塗装厚みのばらつきを最小化するロボットスプレー条件設定

はじめに：製造業に根強く残る「塗装厚みのばらつき」問題

製造業の現場において、塗装工程は製品の価値・品質を決定づける非常に重要な工程です。

とりわけ、塗装厚みにばらつきがあると仕上がり品質が低下し、最終的な製品不良やクレーム発生率増加に繋がります。

現代はロボットスプレーが普及し自動化が進んでいる一方、現場では依然として「塗装厚みの安定化」という昭和時代から続く根強い課題が十分に解決されていません。

今回は、二十年以上の現場経験を踏まえ、塗装厚みのばらつきを最小限に抑えるためのロボットスプレー条件設定の実践的ノウハウを、現場目線で深掘りして伝えます。

また、調達購買やサプライヤー、現場で働く方が「なぜ厚みの均一化が重視されるのか」、その裏側のバイヤー心理・業界慣習も交え、ラテラルシンキングで新たな視点を提供します。

現場で起こる塗装厚みのばらつきの主な要因

塗装ロボットの性能だけでは解決できない理由

「ロボットだから厚みは安定するはず」——この認識は半分正解で半分誤りです。

ロボットの動きが安定していても、他の因子が影響して塗装厚みがばらつくケースが意外と多いのが実態です。

工場現場では、以下のような複数ファクターが絡み合っています。

• 塗料の粘度や熟成度の変動（季節やロット毎の違い）
• 供給圧力や塗着量の一致・安定性
• 塗装スプレーガンの摩耗・汚れ・メンテナンス状況
• ワーク間の間隔やコンベア速度の揺れ
• 温度・湿度など作業環境の微妙な差異

昭和から続くアナログ的なやり方では、現場作業者の「カン・コツ」が最終品質を決めてきました。

しかし、安定した品質と生産性を求める現代においては「標準化」「データ管理」が不可欠です。

ロボットスプレー条件の設定ポイントと現場の落とし穴

機械メーカーのマニュアルやお仕着せの初期値に頼っていては思うような均一性は得られません。

個々の現場や使用材料、製品ごとに「現場フィットした条件出し」が必要です。

よくある落とし穴を挙げます。

• 塗装速度を速めて生産効率を狙うと、結果的に厚みが薄くなって塗りムラ・タレが発生
• 塗料供給量を増やして厚みを稼ぐと、オーバースプレーや塗装ブースの環境負荷増大
• スプレーガンのノズル先端が目詰まりして均一なミストパターンが崩れる

現場でありがちな「目安厚みを基準に現場の勘で微調整してしまう」ことは、安定した生産体制とは言えません。

ロボットスプレー条件を最適化する具体的ステップ

1．前提条件の標準化と見える化

スタート地点が曖昧なまま最適な厚み設定はできません。

まずは下記の標準化・見える化が必須です。

• 塗料の粘度、比重、温度などを毎ロット計測・記録する
• 塗料供給圧力、噴霧量、経路温度・圧力もセンサーでロギング
• 作業場の室温・湿度変化も日報化
• ロボットの軌道（ワークとの距離・角度・速度）を3次元的に記録
• ガンノズルのメンテ状況も定期点検と記録義務付け

現場では「ちょっと違うけどまぁいいか…」が最大の敵です。

手間がかかっても「まず見える化」することで変化要因を特定できる素地が整います。

2．ロボットスプレー条件の分解・因果分析

ばらつきの本質を突き止めるには、原因要素を分解して可視化することが肝です。

IoT連携やデータ分析も活用しつつ、下記の手順で検証をおすすめします。

• 実際の塗装厚み分布をサンプリング（サブミクロンレベル推奨）
• 多変量解析・回帰分析によって、各条件が厚みに与える影響度を算出
• 例えば「季節による塗装ブースの湿度変化」が微妙なミスト挙動を左右しているケースもあります
• トライアルではロボットの移動速度・距離・角度・ガン吐出量の組合せを段階的に変えデータを蓄積
• 工程FMEA（故障モード影響分析）により「不安定因子」をリストアップ

原因を定量的に把握できれば、現場の修正ポイントが明確になります。

3．塗装厚みのばらつきを最小化する「最適条件出し」

下記項目のチューニングを同時多発的に進めます。

• 塗料の粘度： 規定範囲外は直ちに是正。温調チラーや粘度計自動フィードバック活用。
• ガン吐出量： 最小で均一厚みが得られる量を実験データから算定。
• ロボット速度・ワーク距離： ワーク毎サイズや形状に合わせてプログラム最適化。
• 塗装パターン： オーバーラップ率・ミスト拡散範囲を現場ごとに調整。
• スプレー回数： 複数回塗装（ウェット・オン・ウェット）の際は、各回ごとに厚み測定・調整。

