RGB-D · RADAR · CCTV
水位、ビジョン、現場映像と設備の状態を収集します。
PADAK・現場実証・2026
緑調除去設備
Industrial Physical AI統合制御
RGB-D・RADAR・CCTVで現場を認知し、Algae AgentとHoist Agentが運転判断を生成します。 MCU安全・制御層とPLCインターロックを経て、ゲート、投入器、プラズマシステム、ホイストを制御し、設備状態とセンサーデータを再フィードバックします。
運用確認画面
実際のAIパーセプション画面
AI HUDでPerception、Agent、Sensorの状態と現場映像を一緒に確認します。
CCTV & HMI
論理状態と実際の現場映像を交差確認します
Padak Native HMIとCCTV Viewerを一緒に確認してください。
CAM1現場周辺・PTZパトロール
CAM2浄化水槽内部
CAM3水門・上流状態
CAM4AI Perception · AI HUD
Padak Native HMI設備状態・制御・イベント・AUTO/MANUAL・E-STOP
CCTV Viewer4チャンネル現場映像交差確認
閉ループ型 Industrial Physical AI
認知から設備フィードバックまで1つの制御ループに接続
センサ・映像入力、ローカルAI Agent判断、MCU・PLC安全制御、実際の設備動作と状態フィードバックを一つの閉ループで構成します。 AI Agentの判断は、MCU安全・優先順位制御とPLCインターロックの検証を経て最終設備出力として実行されます。
Algae · Hoist Agents
緑調浄化必要とホイスト整列状態を判断して制御要求を生成します。
MCU 制御層
AI要請と運営者命令を安全条件・運転状態とともに検証します。
PLC · Interlock
現場インターロックと制御ロジックを適用し、安全条件を満たす出力を伝達します。
水門 · エジェクターポンプ · Plasma · ホイスト
実績のある制御出力に応じて現場設備が動作します。
状態フィードバック ↺ Sensor values · PLC/Equipment State · Event Log · CCTV が HMI と制御ループに戻ります。
ローカル AI エージェント
現場判断の役割をエージェント単位に分割する
緑調判断・浄化要請
センサーとビジョン情報を総合して緑調状態を判断し、浄化運転要求を生成します。
ブイ認知・高さ整列
ビジョンに基づいて位置の状態を確認し、ホイストソートのための制御要求を生成します。
現場の制御対象
実際の現場設備を独立制御対象として管理
水門1 · 水門2
浄化区間の水文の状態を制御します。
投入機1・投入機2
水槽内の汚染水とプラズマをエジェクタポンプで瞬時に混合して水槽から排出
プラズマ A・プラズマ B
ポンプ流量と安全条件を確認した後、プラズマ浄化装置を制御します。
ホイスト
現場の状態と安全条件に従ってホイストの位置を制御します。
工程フロー
浄化運転は安全条件を通過した順序で進行します
01浄化区間の分離Gateの状態を確認してください。
02汚染水供給・循環Ejector Pumpが汚染水を浄化系統に供給・循環します。
03プラズマ浄化流量と安全インターロック条件を確認した後、プラズマシステムを運転してください。
04状態監視・安全終了設備の状態とセンサーのフィードバックを確認し、運転を終了します。
制御構成 ≠ 工程フロー
制御アーキテクチャと実際のプロセス順序は異なる視点で構成され、詳細な運転条件と制御設定は現場環境と安全要件に合わせて適用されます。
安全構成
安全制御を優先する多層構造
PLC 物理インターロック
必須物理インターロックと安全条件を適用します。
MCU 安全制御
AI要求とオペレータ命令を運転状態とともに検証します。
HMI 安全監視
AUTO/MANUAL、E-STOP、機器の状態とイベントを確認します。
センサー・判断障害対応
異種センサーと制御フォールバックで安全状態を維持します。
INDUSTRIAL PHYSICAL AI
現場設備とAIをつなぐ構築を検討していますか？
センサ・ビジョン、AI Agent、安全制御層とPLC・設備を接続するIndustrial Physical AIシステムの適用範囲を検討します。
Industrial Physical AI 導入相談