へのヒアリングを行いながら、仮説検証を繰り返します。問題点を特定できれば、あとはその原因を分析し、その対応策を立案します。一時的なものではなく、恒久的な対策を考えることがポイントです。

検査工程の自動化を検討しているなら「AISIA-AD」

最後に、検査工程を自動化してくれるAI外観検査システム「AISIA-AD」についてご紹介します。

先にも少し触れましたが、「AISIA-AD」にはAI(ディープラーニング)が組み込まれています。画像認識技術を用いた、最先端の外観検査システムです。大量の画像読み込みを通じて、異常品と正常品の分類や、異常パターンの分類をシステムが行ってくれます。

従来のように、人が目視や判断で検査工程を実施していると、どうしても検査精度にバラつきが出たり、検査のパターン化が難しかったりします。あるいは、人口減少が見込まれる日本においては特に、人手不足のしわ寄せが検査員不足につながっているケースもあるでしょう。「AISIA-AD」を導入することで、この作業を自動化し、検査精度も高めることが可能です。ディープラーニングにより、検査を行うほど精度が高まっていくのも特徴です。

ディープラーニングを活用するうえで、データが蓄積されていることがポイントになりますが、蓄積されているのが「正常」なパターンのみで、異常データがあまりないケースも多いです。「AISIA-AD」では、お客様の検査対象特性に加えて運用状況も鑑みてモデル手法を選定して柔軟な対応を目指します。これにより、現場のニーズに合わせてAIを活用し、検査工程の効率化や精度の向上に役立てています。

また、検査工程では対象物の検査をするだけでなく、撮影装置の導入なども含むため、それなりに手間がかかります。この点においても、「AISIA-AD」を導入することで、撮影装置の設定から検査工程すべてを自動化できます。

このように「AISIA-AD」は、人材確保に悩まされる製造業、ひいては今後の日本において活躍の余地がたくさんあるシステムといえるでしょう。

まとめ

品質管理は、自社製品が品質基準を満たしているか確かめる、重要な業務です。具体的な業務内容は多岐にわたるため、人手や手間が必要ですが、少子高齢化が加速する現状では人材確保に窮することも少なくありません。

品質管理においては今後、「AISIA-AD」などのAI外観検査システムを有効活用することが鍵となってくるでしょう。

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