使用方法
このツールでは品質に関連する質問を 6 つ提示します。それぞれについて、PLM を使用したクローズドループ型の品質管理 (CLQ) によって実現したいと望む改善レベル（高、中、低）を選択してください。
質問に回答していくと、各問題に対応するためにまずとりかかるべき領域に関する推奨事項の概要が提示されます。最後に、品質改善目標を最適な方法で達成するためにお客様が導入すべき機能、または重視すべき領域に関して、CIMdata が提供するより充実した詳細な推奨事項が記載されが個別レポートをダウンロードできます。
スクラップと手戻り
スクラップと手戻りの削減についての期待値として「低」が選択されました。CIMdata からの推奨事項（概要）は、製品開発の標準化、ドキュメント管理のベストプラクティスの採用、ISO 9001 に準拠した品質ガバナンスプロセスの導入により、スクラップと手戻りをさらに削減することです。また、標準的なクローズドループ型の CAPA プロセスを使用して、研究開発部門に製品のパフォーマンスと設計の問題に関する情報をリアルタイムで提供できます。
スクラップと手戻りの削減について、期待値は「低」が選択されました。このレベルでは、CLQ が役に立つとは考えていない可能性があります。しかし、他社の事例からそうではないことがわかっています。これらの分野においてあまり改善の余地がないように思われるかもしれませんが、改善の余地は必ずありますので、以下の点に注目してください。
スクラップと手戻りの削減について、期待値は「中」が選択されました。CIMdata からの推奨事項の概要は、クローズドループ型の品質管理 (CLQ) に目を向け、品質プロセスを自動化し、品質、リスク、信頼性の予測分析を設計に組み込むことです。潜在的な製品の不具合とその影響を特定して予測し、製造および現場における現実の不具合を即座に把握できるようにしてください。
スクラップと手戻りの削減について、期待値は「中」が選択されました。このレベルでは、おそらくすでに変更管理手順が策定されており、「標準」部品の管理と以前設計した部品の再利用のための手段がある可能性もあります。以下の目的でクローズドループ型の品質管理 (CLQ) を検討する必要があります。
スクラップと手戻りの削減について、期待値は「高」が選択されました。クローズドループ型の品質管理 (CLQ) を達成するための最善の方法は、中核的な製品開発および品質管理プロセスをすべて 1 つのシステムに統合することです。そのためには、以下のことが必要です。
現場での不合格、返品、値引き
製品の返品や現場での修正の削減について、期待値は「低」が選択されました。CIMdata からの推奨事項の概要は、製造と現場で発生する変更と問題を自動的に記録し、製造後の情報が確実に製品設計組織に戻されるようにすることです。PLM の環境に製造時の BOM とメンテナンス時の BOM の両方を取り込み、FMEA および FRACAS（故障報告、解析、是正処置システム）機能を導入します。
製品の返品や現場での修正の削減について、期待値は「低」が選択されました。開発から製造へのデータの流れが合理化されている可能性が高いと考えられます。この場合、製造後の情報が製品設計の情報群に確実に戻されるようにするという逆のことに注力することを検討してください。次の点に着目してください。
製品の返品や現場での修正の削減について、期待値は「中」が選択されました。CIMdata からの推奨事項の概要は、製品開発および製造全体に総合的な変更管理を導入し、製造部門との情報の流れの質を改善することです。総合的な BOM を確保し、BOM のバリエーションを簡単に送信できるようにします。また、製造担当者が早期段階で製品設計を把握できるようにするとともに、サプライヤーが製品定義と品質プロセスにアクセスできるようにします。
製品の返品や現場での修正の削減について、期待値は「中」が選択されました。このレベルでは、おそらく基本的な製品設計情報を妥当な方法で製造部門に渡していると思われますが、変更管理や BOM の転送などの作業は、望んでいるほど完全ではない可能性があります。製造部門との間での情報の流れの質を改善するために、以下の点に目を向けてください。
製品の返品や現場での修正の削減について、期待値は「高」が選択されました。CIMdata からの推奨事項の概要は、製品設計情報を管理し、製造担当者が全ての情報にオンラインで直接アクセスできるようにすることで、製品ライフサイクル管理環境を改善することです。また、製造および現場でのすべてのエラーが報告されるようにすることで、生産開始前に不具合を予測し軽減するための対策を立てることができます。
製品の返品や現場での修正の削減について、期待値は「高」が選択されました。現場で製品の不具合に関する重大な問題に遭遇した場合、製造環境に高品質の情報を提供するうえで苦労する可能性が高いです。製品ライフサイクル管理環境において、以下の改善を検討してください。
規制当局の承認時間、監査回答までの時間
規制当局の承認を得るため、また監査に対する回答を提出するために要するコストや時間を削減することについて、期待値は「低」が選択されました。このレベルでの CIMdata からの推奨事項の概要は、PLM を使用して規制適合ドキュメントを管理し、レポート内の情報が維持されるように、それらのドキュメントをデータソースに直接リンクすることです。自動的に規制にリンクし、規制を更新して、オンラインで利用できるようにする一方で、規制を製品情報およびプロセスにリンクし、要件を規制、製品要素、製品テストにリンクします。
