導入事例 01

トンネル窯の台車管理システム

AIカメラで窯の中の台車を見える化し、「いつ温度を調整するか」が読めるようになりました。

ご依頼株式会社岡田煉瓦製造所様

技術AI画像検知（独自学習モデル）・Webアプリ

構成Raspberry Pi 3台（入口・出口・サーバー）

課題

株式会社岡田煉瓦製造所様では、台車に積んだ煉瓦をトンネル窯に通して焼き上げています。窯の中は外から見えないため、どの台車がどこまで進んでいるのか、あとどれくらいで焼き上がるのかを確かめる方法がありませんでした。

煉瓦は製品ごとに焼く温度が違うため、窯の温度は、そこを通る製品に合わせて切り替える必要があります。中が見えないなかで、そのタイミングは経験で見計らうしかありませんでした。

仕組み

入口と出口のカメラで、窯の中を追いかける

窯の入口と出口にAIカメラを設置し、台車の番号を自動で読み取る仕組みをつくりました。

台車には「★ 12 ★」のように、星印に挟まれた2桁の番号が付いています。窯の入口と出口に設置したカメラがこの番号をAIで読み取り、台車がいつ窯に入り、いつ出たかを記録します。

窯の中の55の位置に、いまどの台車があるかを色分けで表示します。台車を選ぶと、積んでいる製品の種類や焼き上がり予定時刻も確認できます。

窯には温度を制御するポイントが並んでいて、通る製品に合わせて温度を切り替えます。画面にはこの調整エリアの台車が製品ごとに色分けで表示され、制御ポイントへの到達予定時刻が台車ごとに出ます。次に来る製品に合わせて、温度調整の準備ができます。

導入後

どの製品の台車が、いつ温度の制御ポイントに来るのか。これまで経験で見計らっていたタイミングが、画面の到達予定時刻でわかるようになりました。窯の進む間隔が変わったときも、現場で入力し直せば、すべての台車の予定時刻がすぐに計算し直されます。

お客様の声

温度を制御するポイントごとに、いまどの製品の台車がいるか、いつ到達するかを表示します。

窯の中の55の位置を色分けで一覧表示します。空きや照合の結果もひと目で分かります。

出口で読み取った台車が予定どおりかを自動で確認し、結果を記録します。

読み取った番号が自動で入力され、製品の種類を選ぶだけで登録できます。

台車の出入りや登録の操作を記録します。出荷時には、そのときの焼成条件も記録に残ります。

Raspberry Pi 3台で動作します。電源を入れるだけで起動し、社内ネットワークだけで完結します。

「うちの現場でもできる？」という段階から、お気軽にご相談ください。