製造業における不良率とは？計算方法や目安、許容範囲を解説
目次
製造業の現場において、不良率は品質管理の鍵となる数値指標です。
高品質な製品を安定的に供給することは、顧客満足度向上や企業の信頼獲得に繋がるだけでなく、コスト削減にも大きく貢献します。
例えば、自動車の部品などを扱う多くの工場において、不良率の低減は重要な目標設定の一つです。
不良率が上昇すると顧客満足度の低下やコスト増加に直結するため、効率的な管理が欠かせません。在庫管理が適切であることで、作業員による人的ミスも減らし、不良発生率を低下させることが可能です。
この記事では、製造業における不良率の基礎知識から計算方法、そして不良率を低減するための具体的な方法まで解説していきます。
ぜひこの記事を参考に日々の業務に取り入れ、不良率低減に努めてみてください。
不良率とは？
不良率とは、製造された製品全体に対する不良品の割合を示す指標です。製品の品質を評価し、改善するために用いられる重要なデータです。
正式には不良率（DefectRate）と言い、製造業における品質管理の重要な指標です。このため不良品発生の要因をデータに基づいて分析することで、問題点の発見や改善策の実施を行い、製品の品質向上を目指すことができます。
不良率を把握する重要性
不良率を把握することは、以下のようなメリットに繋がります。
- 顧客満足度の向上
- 企業イメージの向上
- コスト削減
- 生産効率の向上
不良率を抑制することは、企業にとって様々な利点があり、高品質な製品を安定供給することで、顧客からの信頼を獲得し、企業イメージの向上に繋がります。
また、優れた品質管理により、作り直しや廃棄処分といった無駄なコストを削減することが可能です。
不良品が発生する要因には、部品や材料の品質不良、設計のミス、さらには工程内の状況による影響も考えられます。そのため、品質基準をしっかりと定め、常に可視化を進めることが求められるでしょう。
不良率と関連するその他の品質指標
PPM（PartsPerMillion）とは、100万個あたりの不良品の数を示す指標です。主に品質管理や製造業界で使用され、不良率をより詳細に表すために用いられます。
不良率をパーセンテージでPPMへ換算するための数式
PPM=不良率（%）×10,000
PPMを用いることで、わずかな不良率の違いを明確に把握することができ、より精密な品質管理が可能となるでしょう。
また、歩留まりは、製造プロセスにおいて、投入した原材料や部品の量に対して、最終的に合格品として得られた製品の割合を示す指標です。
例えば自動車の製造プロセスにおいて、1,000台分の部品を投入したとしましょう。この中で800台が合格品として完成した場合、歩留まりは80%となります。
歩留まりは、製造プロセス全体の効率性を評価する上で重要な指標となります。
もし歩留まりが80%であれば、200台分の部品は不良品となってしまったことを意味し、この不良品が発生する要因には、部品の品質不良や組み立工程でのミス、さらには生産設備の故障などが考えられるでしょう。
歩留まりを向上させるためには、これらの要因を特定し、改善策が求められます。
高い歩留まりを維持しつつ、不良率を低く保つことが重要であり、そのためにはIoTや自動化技術を活用した設備の整備も欠かせません。
不良率の計算方法
不良率は、以下の式で計算します。
不良率（%）=（不良品の数量／総生産数）×100
例えば、1,000個の製品を製造し、そのうち10個が不良品だった場合、不良率は下記のように計算します。
不良率（%）=（10個／1,000個）×100=1%
製造現場では不良を完全にゼロにすることは非常に困難です。そのため、現実的な目標値として不良率の許容範囲を設定することが一般的です。
不良率の目安としては、標準偏差「σ」（シグマ）という基準があります。一般に、製造業では3σを目標としますが、医療や航空、自動車のように人命に関わる製品の場合には6σを目標にすることが多いです。
例えば3σでは、1,000個の製造数に対し不良品が3個未満が目安であり、6σでは100万個の製品に対して不良品が3個となる割合です。
不良率を減らすための方法
不良率を減らすためには、以下のような方法が効果的です。
- 出荷前に製品検査を行う
- 教育体制を構築する
- 管理体制を強化する
- 作業環境を整備する
- QC手法を活用する
- 品質管理システムを導入する
ここからは以下の6つの方法を詳しく紹介します。
出荷前に製品検査を行う
出荷前の製品検査は、顧客満足度向上、ブランドイメージ保護、コスト削減、法的責任回避など、多くのメリットをもたらします。
全ての製品に対して全数検査を実施することが現実的に難しい場合でも、統計的な手法に基づいた適切な抜き取り検査を行うことで、効率的かつ効果的に品質管理の水準を維持することが可能です。
さらに、AIやIoTを活用した自動化検査システムの導入により、検査の効率化、人的ミスの防止、データ蓄積による品質管理の向上が期待できます。
教育体制を構築する
