Штучний інтелект у шинах — майбутнє відбувається зараз

Штучний інтелект у шинах — майбутнє відбувається зараз

Штучний інтелект — це засіб спілкування людини з машиною та навчання останньої на основі отриманих даних. Навзаєм машина здатна приймати рішення на основі людського досвіду, і вони є кращими за людські, бо машина не помиляється і не бере хабаря. Треба визнати, на шляху від міфу про Талоса до генеративного ШІ ми навчились багато чого, а головне — порозумілися з комп’ютером однією, натуральною мовою. Реалізація ШІ-проєктів дійсно складна з точки зору математики і програмування. Але це не означає, що така «божественність» існує десь далеко від повсякденного життя. Штучний інтелект вже використовується у виробництві автомобільних шин, а буде залучений ще ширше, адже ШІ щоденно покращується, а шини не втратять актуальність ніколи. Приклади колаборації є і в магазині «Shiny & Diski».

Загальний процес виробництва автомобільних шин

Незважаючи на різноманітність брендів та моделей шин, існують основні етапи виробництва, які є спільними для всіх марок.

• Розробка та проектування
• Підготовка матеріалів
• Виробництво компонентів
• Збирання шини
• Вулканізація
• Контроль якості
• Упаковка та зберігання
  
  

Ми пройдемось по цьому процесу і зазначимо, де ШІ можна використати, де він вже працює, і в такому випадку — який саме і що робить. (Спойлер — працює скрізь).

Як народжується ідея для нової шини

Мозковий штурм. Інженери та дизайнери генерують ідеї. Вони думають про те, які проблеми хочуть вирішити новою шиною: чи то краще зчеплення на мокрій дорозі, чи то менший опір коченню для економії палива.

Дослідження. Інженери вивчають різні матеріали, технології виробництва, а також пропозиції конкурентів. Вони аналізують результати тестів і відгуки водіїв.

Комп'ютерне моделювання. За допомогою програм інженери створюють віртуальну модель шини. Вони можуть змінювати її форму, розміри, матеріали і бачити, як зміни впливають на характеристики. Це дозволяє відразу відкинути непрацюючі ідеї і зосередитися на найперспективніших.

Прототип. Коли модель готова, інженери створюють перший зразок шини. Його ретельно тестують на спеціальних стендах, а потім — і на реальних автомобілях.

Доопрацювання. Після тестів інженери аналізують результати і вносять необхідні зміни в конструкцію шини. Цей процес може повторюватися кілька разів, поки не буде досягнуто бажаних результатів.

ШІ допомагає створити супершину

ШІ використовує різноманітні алгоритми машинного навчання, такі як нейронні мережі, для аналізу великих обсягів даних. Наприклад, для розробки нового протектора ШІ може проаналізувати мільйони зображень різних моделей та їхніх характеристик.

ШІ може намалювати тисячі різних малюнків для протектора (це ті ребристі візерунки на шині). І потім вибирає найкращий, той що надійніше триматиме дорогу і буде найменше шуміти. Технологія в змозі змішувати різні матеріали і дивитися, який з них зробить шину міцнішою і більш довговічною.

ШІ може передбачити, як поведе себе шина на дорозі, ще до того, як виготовлять саму шину. Він також стежить за виробництвом і відразу помічає, якщо зразок вийшов не ідеальним.

Реальне використання ШІ у розробці автошин

Goodyear – один з найбільших світових виробників шин – активно використовує штучний інтелект на всіх етапах розробки своїх продуктів. Один з найцікавіших прикладів – це їхня робота над інтелектуальною шиною. ШІ проаналізував величезну кількість даних про поведінку шин в різних умовах і запропонував оптимальне рішення для автоматичного регулювання тиску повітря. Це покращує зчеплення з дорогою, знижує витрату палива і подовжує термін служби.

ШІ також допоміг розробити спеціальну гумову суміш, яка здатна самостійно «заліковувати» невеликі пошкодження протектора. Це значно підвищує безпеку. При використанні складних математичних моделей для симуляції роботи шини в різних умовах ШІ аналізує великі обсяги даних, отриманих з датчиків, встановлених на тестових автомобілях. На основі цього аналізу він пропонує інженерам оптимальні рішення, які дозволяють Goodyear створювати шини, які випереджають сучасні вимоги.

