射出成形業界の専門家であるAndreasとBjörnとのインタビューシリーズの第1部では、射出成形プロセスを最適化するデータ駆動型の意思決定の役割を探りました。会話を見逃した場合は、こちらで確認できます。
次に、スクラップ率の低減から品質を犠牲にすることなく生産を迅速化する方法まで、射出成形における実際の課題に企業が取り組むのにMinitabがどのように役立つかを詳しく見ていきます。この第2部では、AndreasとBjörnが具体例を共有し、プロセスを合理化しようとする専門家にとって最も重要な点を明らかにします。
専門家の詳細：
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Björn Noreikは、Minitab認定トレーナー資格およびLean Six Sigma Master Black Belt保持者で、自動車、電子機器、医薬品、プラスチックなど、さまざまな業界の製造プロセスと製品の最適化において25年以上の経験があります。統計ツールと機械学習アプローチの専門家として、Björnは実験計画（DoE）などの方法論を通じてプロジェクトチームが品質と効率を高めるのを支援します。また、European Six Sigma Club Germany（ESSC-D）の役員を務め、ドイツSix Sigma Awardの審査員も務めています。 |
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Andreas Thümmelは、ダルムシュタットの応用数学の教授であり、経験豊富なコンサルタントとしてクライアントにトレーニング、ワークショップ、プロジェクト作業を提供しています。2009年には、市場でこれらをサービスとして提供する会社を設立しています。博士の経験は、材料科学、航空宇宙産業、自動車、エレクトロニクス、製薬、生物科学、プラスチック産業を含む、さまざまな業界の複雑な経済および産業データの分析と最適化に基づいています。主な焦点は、パートナーとクライアントの関連する開発とプロセスを改善する統計およびデータサイエンスのアプローチに基づく研究、開発、サポートです。 |
毒性やサプライヤーの不一致など、原材料に関連する問題を考慮すると、企業はデータ分析を使用してこれらのリスクをより適切に管理するにはどうすればよいでしょうか?
Andreas:
サプライヤーの不整合、特にリサイクル材料の使用量の増加は、ますます困難になっています。これらの材料は当然、それぞれ動作や対応が異なり、生産工程が複雑になります。SPCや回帰分析などの統計ツールは、この変動を管理する上で重要です。実験計画（DoE）は、これらの材料の不一致を理解し、調整するのに役立ちます。これは発泡材料や3Dプリント部品などの複雑なプロセスにとって特に重要です。
Björn:
サプライヤーに頼ることは重要ですが、原材料の配合の小さな変化でさえ、製品品質の顕著な変化につながる可能性があります。潜在的な問題をすべてテストすることは不可能ですが、SPC管理図を使用すると、原因がすぐに明らかでなくても、何らかの不具合が発生していることを特定するのに役立ちます。たとえば、分散の増加は、原材料の品質の変化を示す可能性があります。パターンが表示されたら、さらに調査して、変動が生産の次の段階または最終顧客に影響を与えるかどうかを判断できます。
SPCツールを使用すると、メーカーは製品が顧客に届く前に問題を把握できます。ただし、これらのチャートは、変更が発生した理由を示すものではなく、何らかの異常が発生したことを警告するだけです。差異を検出したら、根本原因を見つけるためにプロセスまたは材料をさらに掘り下げる必要があります。この方法により、製造メーカは工程の圧力低下などの傾向を見つけ、それに応じて調整し、製品の品質を高く保つことができます。管理図は並べ替えツールになり、潜在的な欠陥を特定し、欠陥のある製品が工場を出て、根本的な問題を完全に理解するのを防ぐのに役立ちます。
Can you share any real-world examples where Minitab significantly reduced scrap rates in an injection molding process?
