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Hitachi IoT Platform Magazine

【事例】部品組み立てC社 役職:ラインマネージャー

映像から作業異常を見つけろ。
しかし、その検証は大変だった。

背景

C社は組み立て製造業として長年、高品質を強みにしていた。しかし熟練作業者が減少する中、ここ数か月の間に顧客から製品不良へのクレームが頻発してしまった。

課題

作業者の動作の検証へ、カメラを導入

品質の保持はC社にとって死活問題だった。幹部から「1日も早く原因を探し出し、解決せよ」という厳命が下る。ラインマネージャーであるU氏も想いは同じだ。
製品不具合の内容から問題がある組み立て工程はわかっていた。あとは、工程の中のどの作業がまずいかだ。U氏は日々時間を見つけては作業を観察し、気付いた点を作業者にアドバイスするのだが歩留まり率の改善には至らない。
「作業者は見られている時には意識をして作業をするので、巡視による作業異常の発見は難しいという情報もあり、カメラを導入することにしました」。
該当する工程を行うセル5台の天井から、手元までしっかり撮れる位置にそれぞれカメラを計5台設置し、翌日から撮影を開始する。

1日2時間では全動画を検証しきれない

「動画を見れば問題のある動作は一目瞭然だろうと思っていました。しかしそんな簡単ではありませんでした。とにかく手の動きが速く、異常を認識するのは至難の業です」。
C社はもともと製品品質には定評があり、不良発生が続いたとはいえ作業者はしっかり訓練されている。その両手は絶え間なく高速で動き続けるため、U氏は動画を見ながら気になった部分の巻き戻しとスロー再生を繰り返し、検証を続けた。
U氏が検証のために確保できた時間は1日2時間。すべての動画のチェックはもちろん不可能だ。ランダムサンプリングで検証を行うが膨大な動画のほんの数パーセントしか見られない計算だ。

動画の検証作業が本来業務を圧迫

1か月かけて、それでもU氏は10数か所の作業異常を見つけ出した。早速作業者に改めさせるが、残念ながら歩留まり率の明らかな改善には至らない。おそらくまだ見逃している異常があるのだ。U氏の本来業務は滞っていたが、検証をやめるわけにはいかない。
2時間、集中して動画を見続けるのは難しい。目がかすみ、頭もぼんやりしてくる中で、そもそも人間がこの検証を行うのは無理なのでは、とU氏は考えていた。

課題のポイント

  1. 熟練作業者の減少により不良品の発生が増加
  2. 目視で動画から作業異常を探し出すのは困難
  3. 検証業務が、ラインマネージャーの本来業務を圧迫



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