規制当局の承認を得るため、また監査に対する回答を提出するために要するコストや時間を削減することについて、期待値は「低」が選択されました。このレベルでは、CLQ が役に立つとは考えていない可能性があります。または、この分野での改善の余地があまりないと考えているかもしれません。しかし、他社の事例から、そうではないことがわかっています。改善の余地は必ずありますので、以下の点に注目してください。
規制当局の承認を得るため、また監査に対する回答を提出するために要するコストや時間の削減について、期待値は「中」が選択されました。CIMdata からの推奨事項（概要）は、適合レポートへの製品要件のリンク、最新の規制の自動ダウンロード、規制ドキュメントのオンライン化を検討することです。
規制当局の承認を得るため、また監査に対する回答を提出するために要するコストや時間の削減について、期待値は「中」が選択されました。このレベルでは、規制準拠の支援に役立つ CLQ および PLM 機能を求めている可能性が高いと考えられます。検討すべき追加の方法は以下のとおりです。
規制当局の承認を得るため、また監査に対する回答を提出するために要するコストや時間の削減について、期待値は「高」が選択されました。CIMdata からの推奨事項の概要は、クローズドループ型の品質管理 (CLQ) を使用して適合ドキュメントを管理し、レポート内の情報が維持されるように直接そのドキュメントをデータソースにリンクすることです。不適合レポートを作成して追跡し、これらを製品設計情報とアイテム、または製造工程に直接リンクし、共通のリポジトリで製品情報を管理します。
規制当局の承認を得るため、また監査に対する回答を提出するために要するコストや時間の削減について、期待値は「高」が選択されました。この分野で大きなメリットを期待する企業は、規制のある環境で事業運営しているものの、正確な最新情報を報告するのが困難であるか、報告できていない可能性があります。規制当局に回答する際に、手作業に大きく依存した発見および報告プロセスを使用していることが考えられます。PLM によって支えられた CLQ は、プロセスを合理化し、正確で正当性の高いレポートと監査の回答を保証します。以下の目的のために CLQ を使用してください。
製造における不具合
製造時の不具合の削減について、期待値は「低」が選択されました。CIMdata からの推奨事項の概要は、部門の垣根を越えたコラボレーションにより、共通のデータリポジトリと共通のプロセスを備えた製品開発部門を実現することです。製造情報を PLM の環境に結びつけ、工場から直接不適合に対応できるようにし、サプライヤーが PLM および品質システム内の適切な情報を直接参照することを許可します。
製造時の不具合の削減について、期待値は「低」が選択されました。このレベルでは、おそらく製造部門と設計部門の間のコミュニケーションが改善されていることでしょう。次にすべきことは、設計側と製造側の両方で、またサプライチェーンとの間で確実に不具合が軽減され文書化されるように、真の CLQ プロセスの実現に集中することです。また、産業 IoT を使用して製造環境内で起きていることを監視し、問題発生時に先回りして迅速に対応できるようにすることも必要です。具体的な手順は以下のとおりです。
製造時の不具合の削減について、期待値は「中」が選択されました。その場合、CIMdata からの推奨事項の概要は、製造ソリューション間の接続を自動化し、管理された環境での情報共有を実現することで、製造と設計の間のコミュニケーションを早期段階から双方向で確実に実現することです。さらに、サプライヤー情報を内部システムに取り込み、正確かつ総合的な問題レポートの作成を促進します。また、手戻りの量、設計変更のフォローアップドキュメント、設計凍結後の再設計作業、開発プロジェクトを終了するために必要なリソースを測定し削減します。
製造時の不具合の削減について、期待値は「中」が選択されました。通常、中程度の改善の期待を持っている企業では、製造部門と設計部門の間にある程度のアクセスと、自動化されたプロセスコミュニケーションを確立しています。これをさらに改善するには、コミュニケーションが早期段階から双方向で行われるようにします。そのためには、以下のことを行います。
製造時の不具合の削減について、期待値は「高」が選択されました。このレベルでの CIMdata からの推奨事項の概要は、部門を越えて活動するチームがリアルタイムの製品情報に簡単にアクセスできるようにし、適切な変更管理プロセスを導入し、クローズドループ型の変更承認および設計承認プロセスを促進することです。手戻りの量、設計変更のフォローアップドキュメント、設計凍結後の再設計作業、開発プロジェクトを終了するために必要なリソースを測定し削減します。
製造時の不具合の削減について、期待値は「高」が選択されました。この効果に対する高い期待を持っている企業では、多くの場合、製造情報と設計情報が分離しています。これは、製造時の不具合や工場内での問題の認識の遅れを引き起こす根本原因の 1 つです。設計プロセスの早期段階ですべての製品情報を統合し、関連付け、明瞭に把握することで、製造担当者が設計に関与できるようになり、不具合の大幅な削減と製造品質の向上を実現できます。この段階での推奨事項は以下のとおりです。
