DRIVEN BASE
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品質保証

基本的な考え方

デンソーは創業以来、お客様に信頼され、ご満足いただける安全・高品質な商品を提供することをデンソーグループサステナビリティ方針で約束しています。そして、品質保証の基本方針として「品質第一主義の徹底、源流段階での品質保証、全員参加による品質管理の推進」を掲げ、お客様第一の製品づくりを進めています。
また、営業・技術の各部署がお客様から収集した情報をもとに、品質に対するお客様満足を高める継続的な改善に努めています。

推進体制

デンソーは、世界各地域のお客様に最適製品を提供するために、日本・アメリカ・ドイツ・タイ・中国・インド・ブラジルにテクニカルセンターを設置し、地域特性に応じた製品開発や品質試験・評価ができるグローバル体制を整えています。
なお、デンソーでは、国際規格IATF16949(自動車産業品質マネジメントシステム規格)の認証取得を完了しています。

品質保証の方針・体制

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具体的な取り組み

品質基盤技術の盤石化

各技術領域の専門家を中心とした推進体制により、足元の高難度品質課題に加え、今後の環境変化を見据えた注力領域(自動運転,電動化,カーボンニュートラル,燃料電池 等) における品質技術を先回りして開発し、開発新製品などへ適用し、品質問題の未然防止を推進しています。

新製品の品質保証—安全性確保を最優先に捉えた製品づくり

新製品の品質保証では、品質管理や生産技術等の専門部署も一体となって製品完成度や品質リスクを見える化し、品質を厳しくチェックしています。

設計部門では、フェールセーフ*1設計等の安全設計や安全性の評価を徹底し、機能安全(国際規格ISO26262)に準拠したシステム・製品設計を進めています。特に設計段階では、高い信頼性・耐久性を保証するため、自社テストコースでの高速周回・悪路・低温・着氷等の実車試験、環境試験室での各種テストを繰り返し、厳密な品質確認を行っています。
また機能部門では、製品企画から生産・出荷までの実施要領と責任部署を明確にするとともに、法規制の順守を厳しく確認しています。特に新製品の立ち上げ時には、責任部署に対して社内規程に基づく安全性評価や法規制に対する確認結果の報告を義務付けています。

特にAD(自動運転)においては、走行環境計測システム*2を独自に開発し、市場走行中に意図しない車両挙動が発生した時の周辺状況を計測しています。そして、テストコースでその状況を再現し、原因究明をして製品改善をしています。更に、隣接車の急な割り込みなど衝突の危険がある状況も、ダミーカーを用いる事で安全且つ確実に再現できる環境を整え、安全性の確保を徹底しています。

*1 故障や操作ミスが発生しても安全側に制御されること。評価設備による品質確認。
*2 自車及び隣接車両の挙動や周辺の道路環境を走行しながら計測・解析するシステム

走行環境計測システム

    • 走行環境計測システム
    • 走行環境計測システム

計測結果の解析

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ダミーカーを用いた割り込み評価

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車両データを活用した品質改善活動―データ解析基盤システムの構築

当社では、市場で発生した品質問題の更なる早期解決に取り組んでいます。従来、品質問題が発生した場合、不具合品の回収を行ってから原因究明に着手していました。現在は、車両から収集できる不具合発生時の走行状態、環境/操作情報などのビッグデータを不具合品回収前に、効率的に解析する基盤システムの構築を進めています。この基盤システムでは、原因究明に有効な車両制御情報を自動で可視化、および分析を行うことができます。今後はAIを活用した故障モードの特定や不具合予兆検知の技術を基盤システムに実装し、更なる早期化や未然防止を目指していきます。

教育・訓練・啓発活動

デンソーでは、人づくりこそが事業の基盤であると位置付け、体系的・継続的に技術者・技能者を育成するとともに、実際に触れて体得する実践教育・訓練などを通じて、デンソー流モノづくりの伝承を図っています。

<主な研修活動>

  • 新入社員、入社2年目、新任係長、新任課長に対して階層別に品質の教育を実施。

  • 品質保証実務者向けに、少人数での実習やグループ討議を通して実践力を養成する「品質道場」。

  • 海外出向予定者向けに、模擬ラインで作業しながら品質の勘所を実践的に体得する「モノづくりDNA研修」。

  • 遠隔地の国内外グループ会社でも受講可能なeラーニング教材やオンライン方式を採用。

デンソーでは10年前からAIやビッグデータ活用に関連する様々な勉強機会を提供しており、技術系・事務系社員、管理者全員がAIを正しく業務で活用するためのリテラシー教育を受講済です。更に、実践道場などを通じ、2022年度末までにAIを業務に使いこなせる「AI活用人材」を2,000人育成することを目指しています。
また、デジタルネイティブ時代に相応しいQC(品質管理)活動に変革するため、タブレット端末でビッグデータを簡単に利用できるツールを開発し、今まで気付けなかった一段高い視点での改善活動を実現する教育を利用者向けに開始しました。

    • ビッグデータの基礎教育(入門テキストより抜粋)

      ビッグデータの基礎教育(入門テキストより抜粋)

    • ビッグデータ可視化・分析プラットフォーム

      ビッグデータ可視化・分析プラットフォーム
      (機械学習など高度な分析をプログラミングなしで行える)

今後の取り組み

ADAS(高度運転支援システム)やAD(自動運転)、コネクティッドなど、クルマを取り巻く技術は進化しつつありますが、クルマが進化しても事故を起こさない高品質な製品・システムやサービスを提供し続けるという考えは変わりません。今後も常に先を見据えた品質保証体制、取り組みを強化することで、品質の高い製品やサービスを社会に提供し続けていきます。