Искусственный интеллект в шинах — будущее происходит сейчас

Искусственный интеллект — это средство общения человека с машиной и обучение последней на основе полученных данных. Взаимно машина способна принимать решения на основе человеческого опыта, и они лучше человеческих, потому что машина не ошибается и не берет взятки. Надо признать, что на пути от мифа о Талосе к генеративному ИИ мы научились многому, а главное — договорились с компьютером на одном, натуральном языке. Реализация ШИ-проектов действительно сложна с точки зрения математики и программирования. Но это не означает, что такая «божественность» существует где-то вдали от повседневной жизни. Искусственный интеллект уже используется в производстве автомобильных шин, а будет привлечен еще шире, ведь ИИ ежедневно улучшается, а шины никогда не потеряют актуальность. Примеры коллаборации есть и в магазине «Shiny & Diski».

​​

                                             Совершенствование технологии обработки резиновых материалов

Общий процесс производства автомобильных шин

Несмотря на разнообразие брендов и моделей шин, существуют основные этапы производства, общие для всех марок.

1. Разработка и проектирование
2. Подготовка материалов
3. Производство компонентов
4. Сборка шины
5. Вулканизация
6. Контроль качества
7. Упаковка и хранение

Мы пройдемся по этому процессу и укажем, где ИИ можно использовать, где он уже работает, и в таком случае — какой именно и что делает. (Спойлер — работает везде).

Как рождается идея для новой шины

Мозговой штурм. Инженеры и дизайнеры создают идеи. Они думают о том, какие проблемы хотят решить новой шиной: то лучшее сцепление на мокрой дороге, то меньшее сопротивление качению для экономии топлива.

Исследование. Инженеры изучают разные материалы, технологии производства, а также предложения конкурентов. Они анализируют результаты тестов и отзывы водителей.

Компьютерное моделирование. Посредством программ инженеры создают виртуальную модель шины. Они могут изменять ее форму, размеры, материалы и видеть, как изменения влияют на характеристики. Это позволяет сразу отбросить неработающие идеи и сосредоточиться на самых перспективных.

Прототип. Когда модель готова, инженеры создают первый образец шины. Его тщательно тестируют на специальных стендах, а затем — и на реальных автомобилях.

Доработка. После тестов инженеры анализируют результаты и вносят необходимые изменения в конструкцию шины. Этот процесс может повторяться несколько раз, пока не будут достигнуты желаемые результаты.

ШИ помогает создать супершину

ШИ использует различные алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, для анализа больших объемов данных. К примеру, для разработки нового протектора ИИ может проанализировать миллионы изображений разных моделей и их характеристик.

ШИ может нарисовать тысячи разных рисунков для протектора (это те ребристые узоры на шине). И потом выбирает лучший, который будет надежнее держать дорогу и будет меньше шуметь. Технология в состоянии смешивать различные материалы и смотреть, какой из них сделает шину более крепкой и долговечной.

ШИ может предположить, как поведет себя шина на дороге, еще до того, как изготовят саму шину. Он также следит за производством и сразу замечает, если образец получился неидеальным.

Реальное использование ИИ в разработке автошин

Goodyear – один из крупнейших мировых производителей шин – активно использует искусственный интеллект на всех этапах разработки своих продуктов. Один из интереснейших примеров – это их работа над интеллектуальной шиной. ИИ проанализировал огромное количество данных о поведении шин в различных условиях и предложил оптимальное решение для автоматического регулирования давления воздуха. Это улучшает сцепление с дорогой, снижает расход топлива и продлевает срок службы.

ШИ также помог разработать специальную резиновую смесь, которая способна самостоятельно «залечивать» небольшие повреждения протектора. Это значительно увеличивает безопасность. При использовании сложных математических моделей для симуляции работы шины в разных условиях ИИ анализирует большие объемы данных, полученных из датчиков, установленных на тестовых автомобилях. На основе этого В анализе он предлагает инженерам оптимальные решения, позволяющие Goodyear создавать шины, опережающие современные требования.

"Тесто" для шин

Представьте шину как огромную баранку, только очень крепкую и с особым узором. Чтобы испечь такого, нужны специальные ингредиенты и тщательная подготовка.

Резина: Основание любой шины. Ее добывают из натурального каучука или производят синтетически.

