生産管理と品質管理の違いとは？課題や具体的な手法を徹底解説！

商品を納期通りに生産するためには、生産管理が必要不可欠です。さらに生産物の品質を担保するためには、品質管理も欠かせません。

商品の製造工程を適切に管理するためには、生産管理と品質管理が重要ですが、それぞれ役割が異なります。生産管理と品質管理を適切に行うために、それぞれの役割と違いを把握しておきましょう。

この記事では、生産管理と品質管理の違いについて詳しく解説します。管理体制における課題と具体的な管理手法をあわせて解説するため、高精度な商品生産を実現したい企業は、ぜひ最後までご覧ください。

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生産管理と品質管理の関係性

生産管理と品質管理は似ていますが、それぞれ異なる役割があります。それぞれの役割や管理領域の違いを把握しておけば、具体的な施策を考案し適切に管理業務を遂行できます。

品質を担保しつつ納期を守るためには、管理体制を整えることが大切です。そのためにも、生産管理と品質管理の違いを確認しておきましょう。

生産管理とは？

生産管理とは、製品の製造工程を管理することです。生産計画を立案しスケジュールの調整から製品を納品するまでの一連の流れを、一括で管理します。

また資材や設備の管理、作業や原価の管理までも生産管理に当てはまります。生産管理は、製品の需要予測を立てスケジュール通りに納品できるよう、作業効率や在庫・人件費などを管理する必要があります。

製品需要を予測し企業の利益を向上させたうえで、効率的な生産活動を行うために生産管理が必要です。

品質管理とは？

品質管理とは、製品の改善や工程管理を通して、製品の質の高さを担保することです。

製品の設計や材料・プロセスを確認し、規定どおりの品質を担保できるか管理します。製造工程を管理し製品の品質を検証し、十分な品質を保てるように改善作業を行います。

製品の品質が低いとお客さまの信頼を獲得できず、業績低下へとつながるため、品質管理は重要です。

生産管理における品質管理の重要性

品質管理は生産管理の一部であり、一定の品質を担保するために重要です。どれだけ生産管理で、製造コストや納品スケジュールを調整しても、品質が悪い製品を製造してしまうと企業の信頼が低下してしまいます。

生産管理において品質管理が疎かになれば、高品質な製品をお客さまに提供できず、お客さま満足度や売上が低下します。新規のお客さまを獲得したり既存のお客さまの定着を図ったりするためにも、品質管理を強化することが重要です。

生産管理と品質管理の違い

生産管理と品質管理の違いは、主に下記の3点です。

• 管理領域
• 目的
• プロセス

生産管理は、製品ニーズの予測から在庫管理・材料発注にスケジュール調整と、納品までの一連の流れを一括して管理します。対して品質管理は、生産管理における商品の製造工程で製品の品質を管理するため、管理領域が狭いです。

また生産管理は、納品までの流れを最適化し製品の生産量を向上させる目的があります。対して品質管理の目的は、製品の品質を向上させてお客さま満足度の向上や競合との差別化を図ることです。

また生産管理は、生産プロセスを策定し管理・改善と多くの工程を管理します。対して品質管理は、製品の仕様や品質を確認し、基準値の品質を満たしているか確認する工程です。

生産管理における品質管理を強化するために、それぞれの違いを把握し各工程の見直しを行う施策が必要です。

生産管理と品質管理における課題

品質管理を行うためには、次のような課題を解決する必要があります。

• 少子高齢化に伴う人材不足
• 納期の管理不足
• 需要を予測できない
• コスト計算ができていない
• 部門間の標準化が難しい

生産管理と品質管理を適切に行うために、上記の課題を解消する対処法を実践しましょう。

少子高齢化に伴う人材不足

生産管理と品質管理における課題として、少子高齢化に伴う人材不足が挙げられます。

少子高齢化が加速する日本では、製造業をはじめさまざまな業界で、人材教育に関する課題が深刻です。人材不足により管理業務だけでなく、製造工程を担当する従業員が不足し、納期遅れや品質の低下など弊害が発生します。

