様々な加工技術を駆使して精密電機・電子部品を製造する平井精密工業の主力事業は、プレス打ち抜きでは難しい超精密加工も可能なフォトエッチングだ。その量産を進める製造拠点では、原因不明の不良がしばしば発生することに悩まされていた。歩留まりの改善に向け、主に紙ベースで管理してきた製造条件やパラメータなどのデータをIoTで収集し、AIで分析するノウハウを習得。製造工程を的確に解析できる体制の構築を進めている。
製造品質に影響を及ぼす要因を突き止めたい
大阪市に本社を構え、本社工場のほか岐阜県や熊本県などにも生産拠点を擁する平井精密工業は、精密電機・電子部品を製造する総合加工メーカーだ。表面処理加工、機械加工、セラミック加工、接着加工など多種多様な加工を手掛け、中でもトップレベルの技術力を誇るのが、「極小極薄」や「複雑形状」といった特殊な要望にも柔軟に応えるフォトエッチング加工である。「短納期」「高品質」「高付加価値」をモットーに開発試作品の製造から本格量産まで対応し、半導体、LED、自動車、医療、通信をはじめとする幅広い分野の顧客から厚い信頼を寄せられている。
そのフォトエッチング製品を大量生産できる製造設備を有する熊本県荒尾市の熊本事業所では、良品率を高めることが以前からの重要な経営課題となっていた。製造過程で原因不明の不良がしばしば発生し、歩留まりを低下させていたからである。
フォトエッチング加工では、写真の製版技術を利用して金属素材にレジスト（保護膜）を形成。レジストによってマスキングされていない不要部分を腐食液で溶解することで精密部品を作製する。
「動物性たんぱく質が原料のレジストは、温度や湿度をはじめとする様々な条件の影響を敏感に受けて化学変化を起こします。不良発生の主な要因はそこにあるのではないかと思われますが、どんなパラメータが製品の品質にどう作用するかの相関関係は明確には把握できておらず、実際につくってみなければ仕上がりがどうなるか分からないというのが実情でした」と話すのは、平井精密工業の野上 真樹弘氏だ。
これといった兆候もなく突如としてロットの不良率が大きく跳ね上がり、必要な良品数を満たすための再生産を余儀なくされることもあるという。そうなれば製造コストがかさむだけではなく、納期を守れずに顧客に迷惑をかけることにもなりかねない。
「改善には加工品の品質に影響を与える条件を特定することが必要ですが、製造現場でロットごとに記録している製造条件や各種パラメータは紙のカードに手書きされ、生産管理システムのデータベースにはその一部の項目しか入力されていませんでした。そのような状態ではデータを総合的に分析することができないので、製造時の諸データをIoTで自動的に収集し、それをAIで解析することで歩留まり低下の誘因を明らかにしたいと考えるようになりました」と同社の加藤 厚志氏は語る。
だが、同社にはIoTやAIに関する知識が乏しく、具体的にどこからどう手をつければよいのか分からずにいたところ、デル・テクノロジーズの営業担当者を通じて、奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）の研究員によるサポートが受けられる「中堅企業DXアクセラレーションプログラム」が開催されることを知り、データの収集・分析手法を習得したいと応募。野上氏を含む製造部門3人、加藤氏を含むシステム部門3人の計6人がプロジェクトチームを組み、歩留まり向上を目的とする製造工程管理のDXに臨むこととなった。