自動化は、人を消すためではなく、人を支えるために進んでいた

　工場内を歩いていると、ロボットや自動搬送、検査装置が次々と現れる。だが、そこで感じたのは「人がいなくなる工場」という印象ではなかった。むしろ、自動化によって人の負担を減らし、人が担うべき判断や改善に力を向けようとしている工場だった。

　説明では、自動化・らくらく化の背景として、労働力不足、労務費高騰、働く人の多様化・高齢化、技能の伝承と育成といった課題が挙げられた。重いものを持つ、運ぶ。長時間、同じ検査を繰り返す。人の五感や判断に頼る。そうした身体的・精神的負荷の高い作業から優先して、自動化が進められている。

　その象徴が、ガス漏れ検査の自動化だ。

　エアコンの冷媒回路に漏れがあれば、それは品質上の大きな問題になる。工場では、熱交換器にガスを封入し、プローブを接合部に近づけて漏れがないかを確認する。人が行う場合、決められた箇所を、決められた距離・角度・時間で、何度も正確に検査し続けなければならない。

　この工程を、ロボットと3Dカメラによる位置補正技術で自動化していた。室外機は位置のばらつきが比較的小さい一方、室内機は配管形状が複雑で、パレット上の位置や姿勢にもばらつきが出る。

　人なら少し覗き込んだり、手元の角度を変えたりして自然に対応できるが、ロボットにはその“少し”が難しい。そこで3Dカメラで対象物の位置と姿勢を読み取り、プローブの軌道を補正する。

　自動化とは、ロボットを置けば終わりではない。人が無意識にやっていた調整を、どう設備に置き換えるか。そこにこそ、生産技術の深さがある。

人の目をデータに変える。外観検査に見た品質づくり

　もうひとつ印象的だったのが、室外機の板金部品における外観検査の自動化だった。

　対象となるのは、打痕やキズといった微細な外観不良である。これまで人が目で見て判断してきた領域を、深さ、面積、明暗差、ピクセル数といった指標に置き換える。さらに、照明の当て方や撮影タイミングを細かく制御し、加工油の付着などを不良と誤検知しないようにする。

　ここで行われていたのは、単なる省人化ではなかった。人が経験で判断してきた「見える／見えない」を数値化し、データとして蓄積する取り組みである。

　面白いのは、自動検査の目的が「不良を見つけること」だけではない点だ。検査で得られたデータを蓄積すれば、どこで、どのような不良が発生しやすいかが見えてくる。

　発生傾向がわかれば、金型や工程の見直しにつながる。つまり検査を強化することで、最終的には不良そのものを減らし、検査に頼らないものづくりへ近づいていく。

　家電スペシャリストとして長く白物家電を見てきたが、品質という言葉は、完成品を見ているだけではなかなか伝わりにくい。けれど工場では、その品質が、照明の角度、カメラのタイミング、部品のわずかな揺れ、油膜の反射といった、極めて具体的な問題として立ち上がってくる。

　ボタンひとつの涼しさは、こういう細部の上に成り立っている。