製品の品質を担保しスケジュールどおりの納品スピードを守るために、手作業で行ってきた業務をAIやテクノロジーを駆使して自動化させましょう。

AIやロボット技術を導入し製造工程を自動化することで、生産管理と品質管理における人材不足の課題を解消できます。

納期の管理不足

生産管理と品質管理における課題には、納期の管理不足があります。納期の管理不足が発生する原因は、発注漏れや誤発注などの人的ミスです。発注が遅れたり発注内容に誤りがあったりする場合は、スケジュールどおりに製品を納品できず、納品遅れが生じます。

納期を適切に管理するためには、製造工程におけるスケジュールの可視化が必要です。さらに、承認システムを二重・三重に強化すれば、誤発注を防止できます。管理工程をDX化して生産管理システムを導入すれば、納品スケジュールと現場のリアルタイムでの進捗状況を可視化できるため、納品遅れを未然に防ぐことが可能です。

納期遅れは取引先やお客さまの信頼を落とすため、管理工程におけるDX化が必要です。

需要を予測できない

生産計画と品質管理における課題として、需要を予測できないことが挙げられます。生産管理と品質管理において、お客さまの需要を予測することは大切です。需要を予測できなければ、どの程度の生産数・スケジュールで製品を製造するべきか、生産計画を立てられません。

需要を予測できず余分に製品を製造した場合は、過剰在庫を抱えます。過剰在庫は、人件費や材料費など生産コストのロスになるため、需要予測を見直さなければなりません。

需要を正確に予測するためには、徹底したマーケティング活動と統計データ・市場調査データを活用することが大切です。AIやビッグデータを活用した需要予測ができるシステムを導入すれば、過剰在庫や在庫不足を防止し生産管理を強化できます。

コスト計算ができていない

生産管理と品質管理において、適切なコスト計算がなされていないケースがあることも課題です。

システムを使用せずに生産管理を行うと、正確な原価を把握できずに適切なコストを計算できない可能性があります。コスト計算は価格設定を行う上で重要な工程で、業務の効率化や短縮化など人件費の削減にもつながります。

適切な価格設定を行い利益を向上させるために、コスト計算機能が実装されたシステムを導入しましょう。

部門間の標準化が難しい

生産管理と品質管理における課題は、部門間の標準化が難しいことです。

お客さまニーズにあわせて多品種少量の生産形態に対応する必要があり、各部門の標準化が課題となっています。生産する商品が増えるほど業務の微調整が増え、部門間で頻繁にコミュニケーションを取らなければなりません。

部門間で生産方法や品質を標準化させるためには、コミュニケーションを円滑化するツールの導入がおすすめです。各工程での進捗状況を可視化できる機能が備わっておれば、部門間での微調整の手間を軽減し、標準化へ向けて対策ができます。

生産管理における品質管理の具体的な手法

生産方法における品質管理を行う際には、次の手法を活用しましょう。

• PDCAサイクル
• 新QC7つ道具
• IE
• 5S
• 4M
• TQC
• TQM
• SQC
• トレーサビリティ
• 不良分析

上記の手法を活用すれば、品質管理を実現できます。生産管理における品質管理の具体的な手法が定まっていない企業は、それぞれの手法を確認して採用するべき施策を検討しましょう。

PDCAサイクル

PDCAサイクルとは、下記のプロセスの頭文字を取った品質管理の手法です。

• Plan（計画）
• Do（実施）
• Check（評価）
• Action（改善）

上記のプロセスを繰り返すことで、継続的に品質改善を行います。まず品質管理の課題を洗い出すために「Plan」のプロセスで、品質計画と数値目標を設定します。

「Plan」で計画した施策を「Do」のプロセスで実施し、「Check」のプロセスで数値目標の達成度や施策の効果を測定・評価しましょう。評価項目から「Do」で行った施策の改善点を見つけるために、「Action」のプロセスで継続するべきポイントと改善するべきポイントに分けて、施策を見直します。

