プラスチック射出成形不良の原因と対策

はじめに：プラスチック射出成形不良の現実

プラスチック射出成形は、現代の製造業を支える欠かせない工法です。

自動車部品、家電製品、医療機器…あらゆる製品の骨格やパーツがこの工程から生まれています。

一方で、何十年も変わらぬアナログな現場の慣習や、最新設備の導入だけでは解決できない不良問題に頭を抱える工場も少なくありません。

本記事では、そんな現場目線での悩みや課題をリアルにとらえつつ、不良の原因と対策について、深掘りしていきます。

調達や生産管理、バイヤーやサプライヤーといった立場別の視点も盛り込んで、知識の地平を広げることを目指します。

射出成形不良とは？その種類と現場でのインパクト

よくある射出成形不良の種類

まず、射出成形で発生しやすい主要な不良について整理します。

・ショートショット（充填不足）
・フラッシュ（バリ）
・ウェルドライン（溶着線）
・シルバー（銀条）
・ヒケ（陥没）
・エジェクターピン跡
・気泡や空洞
・変形、反り

これら一つ一つが、実際の現場ではコスト増加、納期遅延、信頼失墜という重大な問題を引き起こします。

アナログ現場が抱える『改善できない理由』

昭和時代から続く現場では、熟練者の「勘」に頼った調整が根強く、トラブルの本質を数値やデータで語る文化が弱いことが多いです。

「この材料は去年と違う」「同じ金型でもなんで？」「温度はこのくらいがベスト」といった、経験則が蔓延しています。

自動化装置の導入やIoT可視化が進む一方、現場のマインドセットや情報共有の慣習は、古いまま放置されがちです。

こういった現状が、不良の根本的な撲滅を阻害しています。

不良原因を深く掘り下げる：表面化しない真のリスク

材料起因のトラブル

射出成形の70%は材料が決め手、と言われることもあります。

樹脂ペレットの保存状態、乾燥不足、ロット毎のバラつき、リサイクル材の混入比率…。

材料の管理があいまいだと、同じ条件設定でも不良が頻発します。

特に数値的な管理（例：ヒューマンエラーを防ぐためのバーコードトレーサビリティや湿度管理）に緩い現場は要注意です。

金型起因のトラブル

金型の設計ミスや摩耗も、成形不良の大きな要因です。

日本の現場では金型メンテナンス記録が「ノート管理」や「口伝」になっているケースも多々あります。

微細なダメージや固定ピン位置のズレが、蓄積して大きな歩留り低下を招くことも多いです。

3次元測定機や金型内温度・圧力センサーなどをフル活用し、見えない「後工程への悪影響」に常に気を配る視点が不可欠です。

射出成形機設定起因のトラブル

「型締め力が足りない」「射出速度を上げすぎた」「保圧が長すぎ」「冷却時間を削りすぎた」――。

成形機設定も実はノウハウが属人化しています。

なぜ・何のために・どの設定を変えるのかを言語化し、トラブル発生時の再現性を高く保つことが、歩留り向上のカギとなります。

また、条件出しのロジックをデジタルで一元管理できていない企業は今なお多く、現場の引き継ぎミスや再現性悪化の温床となっています。

現場でできる実践的な対策

1. 樹脂材料の徹底管理

まずは材料管理の徹底です。

具体的には、入出庫のロットと乾燥状態の記録、庫内環境（温湿度）や使用期限を全てデータ管理し、不良発生時のトレーサビリティを高めましょう。

「とりあえず倉庫から古い箱を使う」「乾燥器の監視を忘れる」といった気の緩みは、ほんの小さな不良のきっかけです。

物流・購買チームが材料スペックの変更や新規採用時、現場や品質チームと密に連携することで、“使いこなせる材料・条件”を追求しましょう。

2. 金型メンテナンスとデジタル化

金型のクリーニング頻度と摩耗具合、改造履歴を必ずデジタルツールで管理し、アラートやメンテナンスサイクルを見える化します。

また金型内の温度・圧力センシングによる予知保全システムの導入は、不良発生の“前兆”を素早くキャッチできるため、積極的な投資対象となります。

これらは、海外サプライヤーや他業種との競争が激しくなる現代において、大きな競争力となります。

