粘度変化検知を配管内流体へ〜「ToromiAI」活用シリーズ〜

ToromiAIは、AIカメラによる液体監視AIソリューションです。
粘度、液体の色、濁り、油膜などを高精度に判定し、リアルタイムで異常を検知・通知します。
目視検査の属人化や見逃しを防ぎ、品質向上、生産性向上、環境リスク削減に貢献します。

本ブログでは、どのようなシーン・対象物において、このToromiAIが効果が出るのかを具体的にお伝えしていきます。

【今回の対象】配管内流体
【検知すること】粘度変化検知
【期待できる効果】粘度を数値化することで詰まり予兆検知し、突発的な製造停止や設備故障の予防に繋がります

実は見づらい配管内部、詰まってからわかるという実情

従来の粘度管理は、サンプリングを行いラボで測定するか、オペレーターが運転状況を見て感覚的に判断する方法が主流でした。
しかし、この方法ではリアルタイム性に欠けるだけでなく、異常の兆候を事前に察知することが困難です。
そのため、粘度の上昇が原因で配管に詰まりが発生し、ライン停止後に初めて問題が顕在化することも少なくありません。これでは生産効率が低下するだけでなく、設備に大きなダメージを与えるリスクもあります。

「ToromiAI」による粘度変化の検知と数値化

液体監視AIソリューション「ToromiAI」では、AI技術を用いることで、配管内の流体粘度をセンサーから得られるデータ（流速、圧力、温度、音響信号など）からリアルタイムに推定・数値化できます。
とくに重要なのは、通常状態と異常状態のパターンを学習し、粘度が高まった異常状態を早期に検出できる点です。
「ToromiAI」は微小な変化を見逃さず、わずかな兆候からも粘度異常を推定できるため、事後対応ではなく事前対策が可能となります。

粘度変化検知のメリットと期待できる効果

1. 設備トラブルの未然防止

　　AIが異常な粘度上昇を検知すれば、配管詰まりやポンプの過負荷を未然に回避できます。
　　突発的なライン停止を防ぐことは、生産稼働率の向上に直結します。

2. 品質の安定化

　　粘度は製品の品質に大きな影響を与える要素です。食品や化学製品などでは、粘度が規格外になると製品ロスが発生します。
　　AIによる監視は、製品の一貫した品質維持に貢献します。

3. メンテナンスコスト削減

　　従来は事後対応で修理や洗浄に大きなコストがかかっていましたが、AIによる早期検知で予防的な保全が可能となり、無駄なコストを削減できます。

4. 人材不足対策と技能継承

　　熟練技術者の経験や感覚に依存していた粘度管理をデータとAIに移行することで、人材不足の課題を軽減し、知識の標準化・継承にもつながります。

粘度変化検知のユースケース例

食品業界

乳製品やソース、ドレッシングといった高粘度食品では、製造工程中の粘度変化が製品品質に直結します。AIで粘度をリアルタイムに監視することで、規格外品の発生を抑え、安定した製造を実現できます。

化学業界

樹脂や接着剤など、粘度が変化しやすい化学製品では、配管詰まりやポンプ損傷のリスクが高い分野です。AI検知により異常兆候を早期に発見し、工程全体の安定化に寄与します。

製薬業界

製剤やシロップの製造においても、粘度は品質に直結する重要パラメータです。AIによる自動監視は、GMP（医薬品製造管理基準）にも適合しやすく、品質保証の強化につながります。

石油・エネルギー分野

原油や潤滑油の流体粘度は温度や組成によって変化します。AI監視により異常な変化を素早く把握できれば、設備の安全稼働やエネルギー効率向上に直結します

まとめ：「ToromiAI」粘度検知が拓く新しい製造現場

AIによる配管内流体の粘度変化検知は、単なる監視の効率化にとどまらず、製造業における品質保証、予防保全、コスト削減、人材不足解消といった複数の課題を同時に解決できる可能性を持っています。
今後は「粘度の変化に気付いてから対処する」時代から「変化を事前に予測して対処する」時代へと進化していくでしょう。
製造業におけるDX推進の一環として、AI粘度検知は大きな武器となりうると考えらえます。

まずはPoC（概念実証）から始められますので、ご相談ください。

ToromiAI　液体監視ソリューション

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