4つのプロセスを繰り返すことで、課題に対する施策を実施し改善点を見つけて改良していけるため、高精度な品質管理を実現できます。

新QC7つ道具

新QC7つ道具とは、製造現場における品質改善の手法です。
図法やデータ解析などを用いて、品質に関する数値を解析し品質改善を行います。

新QC7つ道具に分類される手法は、次の7つです。

• 親和図法
• 連関図法
• 系統図法
• マトリックス図法
• アローダイアグラム
• PDPC法
• マトリックスデータ解析法

それぞれの手法を確認して、生産管理における品質管理を効率化しましょう。

親和図法

親和図法とは、ある課題から収集した言語データを親和性の高いもの同士でグループ化する手法です。従業員から収集した意見や発想・現状の課題に対する事実など、まとまりのない言語データを親和性のあるグループごとに分けることで、課題の構造や解決策を浮き彫りにします。

親和図法の具体的な手順は、次のとおりです。

• 言語データを収集・整理する
• 整理した言語データを分類する
• 分類した言語データを体系化する
• 親和性を見つけて課題の構造を把握する

課題の親和性を見つけて課題の構造を把握すれば、「何が原因で課題が生じており、どのように対処するべきか」解決策を考案できます。

親和図法を実施すれば、関係者から意見や発想を収集するため、品質管理の課題を明確化することが可能です。さらに各意見を反映して課題解決に取り組むことで、組織全体で品質改善に取り組む意識を高められます。

連関図法

連関図法は、複雑化した課題の原因について因果関係を論理的につないでいく手法です。「原因と結果」「目的と手段」などの因果関係をつないでいくことで、それぞれの要因を浮き彫りにして、対処するべき課題と解決策を整理します。

複雑にからみあった因果関係を解きほぐし、課題の原因を明確にするため、品質改善における施策を考案する際に役立ちます。品質管理の課題を把握したい場合は、連関図法を活用して複雑化した課題の因果関係を明確にしましょう。

系統図法

系統図法は、目的と手段を系統づけて対策を整理する手法です。目的と手段を枝分かれさせながら展開し対策を整理することで、実際に採用するべき対策を考案できます。

親和図法や連関図法で品質管理の課題を把握した後に、系統図法によって実施するべき対策を整理すれば、課題を解消する打開策を見つけやすいです。

具体的には左側に「目的」を設定し、右側に目的を達成するために必要な「手段」を記入し図を展開していくことで、課題解決の打開策を見つけられます。

マトリックス図法

マトリックス図法は、ExcelやSpreadsheetで使用する「行」や「列」に課題と要因を並べて、対応関係を整理する手法です。系統図法などによって、課題に対する対処法を複数考案した後に、優先順位の高い施策を見つけるためにマトリックス図法が活用できます。

行と列に課題と要因を並べて、対応関係を明確にすることで、実現性・優先順位など評価項目が高い課題を浮き彫りにします。優先して取り組むべき課題を把握できれば、実施するべき対処法を検討できるため、品質管理を効率化する際に有効な手段です。

アローダイアグラム

アローダイアグラムは、作業内容と日程の流れを図に示す品質改善の手法です。

課題解決のために必要な作業を日程順につなげていくことで、品質改善のスケジュールを最適化します。各作業の関係とかかる日数を図に示して、品質改善のスケジュールを可視化します。

アローダイアグラムは、プロジェクトの進行管理などにも使用される手法で、品質管理を計画的に進めたいときにおすすめです。

PDPC法

PDPC法は、「Process Decision Program Chart」の頭文字を取った略称で、「過程決定計画図」とも言われる手法です。目的達成までの不測の事態に対応する代替案を図に記し、どのような事態に陥っても目的を達成できるよう対策します。