ツールとしてはDOE（実験計画法）やタグチメソッドも有効です。

工程能力指数（Cp,Cpk）を基準値（たとえば、±5μm以下）で評価することで、数値的にも「ばらつき最小化」を証明できます。

4．現場作業員の教育・標準作業手順の再構築

ロボットの高度化だけでは不十分です。

現場作業者の教育、標準作業書（SOP）の定期的な見直しが不可欠です。

• 「ノズル詰まりや塗料残留がないか」「塗料の調合に異常がないか」など、点検項目を明文化
• 現場改善提案制度を導入し、異常兆候発見時の報告ルールを再徹底
• 定期的な工程監査・第三者レビューも有効

どんなに優れた自動化設備も「運用する人間次第」でトラブルを未然に防ぐことができます。

昭和的アナログ現場の「塗装厚み」文化と業界動向

目視・触感・経験に頼る文化の功罪

長年の職人やベテラン作業者に根強いのが、「見た目や指先の触感」で厚みを判断する文化です。

確かに熟練工が目視や簡単な手触りで厚みを見抜くこともあります。

しかし、属人的技能に依存した工程では標準化・自動化が進まず、時代の荒波についていけません。

かつての「ムラも個性」という価値観は、グローバル規模の品質競争では通用しなくなりました。

バイヤー・調達部門から見た塗装厚みばらつきの大問題

調達・購買側は「規定厚み保証ができなければ取引停止」の姿勢を強めています。

特に自動車・家電・精密部品などは厚みに対する管理値が1μm単位で求められることが珍しくありません。

塗装厚みが規定値を外れると、

• 製品機能・耐久性への不信
• 保証対応・不良品返却コストの増大
• 納入停止や再発防止まで要求される

など、大きな信頼喪失につながります。

最近は「トレーサビリティ管理」「検査データの電子納品」までセットで取引条件とされる直案件も増えています。

サプライヤーに求められる「工程管理能力」と新たな競争軸

もはや価格・納期だけでなく「工程能力指数」や「ロボット自動化率」も選定基準となる時代です。

サプライヤー側としては、

• 厚み検査データの継続的提出
• 異常発生時の即時是正と報告体制
• 改善活動・品質向上のPDCA推進

が求められています。

塗装メーカーも「ただ作業するだけ」ではなく、「安定生産を科学的に保証できる」現場力が評価されます。

未来を拓く！現場発ラテラルシンキングによる「厚み安定化」戦略

AI/IoTを使った次世代塗装監視システムの可能性

今後は画像監視＋AI解析によって、

• リアルタイムで塗装ムラ・厚み異常を感知→自動補正
• ワークごとにAIが最適な塗装条件を自動生成
• ビッグデータ分析で、ベテラン工の「職人技」を形式知化

するなど、より高度な自動化・品質保証が可能になるでしょう。

工程間の壁を超えた生産ライン連携

塗装工程だけでなく、前工程（成形・プレス・洗浄）、後工程（組立・検査）と横断的な工程連携も重要です。

塗装前処理の微妙な変化が厚みに作用する場合もあり、部門間のコミュニケーション強化や横断改善チーム結成による巻き込み型改善がおすすめです。

現場人材のスキルアップ・モチベーション向上も不可欠

新旧世代が混在する現場こそ、細やかなOJTや多能工教育、デジタルツール活用学習などで「新しい塗装技術へのキャッチアップ」を促しましょう。

技能の継承・標準化・データ活用は製造業の生命線です。

まとめ：塗装厚みのばらつきは「現場×科学」で最小化できる

昭和時代から続く「塗装厚みばらつき」の課題は、単なる技術問題ではありません。

材料・設備・人・工程全体を見渡して現場で「科学的裏付け」をもとに標準化・最適化していく地道な改善活動こそ、最大の近道です。

ロボットスプレー条件の最適化を通じて、単なる「ばらつき抑止」ではなくグローバル市場でも通用する「品質保証力」「工程能力」を手に入れましょう。

そして、調達・品質・現場作業とそれぞれの立場で「厚み均一化の本質」を正しく理解し、時代を切り拓く現場力・実行力を磨いていくことが、未来の製造業を支える礎だと確信します。