完璧なテストソリューションへの道のり

プロジェクトの複雑さ

製造テスト・ソリューションの実装における課題は、製品技術だけにとどまりません。テストプロジェクトを成功させる最初のステップは、完全なテスト仕様計画です。業界要件と製品への期待を整理することで、完全なテスト範囲を定義することができます。主な課題は、テスト要件がアプリケーションの目的と一致することはほとんどないということです。製品が実世界で機能するためには、テスト計画に外部の考慮事項を盛り込む必要があります。環境への影響は？ボタンが壊れるまでに何回押せるか？Bluetoothでメッセージを送信した場合、相手側で受信できるか？製品の筐体は性能にどのような影響を与えるのか？

そして、これらの考慮事項は、極端なシナリオに対応しなければならない。例えば、車載用に設計された 電子機器は、厳しい温度や気候に耐えなければなりません。ある会社は、市場で最高のアンプを設計することはできても、そのアンプが-40℃から+40℃までの温度変化に耐えられるかどうかを判断するための気候チャンバーを作る方法を知っているでしょうか？

さらに、テスターは効率的で費用対効果の高い設計でなければなりません。多くの場合、複数のユニットを同時に、あるいは異なる製品バリエーションに対応することができる。試験装置を再利用できる場所を特定したり、1分以内に10,000個のユニットを検査する方法を理解したりするには、社内の標準的な知識にはない専門知識と経験が必要です。これらの利点は自動化に根ざしており、それ自体がスキルセットなのである。

スケーラビリティ

変化する状況に迅速かつ効率的に適応する能力は、あらゆる組織において価値提案の重要な要素です。そのため、スケーラビリティは製造テストソリューションを選定する際の重要な基準となります。

この技術およびそれを効果的に活用し支えるために必要な人的および組織的リソースは、需要の急増に迅速に対応して「拡大（ランプアップ）」できることが求められます。また、運用条件が変化した際には、異なる拠点へ業務を移行する能力も必要です。

さらに、テストや品質データなど、しばしば膨大な量に達するデータを集約する能力にも対応できることが求められます。

最大手の経験豊富なメーカーは、あらゆる基本業務のスケーラビリティを確保することに強く注力しています。しかし、これほど高い能力を持つ企業であっても、テストのように高度に専門化された技術を十分にスケールさせることには課題を抱える可能性があります。

近年、供給網の度重なる障害が示しているように、すでに他の分野でスケーラビリティの問題に直面している企業も少なくありません。そのような状況下では、新たな不確実性の要素を加えることは、許容できないリスクと見なされることもあります。

製造業は無数の可動要素で成り立っています。そのため、冗長性が必ずしも悪いとは限りません。再利用や繰り返しが可能なものは、シンプルさ、適応力、そして実行力をもたらします。

共通コア・テスト・ステーション

共通コアまたはジェネリック・テスト・ステーションは、複数の製品に対応し、需要に応じて簡単にランプアップまたはランプダウンできる柔軟なソリューションです。製品要件を分析することで、これらのステーションは、繰り返されるテスト機能のすべてをステーションのベースにまとめるように設計されています。適切な汎用ステーションは、先行投資が大きくなります。一般的なテストは、実行のために高価な計測器を必要とすることが多い。次に、より安価なフィクスチャーは、製品に特化した設計になっています。製品の種類に合わせて交換することができる。テストステーションの核となる適切な設計に投資することで、高価な機器の再利用が可能になり、設計から修理に至るまで、企業を横断することができます。 

例：コア共通テストステーション

優れたコアには、高価な機器類と最初のNREがすべて含まれる。それ以降、将来的な投資は、はるかに安価なフィクスチャーに行われる。繰り返しますが、これらのフィクスチャーは、各製品タイプに固有のすべての要件に対応します。これにより、高価なコアを繰り返し再利用することができ、将来的には何十万ドルも節約できる可能性がある。

共通テストプラットフォームは正しい道か？

どのようなテストセットアップでも、一般的なテストステーションに適合するわけではありません。事前に製造要件を理解し、技術をしっかりと把握することが重要です。その価値を高めるためには、両者のオーバーラップが必要である。例えば：

シナリオ1：

あるメーカーにはAとBの2つの製品があり、製品Aには140％、製品Bには120％の処理能力が必要である。その結果、20％のシステムを購入するという選択肢はないため、各製品に2台の独立したステーションが必要となる。専用のテスト・ステーションに投資する場合、1システムあたり25万ドルと、1台1万5,000ドルのフィクスチャー4台が必要になる。これは、100万ドルをはるかに超える投資と4ユニットのフロアスペースになる。その代わりに彼らが選択したのは、3ステーションで30万ドル、さらに製品A用フィクスチャー2台と製品B用フィクスチャー2台、フィクスチャー1台あたり2万ドルの汎用コアへの投資である。その結果、彼らは98万ドルを費やし、初期購入価格の7.5％を節約し、3ユニットのフロア・スペースを占有するだけになる。さらに、この先、フォローアップの購入はすべて2万ドルに設定される。

シナリオ2：

あるメーカーの製品需要が大きく変化した。ある製品が廃止される一方、別の製品は100％伸びたのだ。幸運なことに、同社はもともと共通コア・テスト・プラットフォームを購入していた。今、増加に対応するために専用のテストステーションに再投資する代わりに、成長する製品用の追加フィクスチャーを購入し、廃止された製品のステーションを活用するだけでよいのです。フィクスチャーの設計は、テスト・パートナーがすぐに利用できるため、大きな変更に迅速かつ簡単に対応することができます。これによって、メーカーはスタンドアローンのステーションにかける費用の10倍以上を節約でき、フロアに機械を追加することもない。