Сажа: Это черный порошок, который добавляет резине прочности и стойкости к истиранию.

Сера: Действует как "клей", соединяет все компоненты резиновой смеси.

Добавки: Это могут быть масла, смолы, антиоксиданты и другие вещества, придающие определенные свойства. Например, для зимних шин добавляют специальные силиконы, чтобы резина оставалась мягкой на морозе.

Подготовка смеси

Сначала все ингредиенты тщательно перемешиваются в огромных месильных машинах. Это похоже на замешивание теста для хлеба только в промышленных масштабах. Получившуюся резиновую смесь раскатывают на специальных машинах – каландрах. Это позволяет получить тонкие и равномерные листы резины. Некоторые компоненты шины, например борта или протектор, изготовляют методом экструзии. Это процесс, при котором резиновая смесь продавливается через специальные отверстия, образуя нужную форму.

Качество влияет на характеристики

От полученного качества зависит, выдержит ли шина все нагрузки на дороге. А чем дольше будет служить шина, тем реже ее нужно будет менять. Еще от этого направления зависит безопасность движения, особенно в непогоду.

Также качественная резиновая смесь обеспечивает более плавную езду и меньший шум. При этом состав резиновой смеси для разных типов шин может значительно отличаться. Например, для гоночных шин используют специальные смеси, обеспечивающие максимальное сцепление с дорогой, но — за счет уменьшения срока службы.

Искусственный помощник инженера

ШИ может смоделировать, как разные материалы будут вести себя в шине при разных условиях (температура, давление, нагрузка). Это позволяет предположить, насколько прочной, эластичной или износостойкой будет шина. Вместо длительных и дорогостоящих физических тестов, ИИ быстро анализирует огромное количество данных о различных материалах и избрает лучшие варианты, потому что не умеет ошибаться.

Использование ИИ в разработке шин: реальный пример

К сожалению, производители шин редко публикуют подробную информацию о том, какие именно модели шин были разработаны с использованием искусственного интеллекта. Ведь каждая компания пытается сохранить свои технологические ноу-хау, а использование ИИ — это сложный процесс, включающий в себя большое количество данных и алгоритмов. Технологии ИИ постоянно развиваются и то, что было революционным несколько лет назад, сегодня может быть стандартным подходом.

Наверняка можно сказать, что все ведущие производители: Goodyear, Michelin, Continental, Bridgestone  и другие – активно используют ИИ в своих разработках на всех этапах: от создания новых материалов до оптимизации производственных процессов. Хотя точные названия моделей, разработанных с помощью ИИ, не раскрываются, можно предположить, что большинство современных шин высокого класса основываются на технологии искусственного интеллекта.

                    Пример прогнозного моделирования, применяемого к структуре материала резины

Интеллектуальный сбор шины

Процесс сборки автомобильной шины – это сложная технологическая цепочка, требующая высокой точности и эффективности. Искусственный интеллект находит широкое применение на этом этапе, оптимизируя процессы и повышая качество готовых изделий.

Новые инструменты

Машинное обучение: Используется для анализа больших объемов данных, полученных с датчиков на производственной линии. Это выявляет отклонение от нормы, предполагает потенциальные проблемы и оптимизирует параметры процесса.

Нейронные сети: используются для распознавания изображений, что позволяет контролировать качество сборки шины, выявлять дефекты и отклонения от заданных параметров.

Генеративные модели: Могут использоваться для создания виртуальных моделей шин, что позволяет симулировать различные условия эксплуатации и оптимизировать конструкцию.

Применение

ШИ-системы анализируют изображения с камер, установленных на конвейере, для обнаружения ние дефектов, таких как неравномерный рисунок протектора, отсутствие элементов конструкции, повреждение боковин. ИИ изучает данные о времени цикла, расходе материалов и других параметрах, чтобы выявить узкие места и предложить решения для их устранения.

С помощью ИИ прогнозируют износ оборудования и планируют профилактическое обслуживание, что позволяет избежать простоев. ШИ также используется для управления работами, выполняющими рутинные операции по сборке шин: установка бортов, нанесение клея и т.д. Еще — помогает оптимизировать маршруты движения материалов и готовых изделий на производственной линии, что сокращает время цикла и снижает затраты.