"Тісто" для шин

Уявіть шину як величезний бублик, тільки дуже міцний і з особливим візерунком. Щоб спекти такого, потрібні особливі інгредієнти та ретельна підготовка.

Гума: Основа будь-якої шини. Її добувають з натурального каучуку або виробляють синтетично.

Сажа: Це чорний порошок, який додає гумі міцності та стійкості до стирання.

Сірка: Діє як "клей", з'єднує всі компоненти гумової суміші.

Добавки: Це можуть бути масла, смоли, антиоксиданти та інші речовини, які надають певних властивостей. Наприклад, для зимових шин додають спеціальні силікони, аби гума залишалася м'якою на морозі.

Підготовка суміші

Спочатку всі інгредієнти ретельно перемішують у величезних місильних машинах. Це схоже на замішування тіста для хліба, тільки в промислових масштабах. Отриману гумову суміш розкатують на спеціальних машинах – каландрах. Це дозволяє отримати тонкі та рівномірні листи гуми. Деякі компоненти шини, наприклад, борти або протектор, виготовляють методом екструзії. Це процес, при якому гумова суміш продавлюється через спеціальні отвори, утворюючи потрібну форму.

Якість впливає на характеристики

Від отриманої якості залежить, чи витримає шина всі навантаження на дорозі. А чим довше служитиме шина, тим рідше її потрібно буде міняти. Ще від цього напряму залежить безпека руху, особливо в негоду.

Також якісна гумова суміш забезпечує більш плавну їзду і менший шум. При цьому склад гумової суміші для різних типів шин може значно відрізнятися. Наприклад, для гоночних шин використовують спеціальні суміші, які забезпечують максимальне зчеплення з дорогою, але — за рахунок зменшення терміну служби.

Штучний помічник інженера

ШІ може змоделювати, як різні матеріали будуть поводитися в шині за різних умов (температура, тиск, навантаження). Це дозволяє передбачити, наскільки міцною, еластичною або зносостійкою буде шина. Замість тривалих і дорогих фізичних тестів, ШІ швидко аналізує величезну кількість даних про різні матеріали та обрає найкращі варіанти, бо не вміє помилятися.

Використання ШІ у розробці шин: реальний приклад

На жаль, виробники шин рідко публікують детальну інформацію про те, які саме моделі шин були розроблені з використанням штучного інтелекту. Адже кожна компанія намагається зберегти свої технологічні ноу-хау, а використання ШІ — це складний процес, який включає в себе велику кількість даних і алгоритмів. Технології ШІ постійно розвиваються, і те, що було революційним кілька років тому, сьогодні може бути стандартним підходом.

Напевно можна сказати, що всі провідні виробники: Goodyear, Michelin, Continental, Bridgestone та інші – активно використовують ШІ у своїх розробках на всіх етапах: від створення нових матеріалів до оптимізації виробничих процесів. Хоча точні назви моделей, розроблених за допомогою ШІ, не розкриваються, можна припустити, що більшість сучасних шин високого класу мають в основі технології штучного інтелекту.

Інтелектуальне збирання шини

Процес збирання автомобільної шини – це складний технологічний ланцюжок, що вимагає високої точності та ефективності. Штучний інтелект знаходить широке застосування на цьому етапі, оптимізуючи процеси та підвищуючи якість готових виробів.

Новітні інструменти

Машинне навчання: Застосовується для аналізу великих обсягів даних, отриманих з датчиків на виробничій лінії. Це виявляє відхилення від норми, передбачає потенційні проблеми та оптимізує параметри процесу.

Нейронні мережі: Використовуються для розпізнавання зображень, що дозволяє контролювати якість складання шини, виявляти дефекти та відхилення від заданих параметрів.

Генеративні моделі: Можуть бути використані для створення віртуальних моделей шин, що дозволяє симулювати різні умови експлуатації та оптимізувати конструкцію.

Застосування

ШІ-системи аналізують зображення з камер, встановлених на конвеєрі, для виявлення дефектів, таких як нерівномірний малюнок протектора, відсутність елементів конструкції, пошкодження боковин. ШІ вивчає дані про час циклу, витрату матеріалів та інші параметри, аби виявити вузькі місця та запропонувати рішення для їх усунення.

За допомогою ШІ прогнозують знос обладнання та планують профілактичне обслуговування, що дозволяє уникнути простоїв. ШІ також використовується для керування роботами, які виконують рутинні операції зі збирання шин: встановлення бортів, нанесення клею, таке інше. Ще — допомагає оптимізувати маршрути руху матеріалів та готових виробів на виробничій лінії, що скорочує час циклу та знижує витрати.