考えられる不測の事態を列挙して対策案を考案しておくことで、さまざまな結果に対応できる業務フローを確立できます。

マトリックスデータ解析法

マトリックスデータ解析法は、マトリックス図法で行・列に配置したデータを、二次元平面図に変換する手法です。

数値データを可視化できるグラフへと展開することで、データの特長をつかみやすく整理できます。品質管理における課題の傾向を可視化し、要因ごとの対処法を考案する際に役立つデータ解析法です。

IE

IEとは、「Industrial Engineering」の略語で生産工学や産業工学と呼ばれる品質管理の手法です。無駄を省き生産工程を最適化することを目的としており、品質管理だけでなく経営全般の改善業務に活用できます。

生産管理で利用できるIEの手法は、次のとおりです。

• 工程分析
• 動作分析
• 時間分析

工程分析では、原材料が製品になるまでの各工程を分析し、課題と改善策を明確化します。動作分析は、従業員の動作内容から作業の熟練度を把握し、人員配置や作業内容・スケジュールなどを調整する分析手法です。

時間分析では従業員が無理なく作業を行い、一定の品質を保った製品を手掛けられる標準時間を設定します。

各手法によって生産改善を行えば、各工程での作業を効率化し製品の品質を向上させられます。

5S

5Sは、品質管理における次の5つのポイントの頭文字を取った略語です。

5Sでは、作業工程における無駄を省き、高品質な製品を製造するために必要なポイントが定められています。さらに5Sは、特別なコストをかけずに従業員の意識を改善するだけで実現できる施策であるため、品質管理の手法として実施しやすいです。

5Sは、製造業やサービス業の現場でスローガンとして掲げられることも多く、業務の効率化と労災防止・品質向上などさまざまなメリットが期待できます。

4M

4Mとは、次の頭文字を取った品質管理における重要な要素です。

4Mは、作業を行う従業員や機械をはじめ、製品の材料や製造方法・検査方法まで製造工程全体を見直す品質管理の手法です。4Mによる生産管理・品質管理を行えば、製品の品質を向上させ余分なコストを削減できます。

TQC

TQCは、「Total Quality Control」の略称で総合的な品質管理手法の意味を持ちます。

組織全体で品質管理に参加するため、すべての工程において品質向上・改善を行う姿勢が必要です。品質管理を一部の部署や従業員で行うのではなく、社内全体に周知させて品質向上・改善を目指すことで、より高品質な製品を市場に提供できます。

TQM

TQMは、「Total Quality Management」の略称で総合的品質管理と呼ばれる手法です。TQMはTQCと同じく組織全体で品質管理に取り組む手法ですが、次のような違いがあります。

TQCは現場の従業員が積極的に品質管理に取り組むボトムアップの手法なのに対して、TQMは経営層が意思決定を行い組織全体に品質管理を呼びかけるトップダウンの手法です。TQMは製造現場の品質管理だけでなく、組織全体の業務改善・品質向上に取り組む手法になるため、TQCより広範囲な改善を行います。

SQC

SQCは、「Statistical Quality Control」の略称で総計的品質管理の意味を持ちます。

数多くの製品を手掛けていると、材料・機械・作業・検査の工程のいずれかで品質に差が生じてしまいます。SQCでは、各工程で収集したデータを統計的手法によって分析することで、品質のバラつきをなくすことが可能です。

各工程の課題をデータによって可視化し、統計的手法によって品質改善を行うことで、品質管理を効率化し高精度な製品を市場に提供できます。

トレーサビリティ

トレーサビリティとは、製品の原材料を仕入れる工程から生産工程・流通経路に至る消費プロセスまでを追跡する品質管理の手法です。

ただ高品質な製品を製造するだけでなく、市場に出回った不良品を回収し再発を防止することが目的です。

不良品が生産された工程を特定し、再発防止のために対処法を講じることで、同じミスによる不良品の生産を防ぎます。原材料や機械・製造方法によって不良品が生産されていないかを追跡すれば、品質改善のためにプロセスを見直せます。

