Reifenherstellung: Wie künstliche Intelligenz zur optimalen Mischung führt

12.11.2019 Verantwortlicher Redakteur:in: Rainer Trummer 2 min Lesedauer

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Einer der größten Reifenhersteller, Hankook Tire (Präsident und CEO Hyan Bum Cho) hat das „Virtual Compound Design System“ (VCD) entwickelt, ein auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beruhendes Modell zur Vorhersage der für die Reifenherstellung eingesetzten Materialmischungen.

Hankook Tire setzt auf künstliche Intelligenz, um die jeweils optimale Materialkombination für die Reifenherstellung vorauszuberechnen. Damit will der Reifenproduzent die Eigenschaften der Reifenmischung auch ohne reale Tests vorhersagen können. Der Entwicklungsprozess für eine solche Mischung, üblicherweise dauert er zwischen sechs Monaten und drei Jahren, soll sich damit um rund 50 Prozent verkürzen. Die Genauigkeit der Analysen wird durch eine Zusammenarbeit mit dem Korea Advanced Institute of Science and Technology verbessert; die Verlässlichkeit würde 95 Prozent erreichen.

Das VCD-System setzt auf ein Verfahren, das die Eigenschaften der Materialmischungen voraussagt und daraus ohne tatsächliche Tests die optimale Kombination der Materialien mit Hilfe einer auf künstlicher Intelligenz beruhenden Analyse ermittelt. Diese macht sich vorhandene, akkumulierte Daten zunutze.

Mehr als 15 Materialtypen und viele Variablen

Der Entwicklungsvorgang gestaltet sich sehr komplex, weil die Reifenmischung, die aus mehr als 15 Materialarten wie natürlichem und künstlichem Kautschuk und Industrieruß besteht, diverse Eigenschaften aufweist, die von vielen Variablen abhängen. Dazu gehören beispielsweise Temperatur, Produktionsanlagen, die Reihenfolge der Kombination und der Druck genauso wie der Anteil eines jeden Bestandteils an der Materialkombination. Üblicherweise dauert es zwischen sechs Monaten und drei Jahren um eine neue Reifenmischung zu entwickeln. Mit künstlicher Intelligenz soll sich diese Zeitspanne um 50 Prozent reduzieren lassen.

Das neuartige Entwicklungssystem arbeitet auf einer Cloud-Plattform und erzeugt einen digitalen Zwilling, das virtuelle Abbild realer Objekte, spiegelt die Ergebnisse wiederholter virtueller Simulationen in der Realität wider und analysiert, wie sich die verschiedenen Kombinationen aufeinander auswirken, um die Lösungen zu verbessern. Zehntausende Datensätze wurden über Cloud-Computing-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS) und TensorFlow von Google, eine KI-Engine, analysiert.

Die Entwicklungen startete bei Hankook Tires zunächst als internes Forschungsprojekt und wurde dann durch die Zusammenarbeit mit Koreas führendem Forschungsinstitut beschleunigt vorangetrieben und gefestigt. Nach einer Anfang Jahr unterzeichneten Vereinbarung arbeiten Hankook und KAIST gemeinsam an diesem Projekt. Seitdem habe sich die Genauigkeit der Datenanalysen erheblich verbessert, was sich aktuell in einer optimieren Verlässlichkeit der Ergebnisse von mehr als 95 Prozent zeige.

Daten aus dem Ökosystem der Reifenherstellung nutzbar machen

Nach dem erfolgreichen Einsatz der künstlichen Intelligenz in der Vorhersage von Materialeigenschaften will Hankook Tire die Technologie auf den gesamten Reifenentwicklungsprozess ausdehnen, beginnend in der Materialauswahl über Design und Test bis hin zur (Massen-)Fertigung. Zudem plant das Unternehmen, die Einführung datenbasierter Technologien zu beschleunigen. Diese basieren auf Daten, die über das gesamte Ökosystem der Reifenindustrie akkumuliert worden sind. Das betrifft die Materialnachfrage und -beschaffung, die Konstruktion, Forschung und Entwicklung, Tests, Fertigung, Vertrieb und Einsatz beim Kunden, ohne Beschränkung auf bestimmte Entwicklungsbereiche.

Weitere Informationen: https://www.hankooktire.com/global/

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