製造における初回サンプルによる承認
初回サンプルによる生産承認を達成できない場合のコスト削減について、期待値は「低」が選択されました。これに基づく CIMdata からの推奨事項の概要は、製造部門と製品設計部門の間で双方向のデータ転送およびプロセスを確保し、製品のリリース後には強力な変更管理および承認プロセスを導入することです。また、製造エンジニアリング部門が製品設計プロセスの最初から関与するようにします。
初回サンプルによる生産承認を達成できない場合のコスト削減について、期待値は「低」が選択されました。多くの品質問題が予想されない場合であっても、製品設計部門と製造部門の間の重要な対話を進化させ続けることが大切です。これにより、製品の設計時に製造が考慮されるようになり、問題が可能な限り迅速かつ完全に解決されます。これを実現するには、製造および設計のシステムとプロセスを緊密にリンクし、コミュニケーションを改善して人為的ミスの可能性をなくす必要があります。具体的には以下のことを行います。
初回サンプルによる生産承認を達成できない場合のコスト削減について、期待値は「中」が選択されました。CIMdata からの推奨事項（概要）は、製品設計システムから製造システムへのデータ移動を可能な限り自動化することで、製品情報を高いレベルで統合し、関連付け、明瞭に把握することです。また、産業 IoT 機能を使用して、初期の製造問題の追跡と根本原因の調査を行います。
初回サンプルによる生産承認を達成できない場合のコスト削減について、期待値は「中」が選択されました。中程度の効果を期待する場合、初回サンプルによる承認率はおそらく、品質標準を満たすのに「十分とは言えない」可能性が高いと考えられます。製造部門との間でやり取りする製品情報を、さらに高いレベルで統合し、関連付け、明瞭に把握できるようにすることに注力してください。そのためには、以下のことを行います。
初回サンプルによる生産承認を達成できない場合のコスト削減について、期待値は「高」が選択されました。このレベルでの CIMdata からの推奨事項（概要）は、PLM のワークフローを使用して設計と製造の間で情報を双方向に移動するプロセスに対応し、初回サンプルによる生産承認率を改善することです。また、可能な限り多くの情報共有を自動化し、企業全体で変更管理を自動化し、生産開始前に必要なレビューと承認が確実に行うことができます。
初回サンプルによる生産承認を達成できない場合のコスト削減について、期待値は「高」が選択されました。この場合、初回サンプルによる生産承認率が望むレベルにまったく達していないことが想定されます。初回サンプルによる生産承認率を改善するには、作業プロセスを適切に開発および維持し、それらのプロセスで使用、変更、管理されるデータを活用します。具体的には、以下のことを行います。
設計ミス
設計ミスのコストと数の削減について、期待値は「低」が選択されました。設計ミスのコストと数をさらに削減するための CIMdata からの推奨事項の概要は、高速と通常の両方の変更ワークフローを作成し、設計要素に要件をリンクし、変更管理および承認システムで要件を管理することです。また、要件をテストにリンクし、現場で発見された製品の問題を製品設計で確実に解決することができます。
設計ミスのコストと数の削減について、期待値は「低」が選択されました。このレベルでは、おそらくデータとプロセスを PLM で管理しているのでしょう。さらなる改善のための分野に目を向けてください。
設計ミスのコストと数の削減について、期待値は「中」が選択されました。CIMdata からの推奨事項の概要は、設計サイクルで発生する要件と変更に対応すること、PLM の環境で製品レコードの一部として要件を管理し検証すること、変更管理のループを閉じること、構成管理を導入することです。
設計ミスのコストと数の削減について、期待値は「中」が選択されました。このレベルでは、すでに PLM を使用して製品設計情報を管理しているかもしれませんが、設計サイクル中に生じる要件と変更の管理方法が問題となります。以下のことを確実に行ってください。
設計ミスのコストと数の削減について、期待値は「高」が選択されました。CIMdata からの推奨事項の概要は、PLM で設計情報とプロセスを管理し、PLM のワークフローで正式な変更プロセスを作成して管理し、製品情報をシミュレーション、解析、物理テストにリンクすることで、設計ミスを削減することです。
設計ミスのコストと数の削減について、期待値は「高」が選択されました。この場合、データの管理、制御、およびリンクに関する問題があることが考えられます。管理されていないデータが事前の承認および検証テストなしで変更される可能性がある環境では、変更により望ましくない結果が生じる可能性があります。設計ミスを大幅に削減するには、以下のことが必要です。
以下のフォームに必要事項をご入力のうえ、送信していただくと、個別レポートを電子メールでお送りします。このレポートには、品質改善目標を最適な方法で達成するためにお客様が導入すべき機能、または重視すべき領域に関する CIMdata からのより充実した詳細な推奨事項が記載されています。
ご送信いただき、ありがとうございました。個別レポートは、後ほど電子メールでお送りいたします。
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