AIによるリアルタイム造粒プロセス分析
リアルタイムでドラム造粒機の挙動を可視化
実験室データからAIが工場スケールの運転条件を自動予測
目標範囲 2mm〜4mm をハイライト表示
登録済み原料データベースからAIが最適条件を導出
| 分類 | 原料名 | 粒度 (μm) | 溶解度 | 吸湿性 | 推奨水分量 |
|---|---|---|---|---|---|
| 窒素質 | 尿素 | 500〜1000 | 高 | 高 | 8〜12% |
| 窒素質 | 硫安 | 300〜800 | 中 | 低 | 6〜10% |
| 窒素質 | 塩化アンモニウム | 400〜900 | 高 | 中 | 7〜11% |
| リン酸質 | 過リン酸石灰 | 200〜600 | 低 | 中 | 10〜14% |
| リン酸質 | 重過リン酸石灰 | 150〜500 | 中 | 低 | 8〜12% |
| カリ質 | 塩化カリウム | 300〜700 | 高 | 中 | 6〜9% |
| カリ質 | 硫酸カリウム | 250〜650 | 中 | 低 | 7〜10% |
| 複合 | NPK 15-15-15 | 200〜800 | 中 | 中 | 9〜13% |
| 複合 | NPK 20-10-10 | 250〜750 | 中 | 中 | 8〜12% |
AI解析による最適運転条件と予測結果
最短6ヶ月で運用開始
既存の実験データ・操業データを収集し、AIモデル構築に必要なデータセットを整備します。データ品質の評価と前処理を実施。
造粒プロセスの物理モデルとデータ駆動型AIを融合したハイブリッドモデルを構築。スケールアップ則を学習させます。
Webプラットフォームの構築、3Dシミュレーション画面の開発、お客様の操業環境に合わせたカスタマイズを行います。
実際の操業データを使用した検証テストを実施。精度確認後、本番運用を開始します。運用サポート体制も整備。