お客様：電子デバイス製造業（キャパシタ）　※画像はイメージです
事例インタビュー部門：ものづくり革新プロジェクト（技術・製造・品質）

エビデンス（データ）に基づき、全体俯瞰で高効率な維持・改善取り組みがより一層求められる環境に

ビッグデータ処理を行うデータセンターや大量かつ複雑なデータを高速処理する通信基地局など、CPUが使用される環境がより多くなっていく中、主力商品であるキャパシタの需要も増加しています。しかしながら、生産数をただ単に増やすことだけでは、市場への品質責任のみならず自社経営の成長も実現できなくなってきていると考えています。言い換えれば、安定した品質でモノづくりを続けることが社会貢献に繋がると考えています。

これまでも品質の安定化に向け、技術・製造など工場一丸となって取り組みを進めて来ていますが、解決できていない課題もあり検査でスクリーニングしているのも事実です。その一つが数年間も課題認識しているある特性値です。同じ製造条件で生産していも年間を通じて大きな波を持っており、都度対策を行うも解決できずにいました。

そこで開発・業務プロセスの見直しに取り組み、従来の経験と数多くの実験結果に基づくモノづくりに、データ（事実）に基づいた取り組みを強化することを考えました。しかしながら、工場担当者だけでは担当する技術や設備を中心としたデータ活用に留まることが多く、量産現場で収集される様々なビックデータを紐づけ、ロジカルに処理することによる工場全体を俯瞰した取り組みを行うことの難しさを改めて認識することになりました。

上記課題の解決に向け、データ解析ツールやコンサルティングなど外部パートナーとの連携による運用改善を検討することになりました。
ここでのポイントは、技術や人材などのリソース課題もあることから、解析の方針決めからデータ解析までの実行力を伴うパートナーが必要であると考え、関連工場で多くの実績のある御社サービスの活用を決定しました。

わずか一週間のビッグデータ解析により、技術者が気づいていなかった工程と特性の関係性を抽出
合わせて量産設備や処理条件など現場運用を考慮した製造条件の変更の支援を通じ、半年で特性変動の対策を完了

御社サービスの活用にあたり、契約前にデータアセスメントと解析方針の提案をいただけるとのことでしたので、データ解析トライアルでどのような取り組みでどんな効果を得られるか、を検証させていただきました。３名のエンジニアに３日間工場に来ていただき、取得データの説明と製造工程の説明をした上で要望されたデータを共有しました。この３日間で弊社のデータを解釈し、データの紐づけ・解析により要因工程の絞り込みまでやっていただくことができました。
この結果、今まで着目していなかった工程が被疑工程であり、改善することで長年の課題である年間で発生する特性値変動を解決できるとの可能性まで、効果数値として示すと共に、今後の取り組み方針も提示いただきました。ビッグデータを活用する事の有効性を確信し、また現場目線で提案までしてくれたことにより、安心して発注することができました。
 

御社のデータ解析・活用サービス導入により、弊社が得た効果は3点ありました。
　　①　課題となっていた特性の安定化
　　②　工場技術者のデータ整理、分析時間削減による改善スピード加速
　　③　データに基づき議論を行う風土醸成


①についてはトライアルから引き続きデータに基づくメカニズム検証を支援していただき、これまで数年間も解決できずにいた変動要因の究明と対策条件をわずか3ヵ月で確立、さらに設備の処理条件についての調整方法を3ヵ月で確立し、導入することで年間138百万円のロス削減につなげることができました。

また、経営効果に限らず、②、③の効果により目指す工場運営像に一歩近づけたと感じています。データという事実に基づき議論や検証を行うことで、技術業務の効率化も進みました。この際、御社との連携で自社技術者は改善に集中することができた点も効果刈り取りまでの時短に繋がったと思います。

さらに、業務委託の進め方についても御社責任者の方を中心に、現場課題に寄り添った提案・調整をいただけたことにより、非常にスムーズに業務分担や目標設定、成果刈り取りまで実行することができたと感じています。

更なるデータ活用に向けてデータ一元管理の強化、工法開発でのデータ解析活用へ

特性改善でデータ活用の有効性を認識できたので、更なる運用改善へのキーテクノロジーとして活用強化を考えています。

主な取り組み強化策は以下2点です。
　・データ統合による品質管理運用の強化
　　　工場で使用してる様々なシステムが持つデータを一元化し、品質変動の検知や改善活動に活用
　・新製品や新工法開発でのデータ活用
　　　過去実績や設計情報を紐づけたモデル化による早期工法開発と製品の完成度向上

御社はデータ解析のみならず、システム開発、工法開発の技術を保有しサービス展開を行われているので、今まで以上に連携を強化した支援をお願いしたいと考えています。

「Atfieldsのデータ解析が不良要因究明できる理由」