ヒューマンエラーによる不良品の発生を防止するためには、作業者の教育体制の構築が不可欠です。
作業手順を明確化したマニュアルを作成し、定期的な研修を実施することで、作業者のスキル向上と品質意識の向上を図りましょう。
また、マニュアルは作成するだけでなく、定期的な見直しも重要です。現状の工程に問題がないか、正しい情報が記載されているか、誰が見ても分かりやすい内容になっているかなど、常に改善を意識しましょう。
管理体制を強化する
製造工程における品質管理体制を強化することで、ヒューマンエラーによる不良率の削減に繋がります。
具体的には、製造プロセスを定期的にチェックし、問題点があれば速やかに改善策を講じ、PDCAサイクルを回して継続的に品質改善に取り組むことが重要です。
PDCAサイクルを活用することで、継続的に品質改善を推進することができます。
具体的には、現状の問題点を洗い出し改善計画を立て（Plan）、その計画を実行に移し（Do）、結果を評価し（Check）、さらなる改善策を講じる（Act）という一連のプロセスを繰り返します。このようにして、継続的な改善を目指しましょう。
管理体制の強化は、長期的な視点で企業の競争力を維持し向上させるための柱であり、顧客の信頼を獲得する基盤ともなります。
作業環境を整備する
整理整頓された清潔な作業環境は、作業効率の向上とヒューマンエラーの防止に繋がります。製造現場では、5Sを基本とした作業環境の整備が重要です。
5Sとは、以下の5つの項目の頭文字をとったものです。
- 整理
- 整頓
- 清掃
- 清潔
- しつけ
整理とは、不要なものを捨てて必要なものだけを残すことを指します。これは、工場における材料の不足を防ぎ、作業スペースを確保する上で最初の重要なステップです。
整頓は、それらを決まった場所に配置し、誰にでもわかりやすく、すぐに取り出せる状態にすることです。部品などを定位置に配置することは、属人化を防ぎ、整備不良のリスクを低減するでしょう。
清掃は職場を常にきれいに保ち、ゴミや汚れの原因を取り除くことが求められます。清潔な環境は、ばらつきの抑制や品質不良の低減に繋がり、生産性向上の目標設定にも影響を与えるでしょう。
そして、清潔は整理、整頓、清掃を継続的に保ち、常に快適な状態を保つことを意味し、最後に、しつけとして決められたルールを守り、計画されたことをきちんと実行する習慣を身につけることが大切です。
これらの活動を通じて、効率的で整然とした作業環境を構築できます。
QC手法を活用する
QC手法を活用することは、品質管理の向上において極めて重要です。
QC（QualityControl）手法とは、客観的な数値データを活用して、現在の生産過程の状態を可視化し、正確に把握するための一連の科学的な手法を指します。
この方法により、生産プロセスのパフォーマンスを定量的に測定し、品質の現状を明確に確認することが可能となるでしょう。
例えば、不良率の計算式を用いて数値化することで、具体的な目標設定に繋がります。
製造現場では、機械や材料、作業者の属人化など、不良品の発生原因を特定し、整備不良などの問題を未然に防ぎ、効果的な対策を立てるために、パレート図や特性要因図といったさまざまなQC手法が活用されています。
QC手法を導入することで、主観的な判断に頼るのではなく、客観的なデータに基づいた品質管理が可能となり、品質のばらつきを抑え、より効率的かつ効果的な改善方法の検討と改善活動に繋げられるでしょう。
自動車業界をはじめとする多くの工場において、QC手法は品質管理の標準化と徹底に不可欠な要素となっています。
過去の成功事例を参考に、自社の目的に合ったQC手法を検討し、追加していくことが、品質向上への近道と言えるでしょう。
7つの主要なQC手法を理解し、適切に活用することが、品質管理の鍵となります。
品質管理システムを導入する
品質管理システム（QualityManagementSystem:QMS）とは、製品やサービスの品質を維持・向上するための組織的な仕組みのことです。
品質管理システムを導入することで、製品の品質に関する責任体制や業務プロセスを明確化し、組織全体で品質管理に取り組むことができます。
品質管理システムの国際規格としてISO9001があり、多くの企業が取得を目指しています。
不良率改善で目指す、高品質な製品製造
この記事では、製造業における不良率の基礎知識から計算方法、そして不良率を低減するための具体的な方法まで解説しました。
製造業において、不良率は製品の品質と企業の信頼性を左右する重要な指標です。不良率の上昇は、顧客満足度の低下、コスト増加、ブランドイメージの低下など、企業様の活動に様々な悪影響を及ぼします。
「i-Reporter」を導入することで、リアルタイムのデータ分析を通じて不良率の早期発見や改善策の立案が可能となります。
これにより、最適な生産ラインを構築し、99.7%の品質基準を維持することが可能となります。今後の製造業の動向として、IoTやAI技術の導入がますます進むことでしょう。
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