プラスチック成形不良の発生メカニズムと対策および未然防止策・事例

はじめに～プラスチック成形不良は“日常”化していないか？

製造業の現場、とくにプラスチック成形の工程では「不良」は日常的なテーマです。

「多少のNGは仕方ない」「この業界はこんなもの」など、長年の経験や慣習にとらわれ、不良を“無意識に許容”してしまっていませんか？

昭和から現在に至るまでアナログ価値観が根強く残る製造現場ですが、世界標準でみれば“当たり前のトラブル”も、IoTやAI技術を組み合わせて未然に防ぐ「革新」が急速に求められています。

今回は、プラスチック成形における不良発生のメカニズムと具体的対策、さらに「そもそも不良を作らない」未然防止策・先進事例までプロの現場視点から詳しく解説します。

プラスチック成形不良の主な種類と発生メカニズム

代表的な不良：バリ、ショート、ウェルドライン、フローマーク、シルバー等

プラスチック射出成形の現場で多発する不良をあらためて整理します。

• バリ（バリ出し）
• ショートショット（充填不足）
• ウェルドライン（溶着線）
• フローマーク（流れ模様）
• シルバーストリーク（銀条）
• ヒケ（収縮痕）
• 気泡・ボイド
• 黒点（異物混入）

これらの不良は材料、成形条件、金型、設備、そしてオペレーター（人）すべての要素が複雑に絡み合って発生します。

なぜ不良は発生するのか

たとえばバリは、

• 射出圧が高すぎる
• 型締め力不足
• 金型傷み（磨耗、ガス焼け）

などの条件で発生しやすくなります。

一方、ショートショットは材料流動性不足や、成形条件が合っていない場合に起こります。

ウェルドラインは、溶融樹脂が金型内で合流する部分で温度が低かったり、圧力が不足していると発生しやすい不良です。“どこで・なぜ・どの不良が出るのか”現場目線での本質的理解がまず重要です。

現場で根強い「昭和型」対応の限界

“場当たり的”調整で本質的問題解決に至らない現状

多くのベテランオペレーターが、“異常時はまず成形条件を微調整”という対応をとりがちです。

確かに経験則は大切です。ですが経験に頼りきる現場では、

• 根本原因の見える化
• なぜ？を掘り下げる分析
• 標準化・再現可能な再発防止策の構築

が十分になされず、毎回同じ“不良の堂々巡り”に陥るケースが珍しくありません。

なぜ「仕方ない」と思考停止してしまうのか

日本の製造現場は長年、「不良がゼロになることなんて有り得ない」といった暗黙の諦めが根付いています。

しかし、常にグローバル市場で競争する現代において

• “習慣不良”を徹底的に見える化し、構造的に解決する姿勢
• データ分析やデジタル技術の活用
• 不良品“を作らせない”工程設計

がグローバル競争で不可欠になっています。

プラスチック成形不良の徹底的な対策ロードマップ

1. 金型設計と保全で未然防止

不良発生の大きな原因は金型にあります。

金型設計段階で

• ゲート位置と流動解析
• 温度管理・冷却レイアウト最適化
• ベント（ガス抜き）適切配置

などを“予測型品質設計”として取り入れることが重要です。

また、定期的な金型保全計画（磨耗部品交換、ガス焼けケア、清掃）も、設備劣化からくる不良未然防止のカギです。

2. 樹脂材料と成形条件の最適管理

不良防止のためには、使う材料の品質も徹底管理することが要です。

「同じグレードなら問題ない」という思い込みが不良の温床になります。

新ロット毎の前処理（乾燥、混錬パラメータ確認）、材料メーカーとの情報連携は現代のキーポイントです。

さらに成形条件については、実験計画法（DOE）や金型温度・材料温度・射出速度・圧力プロファイルなど客観データで最適化し、オペレーターのカンや経験に頼らない「標準化」が求められます。

3. IoT＋AI活用によるリアルタイム多点監視

今後の不良低減トレンドの本質は「工程データの常時見える化」です。

IoTセンサを活用し

• 金型内温度や圧力の多点同時計測
• 成形機ログデータの蓄積・異常自動検知
• カメラ画像によるアウトプット自動判定＋記録

など、人の目や勘に頼らず自動で異常を察知・記録できる仕組みは業界全体で急速に普及しています。

【事例】
大手電子部品メーカーA社では自社開発の成形機IoTプラットフォーム上で、全金型・全成形機の履歴データを一元管理。

現場スタッフは「いつ・どの条件で・どの不良が出やすいか」を即時に可視化できるようになり、“何度も同じトラブルに振り回される”ムダを半減させました。

未然防止策～「そもそも不良を作らせない」仕組み化

未然防止×設計段階からの流動解析・FMEA投入

設計部門と生産部門が“壁”を作っては不良は減りません。

開発初期から

• FMEA（故障モード影響解析）
• 射出成形CAE（射出シミュレーション）

を導入することで、設計者自身が「どこに不良のリスクが潜むか」をリストアップし、事前対策につなげます。

これは、納期ギリギリで“とりあえず形にして”から不良が発覚する悪循環を見直すための重要ステップです。

人の教育・スキル伝承のDX化

多品種少量化、グローバル調達時代では現場オペレーターの属人スキル・暗黙知の標準化が不可欠です。

動画手順書・eラーニング・VR/ARによる模擬体験など、“全員が一定レベルのトラブル対応力”を持てる仕組みを強化する企業が増えています。

サプライヤー・バイヤー視点からの失敗・成功事例

失敗事例：強引なコスト低減が不良連鎖を招いたケース

部品調達コストダウンの号令で、突如サプライヤー変更となった某自動車メーカー。

価格だけを重視した結果

• 材料グレードの微妙な差異
• 金型仕様の伝達不十分

から量産後の不良率急増、納期遅延、リワークなどのダメージを招きました。

バイヤー側・サプライヤー側双方が

• “企業目線”だけでなく、現場工程のリアルな知見や条件をしっかりヒアリング・現地確認する態度
• 「価格×品質×納期」の最適バランスをシミュレーションする合意形成プロセス

の重要性を学んだ事例です。

成功事例：現場改善の“データ見える化”で協働したケース

大手OA機器メーカーでは、サプライヤー現場とバイヤーが合同で定期的な工程監査・データレビュー会議を実施。

不良傾向データや現場生の声をデジタル管理し、「どこに改善余地があるか」「どの条件が最適か」を双方で納得の上で修正。

「言われたとおり作れば良い」メーカー型バイヤー、「とにかく不良を出さない」現場型サプライヤー。この分断をデータを軸に一つにしたことで、長期的な品質安定・信頼向上に結び付きました。

まとめ～昭和価値観から抜け出し、未来の“工程力”を鍛えるために

プラスチック成形不良は「どこでも起こるもの」ではなく、徹底したデジタル化と現場力の融合、設計から生産・調達まで一貫した全体最適で“未然防止”できる時代に突入しています。

大事なのは

• 現場経験の価値と新技術・データ思考の融合
• 属人化や“当たり前”を打破する標準化・DX化
• バイヤー・サプライヤーが品質データで語れる信頼関係

です。

体験や失敗を学び合いながら、より高度な製造現場の“ゼロ・ディフェクト”を追求することが、日本のものづくり力向上の鍵になります。

今こそ「なぜその不良が起きるのか」「二度と同じ不良を出さない仕組みは何か」をラディカルに問い直し、皆さんの現場で一歩前進してみてください。