シナリオ3：

修理センターはUTSの候補です。通常、製品タイプごとに1つの試験ステーションが必要です。時間の経過とともに増えていく製造の種類にもよるが、これは相当なものである。この装置は、顧客に適切なサービスを提供するために長時間使用できる必要がありますが、使用されるのは10％未満です。複数のテストコアに投資することで、将来の投資はより安価な器具に限定されます。20年にわたり、何度も製品を繰り返すのであれば、できるだけ再利用可能な機器にすることは理にかなっている事となります。

フィージビリティ・スタディ（実現可能性調査）を実施することは、常に意義のあることである。フィージビリティ・スタディジェネリック・ステーションがオプションであるかどうかを判断する。

サポート

現代の製造業は、非常に多くの場所、地域、タイムゾーンにまたがって操業しているため、世界中で24時間体制に近いサポートが必要とされている。昨今、ほとんどの企業は、拡大する業務の要求によってすでにストレスを感じており、このことが製造テストのような機能のアウトソーシングを魅力的にしているのかもしれない。もちろん、アウトソーシング・プロバイダーは、メーカーが必要とするレベルのサポートを、適切な地域、タイムゾーン、言語で提供できなければならない。メーカー自身のニーズと密接に連携したワールドワイドなプレゼンスは、テスト・ソリューション・プロバイダーにとって重要な選択基準となるはずです。工場の操業停止にかかるコストは、それほど大きくないテスト・ソリューションが提供するかもしれない節約に見合うものでは決してありません。

信頼性

スマートフォン、ウェアラブルデバイス、車載インフォテインメントシステム、医療機器など、さまざまな技術が1つの製品に集約されたことで、製品テストはますます複雑になっています。ますます小型化するデバイスでより多くの技術をテストするという明らかな課題に加え、製品競争が激しくなる一方で、賞味期限がどんどん短くなっているという事実もあります。そのため、今日の電子機器メーカーの多くは、より多くの製品機能をできるだけ早くカバーするために、テスト・アーキテクチャとテスト・ルーチンを最適化しています。LabVIEWやNI TestStandのような標準化されたテストソフトウェアを使用することで、バッチテストや並列テストを実装してスループットを高速化し、機器の使用を最適化し、標準操作手順（SOP）を自動化し、テスト結果データを簡単に収集してプロセスをさらに改善することができます。今日の複雑な車載システムが、新しいテストアプローチを必要としていることは明らかです。

徹底した製品テストにおける重要なコンポーネントは、アセンブリ・テスト・ステーション、機能テスト・ステーション、環境ストレス・スクリーニング（ESS）テスト・ステーションを含む自動テスト装置（ATE）である。これらは、半導体チップや基板などの組み立て済みコンポーネントの検証や、部分的または完全に組み立てられたユニットの機能テストに使用されます。さらに、製品がどこでどのように使用されるかに応じて、振動、落下、浸漬、電磁気や極端な温度にさらされても動作することを確認するために、小さなユニットサンプルのテストに使用される特殊なテストステーション、治具、チャンバーがあります。どの段階でも故障したユニットは、通常、トラブルシューティングと再調整のために修理ステーションに送られる。 

ATEは、同じ時間枠の手動テストでは再現できない、信頼性と再現性の高い結果を提供します。自動化により、すべてのテスト手順、シーケンス、ステップが 、すべてのデバイスに対して確実に実行されます。どんなに訓練された2人の人間のオペレーターが、同じ品質の結果を出すことは物理的に不可能です。同じ作業を何度も行うことは冗長であり、100％同じ方法で行うことはできません。オートメーションは再現性を提供し、ばらつきを抑え、人間だけでは不可能な精度とスピードの両方を達成することができる。 例えば 、自動化された画像検査は、ほんのわずかな欠陥もマイクロ秒単位で検出することができる。人が同じ作業を行う場合、顕微鏡の焦点を合わせたり、合わせ直したりするのに多くの時間を浪費する。オートメーションは不良品を簡単に選別するため、 より厳しい業界のコンプライアンス要件への対応も簡素化できる 。

結論

これらの決定要因は、どれも単独で考えることはできず、企業によって、その具体的な要件によって重みが異なる。高度に専門化された製品開発者やメーカーにとっては、深い専門知識の必要性が、技術選択の基準として規模の経済性を上回り、社内ソリューションの方が安全な道であることを示唆する場合もある。また、プロジェクトの複雑さやスケーラビリティへの懸念から、専門プロバイダーによるアウトソーシング・ソリューションを選択する企業もあるだろう。また、どの企業にとっても、どのようなデリバリー・モデルを選択するにせよ、初期コストとTCOの両方が重要な考慮事項となることは間違いない。最終的には、どのような決定を下すかと同じくらい、どのように選択の決定を下すかが重要である。企業全体、場合によっては社外の重要な意思決定者が関与し、彼らの関心や懸念を考慮しなければならない。必須要件は、その要件に対応できるコアコンピテンシーとともに特定されなければならない。関係者全員が、テストソリューションに何が必要で、それが自分たちの役割や責任にどのような影響を与えるかについて、正直かつ明確な目で評価しなければなりません。このように、グローバル・サプライ・チェーンに関わる他のすべてのことに取り組む方法で、選定プロセスに取り組めば、正しい決断が下されるでしょう。

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