Система комп'ютерного зору потрібна для контролю якості зображень протектора та боковин. Прогнозні моделі передбачають ймовірність виникнення дефектів на основі даних про стан обладнання та параметри процесу. Роботи-маніпулятори виконують точні операції зі збирання шин під керуванням ШІ-систем.

Штучний інтелект змінює вулканізацію

Вулканізація – це процес хімічного перетворення сирого каучуку на міцний і еластичний матеріал, необхідний для виробництва шин. Зазвичай процес передбачає нагрівання каучуку з сіркою під певним тиском. ШІ вносить зміни в традиційний процес вулканізації, забезпечує більш точний контроль та підвищує якість кінцевого продукту.

• Оптимізація температурного режиму: ШІ дозволяє точно контролювати температуру в різних зонах вулканізаційного преса. Це забезпечує рівномірне прогрівання та запобігає перегріву або недогріву, що може призвести до дефектів.
• Регулювання тиску: ШІ дозволяє точніше регулювати тиск у пресі, що забезпечує оптимальні умови для формування протектора та боковин.
• Контроль часу: ШІ дуже точно розраховує оптимальний час вулканізації з урахуванням товщини шини, складу суміші та інших параметрів.
• Моделювання процесу: За допомогою ШІ можна створювати цифрові моделі процесу вулканізації, що дозволяє проводити віртуальні експерименти та оптимізувати параметри процесу ще до початку реального виробництва.
• Передбачення дефектів: ШІ аналізує дані з датчиків, встановлених на прес, та виявляє ознаки потенційних дефектів на ранніх стадіях процесу.
  
  

Порівняння вулканізації з ШІ та без нього

Використання штучного інтелекту у вулканізації автомобільних шин дозволяє досягти високого рівня точності та ефективності. Це призводить до підвищення якості, зниження витрат та скорочення кількості браку. Тобто, ШІ перетворює вулканізацію з традиційного ремесла на високотехнологічний процес.

Для вулканізації ШІ не є панацеєю

Хоча ШІ значно підвищує якість і надійність виробництва шин, він не може повністю усунути всі можливі причини, через які може знадобитися ремонт або заміна. Навіть найякісніша шина може бути пошкоджена внаслідок проколів, порізів, попадання сторонніх предметів тощо. Ці пошкодження не залежать від якості вулканізації. З часом протектор будь-якої шини стирається, що знижує її зчеплення з дорогою. Це природний процес, який теж не пов'язаний з якістю виробництва. З часом гума, з якої виготовлена шина, старіє і втрачає властивості, навіть якщо вона була ідеально вулканізована. Експлуатація в екстремальних умовах (високі або низькі температури, агресивні хімічні речовини) зазвичай призводить до передчасного зносу. Тож — ШІ є потужним інструментом, який підвищує якість виробництва шин. Однак, він не може повністю усунути всі ризики, пов'язані з експлуатацією.

Впровадження штучного інтелекту у контроль якості

Контроль якості автомобільних шин є критичним етапом виробництва, оскільки від нього залежить безпека на дорозі. Штучний інтелект надає виробникам безпрецедентні можливості для забезпечення високої якості продукції.

Комп'ютерний зір: Нейронні мережі навчаються розпізнавати різноманітні дефекти на поверхні шини, такі як тріщини, пухирі, нерівномірний малюнок протектора тощо. Сегментація зображень дозволяє виділити окремі компоненти шини (наприклад, протектор, боковину) для більш детального аналізу. А 3D-реконструкція створює тривимірну модель шини за даними з кількох камер, що дозволяє виявляти дефекти, які важко помітити на плоских зображеннях.

Машинне навчання: Цей розділ ШІ використовується для віднесення шин до різних категорій якості на основі аналізу їхніх характеристик. Наприклад, методи регресії дозволяє прогнозувати термін служби шини на основі даних про її виробництво та експлуатацію. Аномальний аналіз виявляє відхилення від нормальних значень параметрів, що свідчить про наявність дефектів.

Обробка природної мови (NLP): Аналіз звітів людською мовою виявляє закономірності та причини відмов шин, що допомагає покращувати виробництво. Інтерактивні чат-боти відповідають на запитання працівників та клієнтів щодо якості шин.

