品質管理にIoTを活用するには？メリットや導入方法を徹底解説

品質管理にIoTを活用するには？メリットや導入方法を徹底解説

公開日：2025年4月15日

製造業における品質管理は、技術伝承の難しさや非効率な手作業による工数圧迫などの課題を抱えています。
IoTの活用は、上記のような品質管理の課題を解決するために効果的な方法のひとつです。

本記事では、品質管理にIoTを活用するメリットや導入方法、事例などについて解説します。
品質管理へのIoT導入によって収集したデータの、データ活用基盤構築に役立つツールもご紹介します。

製造業における品質管理は、近年いくつかの課題に直面しています。

たとえば、熟練技術者から若手技術者への技術の伝承がうまく進まず、品質のよい製品の生産が難しくなっているケースがあります。また、手作業での品質管理による工数増が生産効率を圧迫するほか、検査ミスによる不良品流出なども課題です。

上記のような品質管理の課題を解決する方法として、IoTの活用が注目されています。品質管理にIoTを活用するメリットを確認しておきましょう。

設備の状況を可視化し、安定した良品製造を実現

機器・システムをインターネットに接続するIoT技術を活用すれば、生産に関わる設備の状況を可視化できます。センサーなどでデータを収集し生産設備の状況を可視化すれば、設備の不調やラインの改善点が把握でき、安定した良品製造につながります。また、IoT活用により熟練の技術を数値化し評価することが、技術伝承にも役立ちます。

必要データの収集・分析による品質管理の最適化

品質管理において、製品の品質のばらつきの把握は重要です。IoTを活用すれば、製品の品質を評価するうえで必要なデータを自動で収集・分析できます。現状のばらつきがどの程度なのかを可視化できれば、ばらつき低減のための施策を打つことができます。
手作業でのデータ収集・分析と比べると、IoTによる作業は高速かつ正確に行われます。余計な手間や時間をかけずに品質管理を最適化できるのは、IoTを活用する大きなメリットです。

検査の自動化で不良品の流出を防ぐ

センサーや画像認識技術を使った検査の自動化は、検査の正確性と効率を大幅に改善します。手作業での検査に工数がかかっているケースや、ヒューマンエラーによる不良品流出が問題になっているケースで効果を発揮します。検査を熟練の技術者の目に頼っており属人化が課題となっている場合も、IoTの活用を検討してみるとよいでしょう。

品質管理にIoTを導入する方法を、4つの手順に分けて解説します。

1.導入目的と課題の明確化

自社の品質管理にIoTを導入する目的や、現在直面している課題を明確にしましょう。ゴールを設定し、解決すべき課題に優先順位をつけます。緊急度・重要度が高い課題や、小規模な工夫で解決できる課題に対して優先的に取り組み、段階的にIoTの導入を進めることが大切です。

2.適切なIoTセンサー・デバイスの選定

どんな課題に対してIoTを活用するのかが決まったら、実際に導入するセンサーやデバイスを選定しましょう。センサーの精度やデバイスのスペックは、品質管理に大きく影響するため慎重な見極めが必要です。
IoTの導入によって生産にかかる時間が変わる場合、導入機器の選定に生産管理部門との連携も検討が必要です。

3.データの収集・蓄積・可視化

実際にセンサーやデバイスを導入して、実際にデータの収集・蓄積・可視化を行いましょう。想定と異なれば、センサーの精度や設置場所、デバイスの設定などを変更する必要があります。
なお、収集したデータのデータ活用基盤構築も必要です。ETLツールを使えば、データの抽出、変換、読み込みを自動化し、データの一元管理とその品質を高めることができます。

4.IoT導入後の効果検証と最適化

一定期間の運用後、効果検証を行います。期待した効果が得られていれば、導入範囲の拡張や他拠点への水平展開も検討できます。検証の結果、改善点がある場合は最適化のための施策を検討しましょう。

品質管理におけるIoTの活用事例をご紹介します。類似する課題を抱えている場合は、ぜひ導入検討の参考にしてみてください。

• リアルタイムデータ監視で異常を即検知
  ある工場では、生産設備の不具合が原因とみられる品質不良が課題に。生産設備に振動・温度・電流値などを測定できるセンサーを取り付け、設備状況をリアルタイムで監視。品質検査前に不良品が流出するリスクを検知し、事前に改善できるようになった。
• 検査自動化で人的ミスを削減
  目視での判別が困難な製品の品質検査で、人的ミスが不良品流出を引き起こしていた。検査の自動化のために各種センサーや画像認識技術、AIアルゴリズムなどを導入。検査精度が向上し、不良品の流出率を低減できた。
• トレーサビリティ強化で問題発生時の迅速対応
  食品・飲料業界では、IoT活用で原材料の仕入れ・製造・出荷・流通といった一連の流れを把握。IoTによるトレーサビリティの強化により、問題が発生した場合の回収を含めた迅速な対策を可能にし、消費者の安全を守っている。

IoTを活用して品質管理を効率化するためには、蓄積されていくデータを適切に活用する必要があります。

こうしたデータの活用基盤の構築には、ETLツール「Waha! Transformer」がおすすめです。Waha! Transformerは、品質管理を行うなかで得られたデータを分析する前に、データをより分析しやすい形に整えます。DBからデータを抽出し、分析しやすいように変換・加工したうえで、分析ツールにデータを連携するのが主な役割です。

Waha! Transformerは、生産管理を行うなかで得られたさまざまなデータをスムーズに連携・統合し、データ活用基盤を整えるのに役立ちます。

Waha! Transformerの特長

• 高速処理が可能
• 異なる形式のデータもスムーズに連携・統合が可能
• ノーコード開発ツールなのでプログラミングの専門知識は一切不要

大量データの高速処理が可能で、形式が異なる複雑なデータの連携・統合にも対応できます。データの変換・加工にはテンプレートが利用でき、操作もシンプルです。ノーコードの開発ツールなので、プログラミングなどの専門知識は必要ありません。

設定の変更履歴は保持されるなどメンテナンス性が高く、万が一誤った設定をしてしまっても容易に復旧できます。導入から運用・改善まで手厚いサポート体制も用意しておりますので、ETLツールの利用がはじめての場合でも安心です。

Waha! Transformerに関する詳しい情報を知りたい方は、ぜひお気軽にお問合せください。資料請求はこちらから。

本記事では、品質管理にIoTを活用するメリットや導入の流れなどを解説しました。IoTの導入は、品質管理の効率や正確さを向上させ、品質のよい製品を製造できる安定した生産環境づくりに寄与します。

自社の品質管理が抱える課題を明確化したうえで、課題解決に適したIoTツールの導入を検討してみてください。

また、導入成果を出すためには、効率的なデータ活用基盤の構築も成功の鍵となります。Waha! Transformerを利用することで、データ活用を行う際のデータの抽出・変換・統合を自動化できます。これにより複数のデータの分析や一元管理がスムーズに行える基盤を構築する事ができ、データの活用が容易になります。

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