「仕組み」でモノづくりの品質向上と開発期間短縮を同時に実現

　製造業において「品質向上に対する要求」と「開発リードタイム短縮」は常に課題であり、どうやってこの2要素の整合性を取るべきだろうか。その回答の1つが、試作段階における製品挙動データの活用である。

　試作品の作成であっても「設計」「開発」「製造」「評価」のエンジニアリングチェーンは存在しており、通常はこのサイクルを回すことによって量産品としての精度を高めていく。このサイクルに存在するデータに注目したのが、アビームコンサルティングの製造業向けIoT導入サービスだ。

　同社はエンジニアリングチェーンに存在するデータを用いて製品品質を評価するアルゴリズムを構築し、高精度な品質評価と不具合要因の早期特定を行うことで、品質向上と開発期間短縮を同時に実現する。この段階では設計開発が主な範囲であるが、アルゴリズムの活用範囲はこれにとどまらない。

　アルゴリズムは量産検査工程や市場投入後製品の品質評価にも適用できるため、検査工程の効率化や、さらにはアフターサービスレベルの向上や市場要求の把握までが可能となる。「モノを作ればよい時代」ではないからこそ、設計開発部門にとって本資料は一読の価値がある。