I.S

粗ではなく良さ見つける
品質管理を

製造 2017年入社 岩間工場製造部品質管理課
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入社の経緯を
教えてください。

「卒業後はものづくりがしたい」と強く思っていたんです。だから、就職活動は業界にはこだわらず、応募先はメーカーであることだけを条件にしていました。イチカワを知ったきっかけは、大学の合同説明会。人事の方の人柄が良く、働きやすそうな雰囲気を感じてエントリーしたことを覚えています。ただ私が研究していた分野は、繊維とはまったく関係のないもの。そんな学生が入社しても、研究職や開発職は目指せないのではないかという不安がありました。しかし選考が進む中で、繊維以外の研究をしていた人でも、ものづくりの第一線で活躍できることを知って。「ここでなら、自分の手でものづくりができる」とイチカワで働く姿をイメージできたことが入社の決め手になりました。
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担当している業務について
教えてください。

私が所属する岩間工場の製造部・品質管理課では、一人ひとり担当する製造工程が決まっています。その工程における品質のデータ収集・調査・分析と品質安定化に向けた検証と改善が主な業務です。私の担当は、フエルトの基布(*1)をつくる機織(きしょく)工程。当社の製品はオーダーメイドに近いため、基布の長さや幅、経糸と緯糸の本数や織り方にいたるまで、その仕様は多種多様です。 また、品質面で問題が生じた場合は、現場のスタッフと話し合いながら原因を調査し、対応策を検討。基布の原料であるナイロン糸が規格から外れていないか管理したり、最適なマシンの操業方法を検証したり……製品の品質水準を上げるために、機織課と協力しながら業務に取り組んでいます。 (*1)基布… 経糸と緯糸を織ってつくる網戸のようなメッシュ状のシートのこと。これに専用のニードル針を使って綿を絡ませることで、フエルトができあがります。
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仕事をする上で
大切にしていることはありますか?

品質管理の仕事は製品が品質基準を満たしていなかったら、現場に対して指摘しなくてはいけません。ときには細かすぎる要求や厳しい要求を伝えることもあり、業務を円滑に進めていくには現場との関係構築がとても重要です。そのため、こちらから一方的に改善をお願いするのではなく、自分なりに原因や改善策を探り、見つけた課題をわかりやすく共有するように心がけています。
また、その他に意識しているのが「集計した数値は粗をあぶりだすためのものではなく、きちんと仕事をした現場の方々を評価するためにある」ということ。品質の高さを保てているのは現場のおかげなので、その努力を目に見えるかたちで上に報告するのも私たちの大切な役割なんです。
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技術面の知識はどのように
身につけてきたのでしょうか?

入社後の約1年間の製造現場研修を終えて、最初に配属されたのは開発研究部。約3年間在籍していました。ここでは定期的に勉強会があり、製紙工場での当社製品の使われ方や搾水の理論といったフエルトに関する基礎知識をしっかりと身につけられたと思います。また、当社が独自にまとめている文献も数多くあり、適宜、業務に必要なものを借りて勉強していました。学生時代に繊維分野の経験がなくても、ゼロから学べる環境が十分に整っていると感じましたね。
現在の品質管理課に異動してからは、製造現場の方々との日常的なやり取りが勉強になっています。印象に残っているのは、現場の課長やリーダーがトラブルが生じた基布を見て、「おおよそこうだろう」とすぐに原因を見つけていたこと。実際にマシンを確認しに行くと、その形跡が残っていて……ベテランの観察力に驚かされました。一緒に働くなかで、このような力を少しでも学べるように心がけています。
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今後の目標を教えてください。

目指しているのは、担当する製造工程に誰よりも詳しいスペシャリストです。私たちが業務で扱っているのは、マシンや製品の状態、生産効率などのデータがメイン。さらにトラブル対応を経て、製造工程やマシンの操業に関するさまざまな知識も身につきます。このように管理目線と現場目線の両方を養えるのが品質管理課です。多角的視点で製造現場を見ている部署ということもあり、他部門の方から技術的な相談を受ける機会も少なくありません。私はまだ答えられないことも多いのですが、上司は知識も経験も豊富で各部門からとても頼りにされています。それはまるで生き字引のような存在。私も同じようなポジションを担えるように、これからも日々現場で学んでいきたいと思っています。
One Day Flow

1日の流れ

  • 8:45
    出社
  • 9:00
    仕事開始 担当する製造現場のデスクへ移動し仕事を始めます。
  • 10:00
    現場立会
  • 12:00
    昼食 工場内の社員食堂で昼食を食べます。食後は体育館で卓球したり昼休憩を楽しんでいます。
  • 13:00
    データ解析・まとめ 製造データの回収、解析等を行います。特に月初は1ヶ月分のデータをまとめます。
  • 17:15
    退社 終業後は仲の良い職場の方とご飯やスポーツ観戦に行くことも!
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