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新的人工智能可以对轮胎状况进行实时建模

除了简单的压力和温度以外,对轮胎使用状况进行物理监控是轮胎制造商当前的热门话题,特别是在商用车领域。东洋已经响应了基于AI的系统的开发,该系统基于传感器的数据与天气,制造和车辆工作周期信息相结合,对轮胎状况进行实时建模。

测量轮胎状况的最常见方法是通过操作员对胎面深度等参数进行物理检查。东洋公司表示,其新系统将减少对耗时的物理检查的需求,从而提高车队管理人员的效率。

尽管可以使用诸如热成像的系统来可视地监视轮胎的状况,但是所需的硬件价格昂贵并且需要与现有的车辆系统集成。东洋的系统主要依赖于TPMS设备的数据,这是许多车辆的标准配置,结合了所装轮胎类型的特定数据以及有关速度,加速度和行驶距离的GPS信息。

该公司指出,轮胎的磨损量和老化模式会根据特定车辆的服务细节而有很大差异,因此GPS数据在任何预测模型中都是至关重要的元素。估算模型将所有这些数据结合起来,并使用AI对其进行分析,从而对整个车轴上的轮胎可能磨损的状态做出了预测。

东洋表示,它与许多合作伙伴合作开发了该系统,其中包括有关硬件的Nihon Tata咨询服务公司和有关预测模型的日本SAS Institute。

该概念仍处于开发阶段,但是Toyo希望在不久的将来将其作为服务推出。

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