糸の油剤過剰付着を防ぐ濃度測定とスプレー制御の自動化

はじめに

製造業、とくに繊維業界や自動車部品の組み立て現場では、糸やワイヤーに滑りを良くするための油剤（オイル）が不可欠です。
しかし、その油剤が過剰に付着すると、製品の品質低下や設備トラブルの原因となります。
近年では、アナログな人手管理から脱却し、自動化による濃度測定やスプレー制御が注目されています。
この記事では、現場目線で「なぜ油剤の適正管理が必要なのか」「どのような自動化が有効か」「業界の最新動向」を解説し、今後を見据えた具体策を紹介します。

糸の油剤とは？その役割と重要性

油剤の基本的な使用目的

糸やワイヤーは、高速で機械を通過したり、他の部材と摩擦を起こす際に、切れやすさや摩耗、熱損傷のリスクがあります。
そこで、油剤（滑り材、潤滑オイル）を噴霧または塗布することで、これらのリスクを低減させています。

なぜ「過剰付着」が問題なのか

油剤は「多ければ多いほど良い」というわけではありません。
過剰に付着すると下記のような課題が発生します。

• 芯材や外装部品に油染みが発生し最終製品の品質低下
• 後工程での塗装・印刷不良や接着障害
• ラインや設備が油で汚れ、発火・滑落事故のリスク増加
• 消費量の増加＝原価高騰、環境負荷増大

従来の多くの現場では経験と勘で管理され、「油が少なめだとクレームになるから多めで」という昔ながらの昭和的風潮が根強く残っています。
それが慢性的な品質トラブルや非効率を生んできました。

油剤濃度の測定手法とその課題

従来のアナログ管理の問題点

典型的な現場では、油剤を水や溶剤で希釈したタンク液を、人手・目視で「なんとなく」量や見た目でチェックして補充しているのが現状です。
ごく一部では表面張力試験紙や屈折計などを用いるケースも見られますが、測定頻度やばらつき、タイムラグなど多くの課題があります。

• 担当者による測定結果のバラつき、属人性
• 検査記録の改ざんや取り違いのリスク
• 測定・記録の手間負担、作業時間のロス
• 油剤切れ・濃度オーバー時のリアルタイム通知が困難

現場力頼み・人海戦術の限界が明白になっています。

自動濃度測定のメリット

近年のIoT技術や現場自動化ニーズの高まりに合わせ、

• インライン屈折計（濃度センサー）で連続自動測定
• クラウドやPLCと連動した自動記録・データ分析

といったソリューションが登場しています。

これにより「現場の状態を定量的かつリアルタイムで把握」「異常時は即通知・制御」
ということが可能となります。

自動スプレー制御による工程最適化

従来の手動スプレーの限界

オイル自動塗布装置が導入されていても、「時間式で定期的に同じ量を吐出する」だけなど、フィードバック制御がなされていない現場がほとんどです。
そのため、糸の種類や温度、ライン速度の変化によってオイルの量に大きなムラが発生しがちでした。

フィードバック制御の導入事例

近年のトップメーカー工場では

• 濃度センサーや流量センサーを用いて、糸に付着する油量をリアルタイムで可視化
• PLC(制御盤)と連動した自動スプレーノズルで、必要な時だけ・必要な量だけ油剤を塗布

といった高度なフィードバック制御が実現されています。

これにより、「製品のロットごとのばらつき低減」「油剤コスト削減」「メンテ工数減」「環境対策」など、多くの副次的メリットも見込めます。

昭和から抜け出せない現場への突破口

「なぜできない？」を追求する現場力

伝統的な現場では「これまでこうしてきたから」「少なめだと怖いから」という暗黙知が根強く、
自動化投資が後回しになりがちです。

こうした壁を打ち破るカギは

• なぜ油剤が過剰だったのか、その本質的原因分析
• なぜ自動化のROI（投資対効果）が伝わらなかったのか、可視化と訴求
• 現場作業者向けの教育・啓蒙活動の継続

といった地味な基礎力アップです。

「品質保証部門」「経営」も巻き込んだ全社横断が不可欠

油剤の最適管理は、単なる生産技術担当だけの仕事ではありません。
最終顧客へ納入するサプライヤー品質保証部門、またはその監査担当、調達購買やカーボンニュートラル対応を考える経営層も巻き込んで、
「適正な油剤管理は競争力であり、持続的成長の基盤である」という認識共有が不可欠です。

製造業バイヤーが期待する管理の高度化とは

調達・外注管理の新しい視点

大手のバイヤーやOEM顧客は、単に安価で納入するだけでなく「サプライチェーンの環境対応」「データによるトレーサビリティ」への要求が格段に高まっています。

• 「このロットの油剤付着量、過去の履歴もちゃんと残ってる？」
• 「異常が出た際の対応経緯がデータで遡れる？」
• 「ムダを省く改善活動、PDCAは回ってる？」

こうした観点からも、現場の自動化・デジタル化は避けて通れません。
「安かろう・悪かろう」は通用しない時代、
企業間取引やサプライヤー評価でも「生産情報の見える化」「工程内不良率の定量管理」が標準化されてきています。

今後の展開と業界の潮流

IoTとAIによる更なる自動化の可能性

油剤管理の自動化は、既にIoT（インターネット・オブ・シングス）機器の普及により、リアルタイムでの計測・分析・制御が容易になりました。
今後はAI技術との連携により

• 糸種、気温・湿度、稼働率など複合的な要素から最適な油剤量を自律判断
• トラブル予兆やラインごとの傾向分析の自動化
• クラウド連動による全拠点横断管理

といった「一歩先のスマートファクトリー化」が現実的になりつつあります。

2030年を見据えたSDGs・カーボンニュートラル視点

工場の省エネ・省資源化は、今や世界的なサプライチェーンでの必須要件です。
「油剤過剰付着を防ぐ」ことは

• 消費オイルのCO2排出削減
• 廃液・廃棄物の削減
• 作業者の職場衛生・安全管理負荷の軽減

に直結し、「持続可能な工場運営」を実現する上でも大きなカギとなります。

まとめ：現場発、未来志向の油剤管理が製造業の成長をリードする

製造業の現場には、まだまだ「昭和の感覚」や「属人化したアナログ管理」が色濃く残るケースが多いものです。
しかし、油剤濃度の自動測定やスプレー制御など、現場力とテクノロジーを融合した新たな自動化は、コスト削減・品質向上・業界競争力・環境対策すべての面で大きなポテンシャルを持っています。

バイヤーや品質保証、サプライヤーとして関わる全ての立場で、「なぜ最適な油剤管理が必要なのか」「どうすれば実現できるのか」を
現場目線で再考し、ともに新たな未来に挑戦していきましょう。

今こそ、現場の知恵と先端技術の“ラテラルシンキング”を駆使して、
製造業の進化の新たな地平を切り拓く時です。