フレッシュコンクリート

[V-425] Prediction of slump for fresh concrete using mixer power load value by AI technology

〇Hiroyuki Hayano¹, Masatoshi Kudo¹, Kotaro Koike¹, Sho Ozaki², Souichi Ohki² (1.Taiheiyo Cement Corporation, 2.Pacific Systems Corporation)

Keywords:AI, Recurrent Neural Network, Concrete, Slump, Mixer power load value

生コン工場の製造工程においては、現状、オペレータがミキサ練混ぜ時のコンクリートの動きや電力負荷値を目視で確認しながら、スランプの管理を行っている。これを、人間の判断に頼るのではなく、機械的かつ定量的に判断できれば省力化につながるものと考えられる。そこで、本研究ではこの工程にAI技術を適用し、コンクリートの練混ぜ時における電力負荷値から、瞬時にスランプ予測を行う技術の構築を目指し、生コン工場で実証実験を行った。その結果、経時的なミキサ電力負荷値をブロック化し、連続的な数値の繋がりを考慮したRNNを適用することで、コンクリートのスランプおよびスランプフローが予測可能であることを明らかにした。