Система компьютерного зрения необходима для контроля качества изображений протектора и боковин. Прогнозные модели предполагают вероятность возникновения дефектов на основе данных о состоянии оборудования и параметрах процесса. Работы-манипуляторы выполняют точные операции по сборке шин под управлением ШИ-систем.

Искусственный интеллект изменяет вулканизацию

Вулканизация – это процесс химического превращения сырого каучука в прочный и эластичный материал, необходимый для производства шин. Обычно процесс предполагает нагрев каучука с серой под определенным давлением. ИИ вносит изменения в традиционный процесс вулканизации, обеспечивает более точный контроль и повышает качество конечного продукта.

• Оптимизация температурного режима: ИИ позволяет точно контролировать температуру в разных зонах вулканизационного пресса. Это обеспечивает равномерный прогрев и предотвращает перегрев или недогрев, что может привести к дефектам.
• Регулировка давления: ШИ позволяет более точно регулировать давление в прессе, что обеспечивает оптимальные условия для формирования протектора и боковин.
• Контроль времени: ИИ очень точно рассчитывает оптимальное время вулканизации с учетом толщины шины, состава смеси и других параметров.
• Моделирование процесса: С помощью ИИ можно создавать цифровые модели процесса вулканизации, позволяющие проводить виртуальные эксперименты и оптимизировать параметры процесса еще до начала реального производства.
• Предвидение дефектов: ШИ анализирует данные с датчиков, установленных на пресс, и выявляет признаки потенциальных дефектов на ранних стадиях процесса.

Сравнение вулканизации с ИИ и без него

Использование искусственного интеллекта в вулканизации автомобильных шин позволяет добиться высокого уровня точности и эффективности. Это приводит к повышению качества, снижение издержек и сокращение количества брака. То есть, ИИ превращает вулканизацию из традиционного ремесла в высокотехнологичный процесс.

Для вулканизации ИИ не является панацеей

Хотя ИИ значительно повышает качество и надежность производства шин, он не может полностью устранить все возможные причины, по которым может потребоваться ремонт или замена. Даже самая качественная шина может быть повреждена в результате проколов, порезов, попадания посторонних предметов и т.п. Эти повреждения не зависят от качества вулканизации. Со временем протектор любой шины стирается, что снижает сцепление с дорогой. Это естественный процесс, который тоже не связан с качеством производства. Со временем резина, из которой изготовлена ​​шина, стареет и теряет свойства, даже если она была идеально вулканизирована. Эксплуатация в экстремальных условиях (высокие или низкие температуры, агрессивные химические вещества) обычно приводит к преждевременному износу. Поэтому — ШИ является мощным инструментом, повышающим качество производства шин. Однако, он не может полностью устранить все риски, связанные с эксплуатацией.

Внедрение искусственного интеллекту в контроль качества

Контроль качества автомобильных шин является критическим этапом производства, поскольку от него зависит безопасность на дороге. Искусственный интеллект предоставляет производителям беспрецедентные возможности для обеспечения высокого качества продукции.

Компьютерное зрение: Нейронные сети учатся распознавать различные дефекты на поверхности шины, такие как трещины, волдыри, неравномерный рисунок протектора и т.д. Сегментация изображений позволяет выделить отдельные компоненты шины (например, протектор, боковину) для более подробного анализа. А 3D-реконструкция создает трехмерную модель шины по данным из нескольких камер, что позволяет обнаруживать дефекты, которые трудно заметить на плоских изображениях.

Машинное обучение: Этот раздел ИИ используется для отнесения шин к разным категориям качества на основе анализа их характеристик. Например, методы регрессии позволяют прогнозировать срок службы шины на основе данных о ее производстве и эксплуатации. Аномальный анализ выявляет отклонение от нормальных значений параметров, что свидетельствует о наличии дефектов.

Обработка естественного языка (NLP): Анализ отчетов на человеческом языке выявляет закономерности и причины отказов шин, что помогает улучшать производство. Интерактивные чат-боты отвечают на вопросы работников и клиентов по качеству шин.

Работы-инспекторы: Автоматизируют процесс визуального осмотра шин, освобождая работников от рутинной работы. А коллаборативные работы взаимодействуют с людьми, чтобы выполнять сложные задачи, такие как точное измерение и сортировка шин.

