製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
製造現場でCPKを活用する事例がある。
大手自動車メーカーでは、小型部品の強度試験でCPKを計算し、目標CPK値を1.33と定めていた。
しかし、実際のCPK値は1.1ほどで目標値に届いておらず、不具合が生じやすいことが分かった。
CPK解析の結果、試験機の振動が原因だと特定できた。
機器の改修で振動低減を図り、CPK値は1.5以上となり品質が大幅に向上した。
この事例から、CPKは製造ラインの能力検証に役立つことが分かる。
目標CPK値を設定し、原因解析でCPK低下要因を特定できれば、製造プロセスの改善につながる。
CPKモニタリングは定期的に行い、能力検証と継続的改善サイクルに結びつける必要がある。
CPK活用法の一例を提案する。
まずは、重要品質特性に対してCPK分析を実施し、現状の能力レベルを把握する。
目標CPK値を1.33以上とし、それを下回る場合は原因調査を行う。
調査結果から、設備調整や部品設計変更など、プロセス改善策を適用する。
改善後はCPKモニタリングで効果を検証し、定期的な分析より一層の高度化を図っていく。
この順を踏めば、継続的な品質向上が実現できるだろう。
製造業にとって、CPKは有効な品質管理ツールの一つだ。
正しく活用すれば、生産性向上と品質レベルアップにつながるであろう。
調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。