産業安全

概要

工場業務にわたる粒子・熱画像可視化

ある主要な台湾石油化学事業者が、Atomrock の粒子可視化 AI と熱画像可視化 AI を並列に展開しました——制御室および機械室の環境、そして生産フロアの工場エリアの両方にわたって。2 つの知覚層が共に、工場オペレーターが普段見ることのできないもの——逸散性の粉塵やエアロゾル、通電中の機器の熱異常——を、位置・重大度・映像記録を伴う独立した時刻スタンプ付きの AI イベントへと変換します。

どちらの層も同じ Atomrock スタックで稼働します：AEC300——Atomrock 最新の高性能 Edge AI Computing デバイス——が各カメラ位置に設置され、知覚警戒アプリケーションプロファイルを実行します。統合されたクラウドストリーミングセンターが推論結果を受け取り、オペレーターはここでライブフィードを監視し、警報ゾーンを設定し、イベント履歴を確認します。ひとつのプラットフォーム、相補的な 2 つの感覚、そして顧客の最も安全クリティカルな内部環境にわたる展開。

課題

人間の目では絶対に捉えられなかった 2 つの故障モード

石油化学業務には 2 つの並行するリスクプロファイルがあります。サーバールーム、開閉装置、変圧器エンクロージャー、プロセス制御施設の内部では、機器のホットスポットは熱センサーや火災報知器が反応する数時間前から静かに発達することがあり、一般の監視が捉える頃にはすでに火災リスクとなっていることが多いのです。工場フロア、貯蔵・移送インフラ周辺では、逸散性の粒子状物質やエアロゾルの放出が漏えい、異常な放出、粉塵の堆積の早期指標であり、こうした環境では着火リスクが現実のものです。

標準の CCTV はその両方を記録していましたが、どちらにも行動を起こしませんでした。巡回点検は地点をカバーするだけで、連続的なカバレッジではありませんでした。事業者が同時に必要としていたのは：重要な内部環境にある通電機器の連続的な熱監視、そして工場エリアにわたる連続的な粒子・エアロゾル監視。両方を、ビデオの壁を見続けることなく小規模な運用チームで分類できる、実行可能なゾーンベースのイベントへと収斂させること。

ソリューション

ゾーンベースのイベント、エッジ推論、ひとつのオペレーターコンソール

Atomrock は事業者の高価値拠点に熱画像カメラと粒子可視化対応カメラを展開し、それぞれに知覚警戒プロファイルを実行する AEC300 エッジ AI デバイスを組み合わせました。RTSP ストリームがエッジデバイスに流れ込み、推論はローカルで行われ、イベントと関連映像のみがクラウドに到達します——ここで 2 つの統合コンソール、熱画像可視化ストリームセンターと粒子可視化ストリームセンターに表示されます。

各カメラビューは、参照画像上に直接描画するオペレーター定義の警報ゾーンをサポートします。熱ゾーンは温度しきい値（≥ または ≤ 目標値、視覚強調用の調整可能なカラーマッピング付き）、検知モード（即時トリガー、または持続型——温度が設定可能な期間しきい値を超え続ける必要がある）、そして単一の持続的な異常からのアラート洪水を防ぐイベントごとの抑制ウィンドウを使用します。粒子ゾーンは描画された境界内の粒子カバー率パーセンテージしきい値を使用します。カバー率が設定値を超えると、システムは粒子オーバーレイクリップを伴うイベントを発火させます。

オペレーターはモダリティごとにひとつのコンソールから作業します。ライブストリームはクラウド経由で中継されるため、クライアントブラウザは工場のローカルネットワークに直接接続することはありません。マルチカメラのグリッドモードで 1 シフトが数十台のカメラを並列にカバーでき、タイムライン上のイベントカードからは異常が発火した瞬間に直接ジャンプ、標準または粒子／熱画像オーバーレイビューでクラウド録画を再生し、24 時間で失効する安全なリンクで工場安全、電気保守、環境チームへクリップを引き渡すことができます。

成果

連続的なカバレッジ、より迅速な対応、複数拠点で再現可能

機械室および工場エリアにわたって、かつて巡回点検が担っていた場面で、2 つの知覚層が今や連続的に稼働しています。通電機器の熱異常は、一般センサーで検知される遥か前に持続性が確認されたイベントとして表面化し、電気・施設チームは故障対応に分単位ではなく時間単位のリードタイムを得られるようになりました。工場フロアでの粒子・エアロゾル放出はゾーンレベルでキャッチされ、オペレーターはエリアごとにカバー率しきい値をチューニングできるため、日常的な活動と本物の異常イベントを区別できます。

運用面では、プラットフォームはかつて 2 つの専門監視問題だったものを、通常の制御室シフトで運用できるひとつのコンソールペアへと圧縮しました。ゾーンベースのイベント量はエリアごとに調整でき、抑制ウィンドウがキューを管理可能に保ち、クリップの引き渡しは摩擦がありません。エッジ AEC300 とクラウドストリームセンターの展開パターンは、同じ 2 つの知覚層を追加施設に展開するための顧客のリファレンスアーキテクチャとなりました。

Atomrock の粒子・熱画像可視化 AI が石油化学、エネルギー、重工業の導入をどのように支援できるか、お問い合わせください。