Как ИИ внедряется в контроль качества шин?

1. Камеры, оснащенные алгоритмами компьютерного зрения, непрерывно сканируют двигающиеся по конвейеру шины, обнаруживая дефекты в режиме реального времени.
2. Датчики давления, температуры и других параметров собирают данные о процессе производства, которые затем анализируются с помощью машинного обучения для выявления аномалий.
3. ШИ-модели могут прогнозировать качество шины на основе данных о ее производстве и материалах, что выявляет потенциальные проблемы еще до того, как они приведут к отказу.
4. ШИ помогает оптимизировать параметры производственного процесса, уменьшая количество дефектов и повышая общее качество продукции.

Преимущества использования ИИ в контроле качества

ШИ-системы способны выявлять дефекты, которые не видны человеческому глазу, а автоматизированный контроль позволяет обрабатывать большие объемы данных за короткое время. Алгоритмы ИИ обеспечивают высокую повторяемость результатов, при том что та же автоматизация процессов контроля качества уменьшает затраты на производство.

А обнаружение дефектов на ранних стадиях — предотвращает выход бракованных шин на рынок. Благодаря своим возможностям, ИИ повышает эффективность производства, снижает издержки и, что самое главное, — обеспечивает безопасность на дороге.

Важность упаковки и хранения автомобильных шин

Несмотря на то, что это финальные этапы производственного процесса, они чрезвычайно важны и влияют на качество продукта, который попадает к потребителю. 

Сохранение качества шины

При транспортировке и хранении шины могут подвергнуться царапинам, проколам и деформациям. Качественная упаковка обеспечивает надежную защиту от таких повреждений. Деформация шины во время хранения приводит к нарушению балансировки колеса, что негативно влияет на комфортность вождения и степень износа шины. Ультрафиолетовое излучение, экстремальные температуры и влажность также оказывают негативное воздействие на резину, так как ускоряют ее старение и снижают эксплуатационные характеристики. Правильная упаковка и условия хранения минимизируют это воздействие. Грязь и пыль оседают на поверхности шины, что затрудняет ее установку и может привести к дисбалансу колеса.

Сохранение товарного вида

Качественная упаковка подчеркивает премиальность продукта и производит положительное впечатление у потребителя. А чистая шина в привлекательной упаковке смотрится гораздо более презентабельно. Правильно упакованные шины занимают меньше места и транспортируются легче. Более того — качественная упаковка усложняет воровство шин. Да еще большинство стран имеют стандарты, регламентирующие требования к упаковке и хранению. Соблюдение этих стандартов является обязательным для производителей.

Технологии упаковки и хранения шин

Для упаковки шин используются прочные материалы, обеспечивающие надежную защиту от механических повреждений и воздействия окружающей среды. Пленочные материалы предотвращают попадание пыли и влаги на поверхность. Специальные контейнеры — обеспечивают стабильность и защиту от деформации. Системы стеллажей компактно размещают большое количество шин на складе, где системы контроля микроклимата поддерживают оптимальную температуру и влажность.

Что, и здесь есть место для ИИ?

А теперь — о роли искусственного интеллекта в процессах, которые, на первый взгляд, кажутся достаточно рутинными. ИИ может анализировать исторические данные о продажах и сезонности, чтобы прогнозировать, сколько шин какого размера нужно упаковать в определенный период. Это минимизирует расходы на упаковку и хранение. Алгоритмы рассчитывают самый эффективный способ размещения шин в контейнерах, чтобы максимально заполнить пространство и уменьшить риск повреждения при транспортировке.

Системы компьютерного зрения на основе ИИ автоматически проверяют качество упаковки, выявляя любые дефекты: повреждение, неправильное закрытие и другие. ИИ также получает данные с датчиков для проверки — или упаковка герметична и защищает шины от влаги и пыли.

Работы с использованием ИИ проводят инвентаризацию состава и отслеживают количество шин, их расположение и состояние. ИИ рассчитывает оптимальные маршруты для роботов — так уменьшается время выполнения задач.

Все это работает примерно так:

• Устанавливаются датчики, которые собирают информацию о температуре, влажности, давлении, а также визуальные данные с помощью камер.
• Собранные данные обрабатываются с помощью алгоритмов машинного обучения, выявляющих закономерности и аномалии.
• На основе полученных результатов система принимает решение об оптимизации процессов упаковки, хранения и доставки.