Роботи-інспектори: Автоматизують процес візуального огляду шин, звільняючи працівників від рутинної роботи. А колаборативні роботи взаємодіють з людьми, аби виконувати складні завдання, такі як точне вимірювання та сортування шин.

Як ШІ впроваджується у контроль якості шин?

• Камери, оснащені алгоритмами комп'ютерного зору, безперервно сканують шини, що рухаються по конвеєру, виявляючи дефекти в режимі реального часу.
• Датчики тиску, температури та інших параметрів збирають дані про процес виробництва, які потім аналізуються за допомогою машинного навчання для виявлення аномалій.
• ШІ-моделі можуть прогнозувати якість шини на основі даних про її виробництво та матеріали, що виявляє потенційні проблеми ще до того, як вони призведуть до відмов.
• ШІ допомагає оптимізувати параметри виробничого процесу, зменшуючи кількість дефектів і підвищуючи загальну якість продукції.
  
  

Переваги використання ШІ у контролі якості

ШІ-системи здатні виявляти дефекти, які не помітні людському оку, а автоматизований контроль дозволяє обробляти великі обсяги даних за короткий час. Алгоритми ШІ забезпечують високу повторюваність результатів, при тому, що та ж автоматизація процесів контролю якості зменшує витрати на виробництво.

А виявлення дефектів на ранніх стадіях — запобігає виходу бракованих шин на ринок. Завдяки своїм можливостям, ШІ підвищує ефективність виробництва, знижує витрати і, що найголовніше, — дає безпеку на дорозі.

Важливість упаковки та зберігання автомобільних шин

Незважаючи на те, що це фінальні етапи виробничого процесу, та вони є надзвичайно важливими і впливають на якість продукту, який потрапляє до споживача.
 

Збереження якості шини

Під час транспортування та зберігання шини можуть зазнати подряпин, проколів і деформацій. Якісна упаковка забезпечує надійний захист від таких пошкоджень. Деформація шини під час зберігання призводить до порушення балансування колеса, що негативно впливає на комфортність керування автомобілем та ступінь зношування шини. Ультрафіолетове випромінювання, екстремальні температури та вологість також негативно впливають на гуму, бо прискорюють її старіння і знижують експлуатаційні характеристики. Правильна упаковка та умови зберігання мінімізують цей вплив. Бруд і пил осідають на поверхні шини, що ускладнює її встановлення та може призвести до дисбалансу колеса.

Збереження товарного вигляду

Якісна упаковка підкреслює преміальність продукту і створює позитивне враження у споживача. А чиста шина в привабливій упаковці виглядає набагато презентабельніше. Правильно упаковані шини займають менше місця і легше транспортуються. Ба більше — якісна упаковка ускладнює крадіжку шин. Та ще й більшість країн мають стандарти, які регламентують вимоги до упаковки та зберігання. Дотримання цих стандартів є обов'язковим для виробників.

Технології упаковки та зберігання шин

Для упаковки шин використовуються міцні матеріали, які забезпечують надійний захист від механічних пошкоджень та впливу навколишнього середовища. Плівкові матеріали запобігають потраплянню пилу та вологи на поверхню. Спеціальні контейнери — забезпечують стабільність і захист від деформації. Системи стелажів компактно розміщують велику кількість шин на складі, де системи контролю мікроклімату підтримують оптимальні температуру та вологість.

Що, і тут є місце для ШІ?

А зараз — про роль штучного інтелекту в процесах, які, на перший погляд, здаються досить рутинними. ШІ може аналізувати історичні дані про продажі та сезонність, щоб прогнозувати, скільки шин якого розміру потрібно упакувати в певний період. Це мінімізує витрати на упаковку та зберігання. Алгоритми розраховують найефективніший спосіб розміщення шин у контейнерах, аби максимально заповнити простір і зменшити ризик пошкодження під час транспортування.

Системи комп'ютерного зору на основі ШІ автоматично перевіряють якість упаковки, виявляючи будь-які дефекти: пошкодження, неправильне закриття та інші. ШІ також отримує дані з датчиків для перевірки — чи упаковка герметична і чи захищає шини від вологи та пилу.

Роботи з використанням ШІ проводять інвентаризацію складу та відстежують кількість шин, їхнє розташування та стан. ШІ розраховує оптимальні маршрути для роботів — так зменшується час на виконання завдань.

