モーター製品において、最大で50%発生していた『異音』起因不良の要因分析に貢献
製造業において『同一条件で製造しているつもりだが、品質がバラつく』ということがよくあります。
ここでは、モーター製品において発生する『異音』に対して検査データと製造データを比較することで不具合要因に対する調査を行っていましたが進展せず、人手による全数検査を余儀なくされていました。
BIGDAT@Analysisを使って製造プロセスで得られた全てのデータを可視化し、検査結果と紐づけることで不具合品が発生する条件と良品が得られる条件の定量的な識別を行うことで検査コストの低減に挑戦しました。
課題
✖モーター製品に異音が生じることがあり、最大で50%超が検査で弾かれることが問題となっていた ✖検査データや製造データを基に調査を行っているが原因を特定できない ✖人手による全数検査が必須となっており検査コストが大きい
解決策
✓全属性を加味して全データを可視化し、異音発生データと正常データを色分けにより比較する ✓異音発生データと正常データとの各属性の差分を比較する ✓可視化されたデータに現在の生産データを重ねて監視することで、異音発生リスクに基づき検査を行う
効果
◎データの可視化により異音データと正常データを比較して分析し、要因と推定できる属性を抽出した ◎異音が発生している領域には製品製造状況において偏りがあることを発見した ◎製品製造時の状況が『異音発生領域』にあるものに注目することで、検査コスト削減の可能性を見出した
