長年解決が難しかった超小型電子部品「MLCI（積層セラミックインダクタ）」の外部電極塗布工程。0603という極小サイズかつ日産4億個という膨大な量産体制において、フェライト特有の寸法ばらつきや脆さをいかに攻略し、自動化を実現するかは至難の業でした。本記事では、機械部門の技術士である著者が、単なる設備の機械化にとどまらず「現象の解明」と熟練者の「暗黙知の形式知化」によって挑んだ、高難度な自動化プロジェクトの舞台裏を解説します。T（公差）・Z（塗布領域）・Zero Defectの視点に基づく工程再設計から、課題解決に至る5つの技術的アプローチまで、自動化の本質に迫る泥臭くも実践的な知見をお届けします。

1. はじめに― なぜこの自動化は難しかったのか

私は機械部門の技術士として、これまで数多くの生産技術課題に取り組んできました。その中でも、今振り返ってみても特に難易度が高かったテーマの一つが、MLCI（積層セラミックインダクタ）外部電極塗布工程の自動化でした。一見すると「電極を塗る工程を自動化するだけ」と思われるかもしれません。

しかし、現実は全く違いました。相手は0603サイズ、つまり長さ0.6mm、幅0.3mmという超小型部品です。しかも、1個ずつ扱うわけではありません。私たちは、数千個のマラチップを1トレイ単位で処理しながら、最終的には毎日4億個という膨大な生産量を実現しなければなりませんでした。さらに、フェライト材料特有の寸法ばらつき・微小欠けやクラック・電極塗布位置精度・塗布量管理・品質保証・既存設備との連携など、多くの課題が複雑に絡み合っていました。

このテーマを通じて私は、自動化とは単なる機械化ではなく「現象を理解し、人の知恵を機械へ移植する作業」であることを改めて実感しました。

2．MLCIとは何か ― MLCCとの違い

2-1．MLCIの役割

MLCI（Multilayer Ceramic Inductor）は、フェライトを積層して作られる電子部品です。主な役割は、ノイズ除去（EMI対策）・電流の平滑化・信号の安定化です。スマートフォンや自動車、通信機器など、あらゆる電子機器に搭載されています。

フェライトは磁性体であり、磁気エネルギーを蓄えるという特徴を持っています。

2-2．MLCCとの違い

 MLCIと MLCC、主材料は、 フェライト 誘電体です。蓄えるものが、MLCIは 磁気エネルギー、MLCCは 電気エネルギーの違いがあります。主な用途は、ノイズ対策 デカップリングです。この違いが、外部電極工程の難しさに直結します。フェライトは脆く、焼成時の収縮ばらつきも大きいため、同じ0603サイズであっても寸法が完全には揃いません。

この「わずかな違い」が、自動化では大きな問題になります。

3．外部電極工程とは何か

読者の中には「外部電極塗布工程とは何をしているのか」と思われる方もいるかもしれません。外部電極工程は、焼成されたチップの両端に電極を形成し、基板実装できる状態にする工程です。一般的には次のような流れになります。

• 焼成済みチップ供給
• チップ整列・位置決め
• 外部電極ペースト塗布
• 乾燥
• 焼付け焼成
• めっき処理
• 外観検査
• 電気特性検査

この中でも、最初の塗布工程が品質を大きく左右します。塗布不良が発生すると、オープン不良・短絡不良・はんだ実装不良・信頼性低下につながるためです。まさに製品品質を決定する重要工程でした。

4．外部電極塗布工程の本質的な難しさ

当時、私たちは数千個のチップを1トレイ単位で処理していました。ここで大きな問題がありました。人間であれば「少しずれている」「このチップは欠けている」「塗布量が少ない」と直感的に判断できます。しかし機械にはそれができません。

主な課題は次の通りでした。

• 微小チップへの均一塗布
• チップ寸法ばらつきへの追従
• 数千個同時処理時の位置精度維持
• 塗布量の安定制御
• クラック・欠けの防止
• 高速処理と品質の両立