Таким образом, ИИ не только автоматизирует рутинные процессы, но и позволяет людям принимать обоснованные решения, что в конечном счете приводит к повышению эффективности производства.

ШИ и стоимость автомобильных шин

Внедрение искусственного интеллекта в производство автомобильных шин – инновационный подход, который оказывает значительное влияние на различные аспекты производственного процесса, включая и конечную стоимость продукта. 

ШИ-системы анализируют большие объемы данных о производстве, что позволяет точно рассчитывать необходимое количество материалов для каждой шины и тем самым минимизировать отходы. А еще ШИ-базированные системы контроля качества обнаруживают дефекты на ранних стадиях производства, что позволяет избежать выпуска бракованных шин и связанных с этим затрат. ШИ оптимизирует работу оборудования, уменьшает простои и повышает производительность. Он также управляет энергопотреблением производства и снижает затраты на электроэнергию. Берет на себя выполнение рутинных операций, что увольняет работников для выполнения более сложных задач и снижает затраты на оплату труда.

Но внедрение ИИ требует и значительных инвестиций в новое оборудование, программное обеспечение и обучение персонала. ШИ-системы могут быть сложными в разработке и обслуживании, что увеличивает затраты на поддержку.

В общем, влияние ИИ на конечную стоимость шин можно охарактеризовать следующим образом:

Краткосрочно: Возможно повышение стоимости через инвестиции в новые технологии.

Долгосрочно: Значительное снижение стоимости из-за повышения эффективности производства, уменьшения отходов и улучшения качества продукции.

Важно понимать, что ИИ не самоцель, а инструмент для достижения определенной цели. Его использование должно быть обосновано экономически и направлено на улучшение конкурентных преимуществ компании.

Когда алгоритм машинного обучения предполагает, что из соединения будет выходить за пределы допуска, параметры нажимного валика непосредственно настраиваются, чтобы привести соединение в пределах допуска с помощью интерфейса к системе управления машиной. .

Интеллектуальные системы контроля шин

Одна из областей, где ИИ находит свое применение, – это интеллектуальные системы контроля шин.

ШИ-алгоритмы позволяют получать более точные данные о давлении в шинах, учитывая различные факторы, такие как температура воздуха и нагрузка на ось. Система обнаруживает даже незначительные изменения давления, что указывает на возможный прокол или медленную потерю воздуха.

С помощью камер или датчиков ИИ анализирует износ протектора и сравнивает его с допустимыми нормами. На основе данных о сносе и стиле вождения система прогнозирует, когда необходимо заменить шины. ШИ отслеживает также и температуру шин для предупреждения водителя о риске перегрева, который приводит к взрыву шины.

ШИ-системы адаптируют систему стабилизации, в зависимости от состояния дороги, типа покрытия и других факторов для максимальной безопасности и создают детальную модель поведения шины в разных условиях, что позволяет прогнозировать ее реакцию на различные маневры. Главное — ШИ обеспечивает взаимодействие системы контроля шин с другими системами безопасности автомобиля ля, чем повышает общую эффективность движения.

Преимущества использования ИИ

• Благодаря своевременному выявлению проблем с шинами, ИИ помогает избежать аварий.
• Оптимальное давление обеспечивает плавный ход и снижает расход топлива.
• Регулярный мониторинг выявляет проблемы на ранних стадиях и избегает преждевременного износа.
• Благодаря своевременному выявлению проблем, можно избежать дорогостоящих ремонтов.

Как это работает?

Датчики собирают информацию о давлении, температуре, износе и других параметрах. Камеры анализируют изображение протектора для оценки его состояния. Алгоритмы машинного обучения обрабатывают полученные данные и принимают решение о состоянии шин и необходимости принятия мер.

Искусственный интеллект играет все более важную роль в обеспечении безопасности и комфорта во время движения. Системы контроля шин на основе ИИ позволяют своевременно выявлять проблемы, оптимизировать работу и повысить общую безопасность вождения автомобиля. Кстати, некоторые процессы наполнения сайта магазина «Shiny & Diski» также выполняется с участием искусственного интеллекта.