Все це працює приблизно так:

• Встановлюються датчики, які збирають інформацію про температуру, вологість, тиск, а також візуальні дані за допомогою камер.
• Зібрані дані обробляються за допомогою алгоритмів машинного навчання, які виявляють закономірності та аномалії.
• На основі отриманих результатів система приймає рішення про оптимізацію процесів упаковки, зберігання та доставки.
  
  

Таким чином, ШІ не тільки автоматизує рутинні процеси, але й дозволяє людям приймати обґрунтовані рішення, що в кінцевому рахунку призводить до підвищення ефективності виробництва.

ШІ та вартість автомобільних шин

Впровадження штучного інтелекту у виробництво автомобільних шин – інноваційний підхід, який має значний вплив на різні аспекти виробничого процесу, включаючи і кінцеву вартість продукту. 

ШІ-системи аналізують великі обсяги даних про виробництво, що дозволяє точно розраховувати необхідну кількість матеріалів для кожної шини і тим мінімізувати відходи. А ще ШІ-базовані системи контролю якості виявляють дефекти на ранніх стадіях виробництва, що дозволяє уникнути випуску бракованих шин і пов'язаних з цим витрат. ШІ оптимізує роботу обладнання, зменшує простої та підвищує продуктивність. Він також керує енергоспоживанням виробництва та знижує витрати на електроенергію. Бере на себе виконання рутинних операцій, що звільнює працівників для виконання більш складних завдань і знижує витрати на оплату праці.

Але впровадження ШІ вимагає і значних інвестицій у нове обладнання, програмне забезпечення та навчання персоналу. ШІ-системи можуть бути складними у розробці та обслуговуванні, а це збільшує витрати на підтримку.

Загалом, вплив ШІ на кінцеву вартість шин можна охарактеризувати так:

Короткостроково: Можливе підвищення вартості через інвестиції у нові технології.

Довгостроково: Значне зниження вартості через підвищення ефективності виробництва, зменшення відходів та покращення якості продукції.

Важливо розуміти, що ШІ не є самоціллю, а інструментом для досягнення певної мети. Його використання має бути обґрунтованим економічно і спрямованим на покращення конкурентних переваг компанії.

Інтелектуальні системи контролю шин

Одна з областей, де ШІ знаходить своє застосування, – це інтелектуальні системи контролю шин.

ШІ-алгоритми дозволяють отримувати більш точні дані про тиск у шинах, враховуючи різні фактори, такі як температура повітря та навантаження на вісь. Система виявляє навіть незначні зміни тиску, що вказує на можливий прокол або повільну втрату повітря.

За допомогою камер або датчиків ШІ аналізує знос протектора і порівнює його з допустимими нормами. На основі даних про знос та стиль водіння система прогнозує, коли необхідно замінити шини. ШІ відстежує також і температуру шин задля попередження водія про ризик перегріву, який призводить до вибуху шини.

ШІ-системи адаптують систему стабілізації, в залежності від стану дороги, типу покриття та інших факторів для максимальної безпеки та створює детальну модель поведінки шини в різних умовах, і це дозволяє прогнозувати її реакцію на різні маневри. Головне — ШІ забезпечує взаємодію системи контролю шин з іншими системами безпеки автомобіля, чим підвищує загальну ефективність руху.

Переваги використання ШІ

• Завдяки своєчасному виявленню проблем з шинами, ШІ допомагає уникнути аварій.
• Оптимальний тиск забезпечує плавний хід і знижує витрату палива.
• Регулярний моніторинг виявляє проблеми на ранніх стадіях і уникає передчасного зносу.
• Завдяки своєчасному виявленню проблем, можна уникнути коштовних ремонтів.
  
  

Як це працює?

Датчики збирають інформацію про тиск, температуру, знос та інші параметри. Камери аналізують зображення протектора для оцінки його стану. Алгоритми машинного навчання обробляють отримані дані і приймають рішення про стан шин та необхідність вжиття заходів.

Штучний інтелект відіграє все більш важливу роль у забезпеченні безпеки та комфорту під час руху. Системи контролю шин на основі ШІ дозволяють своєчасно виявляти проблеми, оптимізувати роботу і підвищити загальну безпеку водіння автомобіля. До речі, деякі процеси наповнення сайту магазину «Shiny & Diski» також виконується за участі штучного інтелекту.