特に難しかったのは「ばらつきを持つワークをどう機械に理解させるか」でした。ここが人と機械の最も大きな違いでした。

5．TZ課題とは何だったのか

このプロジェクトでは、工程内に長年解決できなかった根本課題が存在していました。私はこれを再整理し、次の3つの視点で考えました。

• T：Tolerance（公差）
• Z：Zone（塗布有効領域）
• Zero Defect（不良ゼロ）

つまり「装置を作れば解決する」のではなく「工程そのものを再設計する」必要があったのです。例えば、チップ寸法公差が大きいと、塗布位置がずれます。塗布位置がずれると、有効電極領域（Zone）を外れてしまいます。

その結果、

• オープン不良
• 短絡不良
• 特性異常

などにつながります。つまり、公差と品質は密接につながっていたのです。

チップ寸法ばらつき → 塗布位置ずれ → 有効電極領域（Zone）逸脱 → オープン不良・短絡不良

6．技術的解決へのアプローチ

6-1．まず工程を分解した

問題が複雑なとき、私は必ず機能分解を行います。この工程を次のように分解しました。

• チップ認識
• 位置補正
• 塗布量制御
• 乾燥・焼成挙動
• 品質判定
• 外観検査

すると、それまで見えなかった問題が次々に見えてきました。

外部電極塗布工程

├─チップ認識

├─位置補正

├─塗布量制御

├─乾燥・焼成

├─品質判定

└─外観検査

6-2．暗黙知を形式知へ変える

次に行ったのが、熟練者の判断基準の見える化です。ベテラン作業者は「何となく違和感がある」と言います。しかし自動化では「何となく」は使えません。そこで、どこを見ているのか、何を基準に良否判定しているのか、どれだけなら許容できるのかを徹底的にヒアリングしました。

そして、

• 数値ルール
• 判定アルゴリズム
• フィードバック制御

へ変換しました。つまり、勘を制御理論へ変換したのです。

6-3．試作で直面した予想外の問題

試作初期には、数千個を処理するたびに欠けやクラックが発生しました。原因を調査すると、チップを保持する機構の剛性が高すぎたことが分かりました。金属機構としては十分な剛性を持っていたのですが、相手は脆性材料であるフェライトです。わずかな押圧力の変化が、欠けやクラックにつながっていたのです。

最終的には、

• 保持荷重の最適化
• 接触部材の見直し
• 加圧方法の変更

を繰り返し、ようやく安定した工程を実現することができました。

この経験から学んだのは「機械の常識が、材料の常識とは限らない」ということでした。

7．機械部門技術士として重視した5つの視点

現象理解

├─公差設計

├─暗黙知の形式知化

├─アルゴリズム化

├─実験と検証

└─品質保証

① 現象を疑う

最初から装置を考えない。まず物理現象を理解する。

② 公差設計から見直す

ばらつきを許容する設計を考える。

③ 人の判断を言語化する

熟練技能を数値へ変換する。

④ アルゴリズム化する

制御ロジックとして実装する。

⑤ 小さく試し、早く修正する

机上設計だけでは答えは出ない。

現場で試しながら完成度を高める。

8．このプロジェクトから学んだこと

このプロジェクトで得た教訓は明確でした。

• 工程を物理現象として理解する
• ばらつきを数値化する
• 暗黙知を形式知へ変換する
• 公差設計と制御設計を統合する
• 品質保証まで含めて設計する

自動化とは、単なる省人化ではありません。人が持つ経験、勘、知恵を工学へ変換する作業です。そして、高難度な自動化ほど、最先端技術よりも原理原則が重要になります。

9．おわりに

MLCI外部電極自動化は、材料工学、機械設計、制御工学、品質工学、生産工学が融合した総合技術課題でした。毎日4億個という膨大な生産量を支えるためには、設備だけでなく、工程そのものを理解し直す必要がありました。振り返ると、最も重要だったのは「現象から考える」という姿勢だったと思います。

若い技術者に伝えたいことがあります。難しい問題ほど、答えは意外にも基本の中にあります。そして、自動化の本質とは、機械を設計することではなく「人の知恵を設計すること」なのです。

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