学生時代は、生体情報学を専攻しており、人間の視覚と味覚の関係について研究をしていました。研究や独学で勉強した統計技術を生かしてモノづくりに携わりたいと思い、半導体から重電まで幅広く製品を生み出している東芝に興味を持ちました。中でも、コーポレートである生産技術センターでは、ひとつの製品だけでなく様々な製品に携わることができるという点において魅力に感じ、入社しました。

入社後は、まず避雷器製造の歩留変動要因分析業務に、現在はエネファーム用の燃料電池セル製造の品質管理改善業務に携わっています。製品を問わず、モノづくりでは常に同じ品質で製品を製造できるわけではなく、機械設備のばらつきやプロセス時の温湿度のばらつきなど、様々なばらつきの影響によって不良が発生したり、性能が低下してしまうことがあります。しかし、多くの工程を経た上で、最後の出荷性能試験において性能が低い製品が見つかったとしても、どの工程のどの作業が原因で性能が低下したのかわからないことも多く、不良の要因を見つけることは難しいのです。そこで、製造している際に取得した温度や圧力などの製造データを集めて統計解析することによって、不良のきっかけとなっている工程を絞り込みます。業務で扱うパラメータやデータ量は膨大であり、解析するにも一苦労ですが、不良となる要因を見つけたときの嬉しさもひとしおです。

現在携わっている燃料電池セル製造の品質管理改善の業務では、自部門だけでは解決が難しい課題に対して、他部門と連携し、各部門の持っている要素技術を結集して品質改善に取り組んでいます。

一口に製造ラインの品質改善と言っても、品質を改善していくためには様々な技術が必要となります。例えば、私は製造データを用いた不良解析や製造状況を可視化するためのシステム開発を行っており、セル性能が低下する原因を絞り込んでいます。しかし、解析・可視化の鍵となるデータが現場で収集されていない場合には、新たにデータを取得するための測定装置の開発、更に、作業者がミスをせずに短時間で測定できるような作業効率化手法が必要です。また、データが取得でき、解析によって性能低下の原因が明らかになったとしても、改善するためのアクションを起こさないことには品質は向上しません。設備によって性能ばらつきが発生しているとわかったのであれば、設備内でどのようなプロセス処理をしているのか理解すること、場合によっては設備自体の改造も必要になります。

そのようなデータ収集、改善アクションに対して、当然、自部門だけでは知識・技術が不十分です。そこで、測定装置開発では光学・検査技術研究部、作業効率化ではグローバルモノづくり変革推進部、設備改善ではメカトロソリューション推進部、プロセス改善では材料・デバイスプロセス技術研究部といったように、それぞれの課題に合った技術を持っている他部門と連携して、品質改善という最終目標に向けて取り組んでいます。この連携は色んな技術が集結している生産技術センターだからこそできることだと思っています。