製造現場に欠かせない「品質管理」について徹底解説

製造業における「品質管理」の業務は、確かな品質の製品を安定して生産・提供し、消費者や社会のニーズに応えるための重要な企業活動に位置づけられています。

とくに近年は、技術継承問題や人手不足などの影響による品質低下も不安視されており、品質管理の不備によって不適合品（不良品）が一度でも市場に流通してしまうと、顧客からの支持や社会的信頼を取り戻すことは容易ではありません。そうした背景から、自社製品の品質を保つ品質管理への取り組みは、製造業を中心にますます重要度を増しており、その基準も年々厳しくなっています。

そこで今回は、製造業の仕事に携わる上で知っておきたい「品質管理」にフォーカス。製造現場における品質管理の基礎知識や、具体的な業務内容・手法など、押さえておくべきポイントを徹底解説します。

製造業における品質管理の基礎知識

品質管理（Quality Control）とは、自社の製品を製造したりサービスを構築したりする際に、不良品や不備がないかを検査・検証し、その品質を一定に保つための業務活動を指します。

たとえば、工場などの製造現場では、各工程での作業や測定・検査などの精度を高めて均一化し、製造プロセスにおいて不良品の発生を防ぐことが基本となります。また、製品に不良品が含まれていた場合、なぜ問題が発生したのか、どの工程で発生したのかを確認・分析し、早急に再発防止の改善策を講じなければいけません。

とくに、自動車や食品、医療系などの関連メーカーでは、製品の品質に問題があると重大事故や健康被害にもつながりかねないため、従業員一人ひとりにも「不良品を出さない」という高い品質意識と、日々の業務管理の徹底が求められます。

3つの柱を軸とした品質管理の基本業務

ではここからは、品質管理の主軸となる「工程管理」「品質検証」「品質改善」の3つの基本業務について、それぞれ詳しく見ていくことにしましょう。

【工程管理】

製造の工程に必要な人材・生産設備などを管理し、製品の品質を保ちながら、効率よく安定生産できる体制を構築する業務です。
その基本となるのが「作業手順の標準化」です。現場で作業する人員が増えるほど、品質にバラツキが生じやすくなるため、作業の手順や内容をマニュアル化し、それをもとに人材教育や作業訓練を実施。作業の統一化とノウハウの共有・周知を図ることで、個人差による作業のバラツキをなくし、製品の品質基準を維持できるようにします。
また、工程管理において生産設備の維持管理も重要な業務のひとつです。日常点検やメンテナンスを定期的に実施することで、生産設備の故障による品質不良や、ライン停止などのリスクを未然に防ぐことができます。

【品質検証】

製品の原材料や製造工程、完成した製品を検査し、その品質に問題がないことを検証する業務です。品質検証においては、主に以下のような検査を実施します。







また、製造工程では一定量の製品の品質を測定して統計処理し、不良品の発生確率を数値化。これにより、生産ラインが規定の能力（品質基準を満たす製品を生産する能力）を維持しているかを確認・監視し、不良品の流出防止と品質の均一化につなげます。

【品質改善】

製造の上流～下流で生じるさまざまな問題点を洗い出し、改善策を講じることで不良品の再発や未然防止につなげる業務です。 再発防止においては、まず現状の問題を把握し、発生原因を分析した上で対策を立て、検証を重ねて問題解決につなげていきます。また、製品の開発段階や生産準備段階において、不良品の発生要因となる潜在的なリスクを洗い出すことで、未然防止策も講じます。

品質管理の実践に役立つ2つの手法

次に、品質管理を実践するためのベーシックな手法として、製造業を中心とする多くの企業で活用されている「PDCAサイクル」と「QC七つ道具」について解説します。

【PDCAサイクル】
この「PDCA」とは、計画（Plan）・実施（Do）・評価（Check）・改善（Action）の頭文字で、これら4つのアプローチをサイクルとして回し、継続的に実行することで業務の最適化を図り、品質の改善・底上げにつなげていきます。

【QC七つ道具】

「QC七つ道具」とはその名の通り、品質管理（QC＝Quality Control）の業務に役立つ7種類の統計的手法のこと。これらの手法を活用して、製造現場のデータを統計的な観点で分析・評価し、潜在的な問題や課題を可視化することもできます。 以下、7種類の各手法について解説します。

《1・パレート図》

対象項目を降順に並べた棒グラフと、各項目の累積比率を示す折れ線グラフを組み合わせた複合グラフ。大きな割合を占めている項目や、影響度が高い項目が明確になり、優先して改善すべき点が分析・把握できます。

《2・特性要因図》

結果（特性）に影響を与えていると考えられる各種要因を体系的に記入し、問題点の原因究明を図るチャート形式の図表。魚の骨のような図になることから、フィッシュボーンチャートとも呼ばれます。

《3・グラフ》

主に棒グラフや円グラフ、帯グラフ、折れ線グラフなどがあり、数値の大小や比率、推移など、複雑なデータをわかりやすく示すことができます。

《4・チェックシート》

チェックする項目ごとにデータや印を記入する図表形式のシートで、主に点検業務や記録、データ収集などに用いられます。

《5・ヒストグラム》

測定データを一定ごとの範囲に区切り、それぞれに含まれるデータの度数を集計した棒グラフ。データの分布状態やバラツキなどが可視化でき、課題や問題の発見にも役立ちます。

《6・管理図》

主に工場などの工程管理に使われる折れ線グラフ。稼働データを時系列的に表示することで、各工程の稼働状況や異常・変化などがチェックできます。

《7・散布図》

1つの事象について2種類のデータ（項目）を縦軸・横軸にとり、その相関性を点の集合で表した図。2つの項目の関係性や、相互の傾向が可視化できます。

── 今回は、工場などの製造現場に欠かせない品質管理の基本業務や、その具体的な手法について解説しました。先述したように、製造業における品質管理は、現場で製造に携わるスタッフはもちろん、生産設備の保全・メンテナンスや、製品の設計・開発に携わるエンジニアなど、すべての従業員が高い品質意識をもって、日々の業務に取り組むことが重要となります。
そのため、近年は製造業の大手企業を中心に、品質管理の知識を養成・評価する「QC検定」を全従業員に推奨する動きも広まっています。QC検定は職種や業務経験を問わず、誰でも受験することができますので、興味のある方はぜひチェックしてみてください。

※「QC検定」に関する詳しい解説はこちら

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