流体の反応状態検知〜「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】各反応槽、タンク、貯水槽、排水槽など製造・化学反応途中の物体・状態
【検知すること】各槽・タンク内の対象流体の化学反応良否検知
　　　　　　　　　（フロックの有無、粘度、色、異物の有無、発泡の有無など）
【期待できる効果】対象物の状態をリアルタイムで確認・監視することで即時異常検知、製造プロセスの効率化や
　　　　　　　　　　　　不良時のリカバリー早期化

製造業において化学反応を伴う流体は、品質を大きく左右する重要な要素です。
化学薬品の合成や食品発酵、排水処理など、多くの工程で「液体や粘度を持つ流体」が登場します。特に、フロックがきちんと浮いてくる反応や粘度や濁りが適切に変化しているかどうかは、製品の品質や環境対応に直結します。

しかし現状では、これらの状態を人の目で監視するか、サンプリングして分析する方法に頼っているケースが多く、異常検知が遅れると不良の拡大や材料ロス、さらには環境汚染にもつながりかねません。

現状の課題：化学反応を伴う流体監視の難しさ

化学反応中の流体監視には、以下のような課題があります。

目視による監視の限界
タンクや配管のサイトグラスを通じて、人が「色」「泡立ち」「フロックの浮上」「濁り」などを確認していますが、判断が主観的かつ属人的です。また、24時間連続監視は不可能で、瞬間的な異常を見逃す可能性も高いのが現状です。
サンプリングによる遅延
サンプルを採取して分析する方法では、異常が発生しても気付くまでにタイムラグが生じます。その間に不良が拡大し、大量の製品廃棄や工程全体のリカバリーが必要となります。
複雑な化学反応の可視化の困難さ
化学反応は温度や濃度によって進行度が変化し、色調や濁りも微妙に変わります。こうした連続的な変化を定量的に監視することは、人の目や従来の静止画ベースAIでは特徴を捉えるには難しさがあります。

これらの課題が、効率的かつ安定した製造の妨げとなっています。

「ToromiAI」で反応状態を監視・検知

流体に特化した動画解析AI「ToromiAI」を用いると、化学反応をリアルタイムで監視でき、次のような強みを発揮します。

1. 色や濁りの変化を定量化

　　化学反応の進行度合いを示す「色の変化」や「濁りの度合い」を動画から数値化できます。
　　これにより、熟練者の感覚に頼ることなく、客観的なデータで状態を把握できます。

2. フロック浮上や泡立ちの異常検知

　　排水処理や発酵工程では、フロックの浮上や泡立ちの様子が品質や環境基準を満たすかどうかの鍵を握ります。
　　「ToromiAI」はその状態をリアルタイムで追跡し、異常な挙動が出た瞬間に検知可能です。

3. 粘度変化を非接触で推定

　　流体の流動速度や動き方を解析することで、粘度の変化をセンサーを取り付けずに推定可能です。
　　これにより、衛生管理が求められる食品・医薬品分野でも利用しやすくなります。

4. 正常反応と異常反応の違いを学習

　　「ToromiAI」は過去の正常な化学反応パターンを学習し、それと異なる挙動を検知することができます。
　　たとえば、反応時間が長すぎる、発泡が過剰、沈殿が不十分などの異常を瞬時に見分けます。

期待できる効果とメリット

省人化と技能伝承の補完
熟練者の経験に頼っていた監視作業をAIに任せることで、省人化が可能になります。また、若手人材でも高品質な管理が行えるようになり、技能の属人化を防ぎます。
熟練の勘や知見をデジタルデータ化、蓄積へ
熟練者の経験に頼っていた監視作業をAIにシフトすることで、これまで退職・離職などでナレッジロストしていたベテランの知見を形式知として企業の資産データにできます。
製造プロセスの効率化
リアルタイム監視により、異常が発生しても早期に対応でき、工程中断やライン停止を最小限に抑えられます。
材料ロスの大幅削減
異常が拡大する前に検知できるため、不良品の大量発生を防ぎ、原材料の無駄を削減します。結果としてコストダウンと環境負荷低減を実現できます。
品質の安定化と顧客信頼の向上
安定した化学反応管理により、製品品質が均一に保たれます。これは顧客満足度やブランド価値の向上につながります。

ユースケース例

「ToromiAI」は以下のような製造プロセス、化学反応での監視・検知に役立てていただけます。

化学業界

化学反応槽内の色変化や沈殿挙動の監視
ポリマー反応における粘度変化の検知
廃液処理でのフロック浮上確認

製薬業界

培養液の反応状態（泡立ちや沈殿）の監視
薬液の粘度や透明度の管理
品質異常を早期に検出し、廃棄量を削減

環境・水処理業界

排水処理でのフロック生成や浮上の確認
油膜や濁度の異常検知
環境基準を満たさない水質変化の早期発見

上記以外にも適用できるケースは考えられますので、気になる課題があればご相談ください。

まとめ

化学反応を伴う流体の監視は、従来は目視や定期サンプリングに依存しており、リアルタイムでの異常検知や定量的な評価が困難でした。
これに対して、流体に特化した動画解析AI「ToromiAI」は、画像処理・機械学習・深層学習アルゴリズムを組み合わせ、連続的に変化する反応の状態をデータとしてとらえることが可能です。

具体的には、コンピュータビジョン技術により「色・濁度・粘度・発泡・フロック挙動」を数値化し、異常検知モデルが正常パターンとの乖離を即時に判定します。また、時間軸を考慮した解析により、反応進行度や異常の兆候を従来よりも早期に予測できる点も大きな特徴です。

今後は、化学・製薬・食品・環境処理など幅広い分野で、動画解析AIを活用した「化学反応モニタリング」が普及し、人の勘や経験に依存しないデータドリブンな製造管理が実現していくと考えられます。

まず最初の一歩について、お気軽にご相談ください。

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