CASE STUDY / 12

データ分析・BI・可視化

どの工程から調べるかを決める不良分析

不良が出ても、件数だけではどの工程やロットから調べるべきか決められませんでした。検査記録と製造実績をつなぎ、不良率で比べて調査の順番を決められる画面を作りました。

品質分析ダッシュボード不良分類のパレート図、工程別の不良率、ロット別の不良率と調査の優先度です。実際の画面を元に構成しています。表示データはダミーです。
支援領域
データ分析・BI・可視化
devの担当範囲
検査定義・製造データ連携・分析
取り組みの段階
実装・業務利用

THE WORK

支援内容

関わった方
品質保証と製造現場の責任者
業務の場面
品質会議と、不良が増えた日の原因調査

BACKGROUND

ご相談の背景

品質保証部門では、不良の件数を工程ごとにExcelで集計し、品質会議で報告していました。しかし工程ごとに生産量が違うため、件数が多い工程が本当に問題なのかは分かりませんでした。原因の調査は経験のある担当者の判断に頼り、着手が遅れることもありました。

APPROACH

着眼点

件数ではなく「生産数に対する不良率」で工程を比べることを基本にしました。率を出す前に、検査数と不良品数の数え方、再検査や複数指摘の扱いを品質担当者とそろえました。調べる順番は、不良率の高さと影響の大きさで決める方針としました。

OUTPUT

実施内容

検査記録と製造実績はSnowflake上でロット単位で結合しました。画面には、不良分類の内訳、工程別の不良率、ロット別の推移を並べました。気になる工程を選ぶと、該当ロットと当日の作業記録まで確認できる構成にしました。

CHANGE

成果

品質会議では、不良率の高い工程から順に調査を割り当てる運用になりました。材料ロットの切り替えや金型交換など、製造側の変化点との関係も同じ画面で確認できる状態になりました。

LET’S TALK

まずは、いまの課題から。

困っていること、変えたい仕事、実現したいこと。整理するところから一緒に考えます。

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BIのダッシュボード。パレート図、工程別不良率、ロット別の推移と優先度の表。

実際の画面を元に構成しています。表示データはダミーです。