3. 標準工程表とIoT活用

成形条件設定は「勘と経験」から「数値と記録」へ。

成形機の条件調整時は、必ずパラメータの変更履歴を残す仕組みを取り入れましょう。

現場担当者が自身の調整理由を“見える化”することで、問題発生時の原因特定と横展開が格段に向上します。

IoTによる稼働データの自動記録と、異常検知システムの活用が、昭和的雰囲気から一歩抜け出すきっかけになります。

4. 品質保証とクロスファンクショナル連携

購買・技術・生産・品質を一気通貫した問題解決チームで、素材・金型・成形条件・検査の4視点から不良発生メカニズムをロジカルに分析します。

現場の声を無視せず、シミュレーション分析や過去データとの比較で不良傾向を見える化しましょう。

また、サプライヤーとの情報共有や定期的な工程監査も、”不良撲滅”のパートナーシップ構築につながります。

デジタルトランスフォーメーションによる革新

AIと画像認識による不良検出

射出成形の世界でも、AI画像認識による不良自動判別が劇的に進化しています。

人の目と勘を補完し、検査工程のヒューマンエラーをギリギリまで減らす。

日々AIが自己学習することで、「今まで気づかなかった新種の不良」も迅速キャッチでき、歩留まり向上へ大きく寄与します。

データプラットフォームによる工程横断管理

成形機・金型・計測器のすべてがインターネットにつながる時代には、各種データを一元集約し、時系列で工程相関を分析できるプラットフォームが有力武器です。

購買から品質に至る全プロセスの“見える化”により、不良削減のPDCAサイクルを高速回転させることができるようになります。

サプライヤー・バイヤーから見た射出成形不良対策

バイヤー視点：安定供給とコストへの懸念

バイヤーは、「低不良率」「納期遵守」「コスト抑制」の三拍子を常に求めます。

射出成形の不良率が高ければ、納入遅延・余分な在庫・返品といったコスト増要因が直撃します。

従来は現場指導やサプライヤー管理で凌いできた日本メーカーも、いまやQC工程表やデータ解析などデジタル証跡を重視する傾向が強くなっています。

現場視点では、“真の再発防止策は何か”をロジカルに説明できる透明性が不可欠です。

サプライヤー視点：現場改善と信頼の構築

サプライヤーは、顧客からの厚い信頼を勝ち取るために「不良ゼロ」体制に取り組む必要があります。

曖昧な工程・属人的な調整から卒業し、安定して高品質な部品を供給し続けるためには、上記で述べたデジタル管理や自動化、標準化、現場改善の積み重ねが不可欠です。

サプライヤーとしての競争力は、バイヤーへの説明責任と課題解決へのスピード感によって決まってきます。

今後の射出成形現場が進むべき方向

射出成形現場は古びたアナログ体質のままでは、海外勢や革新的な新興企業に押し負けてしまいます。

かつての「熟練技巧」+「現場勘」重視から、「データに裏打ちされた標準化」と「AI・IoT活用」をバランスよく融合させたスマートなものづくりが求められるのです。

何より「現場改善の意志」と「挑戦するマインド」を持ち、不良を単なる現象としてではなく、全体最適の課題解決の一環として捉えるリーダーが不可欠です。

まとめ：不良ゼロへの道は日々の着実な積み重ね

射出成形は決して簡単な工程ではありません。

複数の要素が複雑に絡み合い、一度の小さなミスが大量不良へとつながる…そんなリスクと隣り合わせの日々です。

しかし、本記事で述べた実践的な対策・DXの推進・社内外連携の深化を着実に積み重ねていけば、「不良ゼロ」への道も決して夢ではありません。

購買・生産・品質・現場…それぞれが壁を越えて課題を共有し、地に足のついた改善活動に挑戦しましょう。

昭和の常識にとらわれず、新しい時代の付加価値を創出するために、今こそ現場力とバイヤー力、サプライヤー力を磨き直す時です。

読者の皆様一人ひとりが、ものづくりの最前線を担う担い手として、この知見を現場に持ち帰り、実践と進化を重ねていただくことを強く願っています。