Minitabが射出成形工程でスクラップ率を大幅に低減した実例を共有してもらえますか？
Andreas:
もちろんです。実際の事例は数多くありますが、企業との秘密保持契約により、一部の事例は機密扱いとなります。しかし、研究プロジェクトもあります。私はダルムシュタット大学に関わっており、データ分析が重要な要素となっている様々な研究イニシアチブの他に、学士や修士の卒論にも関与しています。ダルムシュタットのプラスチック技術研究所は、データサイエンス、コンピュータサイエンス、データベース管理を研究プロジェクトに統合することにますます重点を置いています。
歴史的には、調査は主に物質調査を中心に展開されていましたが、今ではデータサイエンスの活用に価値が見られます。そのためには、コンピューターサイエンスの専門家、エンジニア、統計学者など、共同作業チームが必要です。成功の鍵は、これらの分野を組み合わせて実用的な洞察を得ることです。実例の具体性は制限されているかもしれませんが、SPC、回帰分析、実験計画（DoE）などのツールを適用することで、これらの研究活動で大きな成功を収めています。
Björn:
顧客の名前を挙げませんが、実際のケースには収縮、表面欠陥、成形時の空洞など、典型的な射出成形の課題に直面している会社が含まれています。これらの問題は一般的であり、単純に見えますが、根本原因を見つけるのは複雑です。圧力、温度、注入チャネルの調整など、さまざまなアプローチを試みたものの問題を特定できなかったこの顧客は、
より体系的でデータ駆動型のアプローチを求めてMinitabに辿り着きました。そしてMinitab WorkspaceやDFSS（Design for Six Sigma）などのツールを使用して、プロジェクトをマッピングし、ショートショットに影響を与える重要な要因を特定することができたのです。中心点のある単純な要因DoEでは、プラスチック温度と工具温度の相互作用が明らかになりました。そして短期間で、空洞発生率をゼロに減らすことができました。
これは、Minitabが試行錯誤法を超えた構造化アプローチを採用して、迅速で効果的な結果をもたらすことができた典型的な例です。パイプのような製品が100%ではなく、70%または80%しか充填されていない場合、ショートショットは広範囲の問題であり、多くの場合、温度や圧力が不十分なために発生します。Minitabを使用すると、要因を簡単に視覚化して最適化し、長年抱えていた問題を解決できます。
射出成形業界の専門家の主な優先事項は何ですか？ プロセスをより速く、より費用対効果の高いものにしようとすると、実際にはどのような実践が必要になりますか？
Björn:
単に安くしようとするだけでなく、スピードを上げることが大切です。成形工程を効果的に管理し、自信を持って顧客に「短期間で必要な量を生産できます」と公言することができたお客様もいました。たとえば、必要な部品が80個であろうと10,000個であろうと、数量は問題ありません。重要なのは、スピードと柔軟性です。この会社は、機械を1日に数回、場合によっては最大3～4回リセットして、小さな部品を生産し、顧客の要求に正確に応えることができます。すばやく適応できるこの能力は、顧客の工場に近い場合に、高い柔軟性と競争力を提供します。
Andreas:
時は金なり、ですね。早くなればなるほど、収益性も上がります。多くの場合、Björnと私が会社を訪問するときは、その会社に早急な解決が必要な特定の問題があるからです。緊急支援部隊というか、問題解決チームの一員みたいなものです。このような場合、コストは主な懸念でさえありません。目標は、迅速な解決策を提供することです。スピードか安さか、の選択に直面した場合、答えは明確。スピードです。また、スピードだけでなく、より安全で堅牢なソリューションを生み出すことも重要です。最終的に、プレゼンテーションで主張する場合は多くの場合、仮説検定やその他の統計手法を通じて、ソリューションが有効かつ有効であることを証明するために、データに裏付ける必要があります。
射出成形の未来：より迅速でスマートなソリューション
射出成形業界は、速度、精度、適応性のニーズに左右されます。AndreasとBjörnが強調するように、成功は多くの場合、問題を迅速に解決し、データに裏付けられた堅牢なソリューションを実装することにあります。Minitabの強力なツールは、専門家が複雑な問題を特定して解決するのに役立つだけでなく、絶えず進化する業界で一歩先を行くことができます。Minitabは、スクラップ率の低減であれ、生産速度の最適化であれ、継続的な改善を求める射出成形企業にとって重要なパートナーです。
射出成形工程の効率と精度を解き放つ
