消毒ジェルの粘度を安定化するエタノール比率と撹拌回転数制御

消毒ジェルの粘度安定化の重要性と製造現場の課題

消毒ジェルの需要は感染症の流行をきっかけに一層高まり、今や一般消費者から医療現場まで幅広く利用されています。
高い殺菌効果と使いやすさの両立が求められる中、ジェルの「粘度」が製品品質を左右する重要な指標となっています。
にもかかわらず、多くの製造現場では原料配合や撹拌条件の微妙な違いで粘度がぶれやすく、品質トラブルや歩留まり低下の要因となっています。

長年、現場に身を置き品質管理や工程改善に取り組んだ私の視点から、消毒ジェルの粘度安定化について解説します。
特に、エタノール比率の最適化、撹拌回転数の制御、アナログ管理から脱却する製造DXのポイントにも触れていきます。

サプライヤーとして品質提案を検討している方や、バイヤーとして安定調達を実現したい方、現場改善に悩む生産管理者の方の一助となれば幸いです。

消毒ジェルの粘度を左右する主因：エタノールと増粘剤

ジェル特性を規定する主剤と添加剤

消毒ジェルの主成分はエタノール（アルコール）です。
このエタノールに、水、増粘剤（カルボマーやキサンタンガム等）、中和剤や保湿剤などが添加されます。

増粘剤がジェルの「形」を作り、エタノールが消毒効果を担いますが、この2つの比率バランスが崩れると、粘度が大きく変動します。
エタノール濃度が高すぎれば増粘剤がネットワークを形成できず、結果としてシャバシャバ・水っぽくなります。
逆にエタノールが少なければ十分な消毒効果が得られません。

増粘剤の特性にも着目

増粘剤のタイプによっても、溶解性やエタノールとの親和性が異なり、製造ロットごとに粘度が変動しやすいです。
特に、昭和の頃から続くアナログ混合管理の現場では、「勘・経験」に頼った原料投入や撹拌調整が行われ、粘度バラツキが慢性化しがちです。

エタノール比率最適化が求められる理由

法規制と最適消毒効果のバランス

消毒ジェルに用いるエタノール濃度は、厚生労働省のガイドラインや各業界団体の規格で定められています。
一般的に、濃度が60～80%台が推奨されていますが、60%を下回ると消毒力が著しく低下します。

一方で、増粘剤がエタノール溶媒中では十分に膨潤せず、粘度が下がりやすいという課題が存在します。
よって、
– 殺菌効果の最大化
– ジェル状の安定確保
この両立をいかに設計するかが、現場に問われる課題です。

原料品質変動も要注意

エタノールの純度や増粘剤のグレード、各種副原料（精製水、保湿剤等）のロット差も、経時的な粘度変動のリスク因子となります。
サプライヤー目線では、安定品質の原料提供をバイヤーへ訴求するポイントになる一方、バイヤー側では原料調達の多角化やスペック管理強化が肝要と言えるでしょう。

撹拌回転数が及ぼす影響と、伝統現場のジレンマ

なぜ撹拌回転数で粘度が変わるのか

増粘剤を均一に分散させるためには、適切な撹拌が不可欠です。
しかし撹拌回転数が高すぎると、シア（せん断）力でゲル構造が崩壊し、粘度が低下してしまいます。
逆に撹拌が弱すぎると増粘剤のダマが残り、ジェルの均質性を損ねてしまいます。

昭和アナログ時代の現場では、「古参職人の肌感」「うまく混ざったら色や艶で判断」といった慣習が強く、撹拌条件の標準化が十分ではありません。
特に多品種少量・受託生産では、各ロットごとの微妙な勘調整がクオリティを左右します。

自動化、標準化への壁

設備の自動化は進みつつも、撹拌条件の最適化・可視化は進みが鈍いのが実情です。
理由は、撹拌力学や流体力学の知見をOJTに落とし込めていない、デジタル計測・分析との連携が不十分、といったアナログ体質の根強さです。

現場目線では、「ラインの機械性能差」「現場温度・湿度の違い」も、撹拌効率差・泡立ちや結露等の異常の遠因になります。
IoT導入やAI分析を進める先進工場でも、現場ワーカーの知見をDXにどう活かすかが問われています。

粘度安定化のための具体的な管理ポイント

原料・配合管理の精密化

– 原料導入時（エタノール・増粘剤等）、受入検査で含有量・規格を定量把握する
– 製造ロットごとの配合レシピをデジタルで一元管理し、手入力・手作業を極小化する
– 配合率の見直しや工程変更時には、必ずテストバッチを実施し粘度データを取得する

こうした管理をサプライヤーとバイヤーが二人三脚で推進できれば、長期的な品質安定につながります。

撹拌プロセスのデジタル制御化

撹拌槽の回転数、回転パターン（シングル／ダブル／可変ピッチ）、撹拌羽根の形状、軸振れ管理など、細かな工程パラメータをモニタ・記録することが重要です。
– 粘度・温度・導電率などプロセス変数をリアルタイムモニタ
– データロガーやPLC（プログラマブルロジックコントローラ）で撹拌記録を自動化
– 取得データをAI・統計解析し、最適な回転数レンジを明文化する

特にAI活用の現場では、こうしたデータを教師データ化し「この粘度・この撹拌条件であれば歩留まりはこうなる」と現場ナレッジ化する動きが有効です。

アナログからDXへ：現場目線の改善提案

バイヤーとサプライヤーの関係性変化

従来は「仕様書どおり・スペックどおり」のサプライヤー評価が中心でした。
しかし、原材料市況の変動やサプライチェーンリスクが増大する中で、
– 問題発生時に“なぜ”を深堀りできるエンジニアリング力
– 原料・工程の改善を提案してくれる開発型サプライヤーとの協働体制
が新しいパートナーシップの力点となっています。

現場改善の知恵・工夫を、標準化・仕組み化するプロセスこそが、アナログからDXによる価値向上に直結します。