不良分析

不良分析とは、生産工程ごとの不良を分析し不良品の生産やトラブルを未然に防ぐ品質管理の手法です。

不良品が発生した際の原因を分析し、再発を防止するための対処法を講じます。具体的には、下記のような不良分析を行って、不良の原因を分析します。

• 製品別不良分析
• 工程別不良分析
• 製造部署別不良分析
• 機械別不良分析
• 作業者別不良分析
• 外注先別不良分析

どの工程で不良が発生しているかを確認し、再発防止策を立案すれば、不良品を市場に流通させない品質管理が可能です。

生産管理・品質管理をシステム化するメリット

生産管理や品質管理をシステム化すれば、主に次のメリットが期待できます。

• 業務の属人化を払拭
• 管理コストの削減
• トレーサビリティによる追跡
• データ収集・分析の自動化

生産管理・品質管理では深刻な人材不足や需要の予測困難、納期の管理不足などさまざまな課題が生じています。生産管理・品質管理の課題を解消し、高品質な製品を市場に提供するためには、管理工程・製造工程におけるシステム化が必要です。

生産管理・品質管理をシステム化するメリットを確認して、DX化を検討しましょう。

業務の属人化を払拭

生産管理・品質管理をシステム化すれば、業務の属人化を払拭できます。管理業務を行う従業員の経験やスキルによって、品質管理を行ってきましたが、品質管理システムを導入すれば業務を標準化できます。

個人の経験やスキルに依存する業務体系では、突如の欠席や離職によって担当者の技術が失われるリスクがあるため、業務の属人化を払拭することが大切です。

管理コストの削減

生産管理・品質管理をシステム化するメリットは、管理コストの削減ができることです。生産管理システムを導入すれば、製造原価や販売価格を計算し利益率の確保につながります。

製品にかかるコストをデータによって可視化できるため、原材料の調達先や仕入価格を見直す際にも役立ちます。

トレーサビリティによる追跡

生産管理・品質管理をシステム化すれば、トレーサビリティによる追跡が可能です。原材料の調達場所から価格、製造工程の各責任者・流通経路までをトレーサビリティで追跡すれば、問題が生じた際の原因をスムーズに把握できます。

さらに不良品が生じた際の原因や責任を追跡できるため、再発防止策を講じられます。企業の信頼性とお客さま満足度を向上させるために、品質管理システムによるトレーサビリティ機能を活用しましょう。

データ収集・分析の自動化

生産管理・品質管理をシステム化すれば、データ収集・分析を自動化できるメリットがあります。

生産管理・品質管理システムを活用すれば、各工程の業務スピードや品質レベルなど、必要な数値をデータ化し収集・分析することが可能です。収集したビッグデータを分析すれば、解決するべき課題や工程の改善点が浮き彫りになるため、高精度な品質管理を実現できます。

生産管理・品質管理をシステム化して効率化しよう！

生産管理・品質管理をシステム化して、効率的に管理業務を遂行しましょう。

データの自動収集・分析やトレーサビリティ機能を活用して、人材不足や納期遅れなどの課題を解消し、高品質な製品を市場に提供できます。生産管理における品質管理では、不良やトラブルを未然に防ぎ、効率的に製品を生産できるよう対策しなければなりません。

生産管理・品質管理システムを導入すれば、不良やトラブルを防止し業務を効率化できるため、人材不足や納期遅れなどの課題を解消できます。生産管理・品質管理に課題がある企業は、生産性を向上させる取り組みをまとめたホワイトペーパーをダウンロードしましょう。

生産管理システムの機能・役割がまとめられており、失敗しない生産管理システム導入のノウハウが解説されています。生産性を低下させる要因を把握し対策するために、上記ホワイトペーパーを読んで自社に適した生産管理システムを導入しましょう。