东洋轮胎开发出载重轮胎监测模型 无需进行实际测量

最近，东洋轮胎宣布，公司开发了一种监测系统模型，该系统可以监视安装在卡车、公共汽车和其他运输工具上的轮胎状况的变化，并自动收集有关各个车辆行驶状况的数据。该公司开发了一个AI编程模型，该模型可根据系统收集的数据以及外部信息,包括每个轮胎的制造商数据和天气参数等来估算轮胎的使用状态、磨损程度。

随着世界各地的运输服务提供商专注于寻求更高的物流安全性和效率，东洋轮胎意识到“在正确的时间进行适当的维护”是使安全性和效率最大化的最可靠方法。依靠内部和外部资源来跟踪车辆的服务状态。

作为轮胎制造商，东洋轮胎深知正确维护轮胎至关重要。该公司指出，在运输行业中，一种常见的做法是工程师每隔一到三个月使用设备手动测量单个轮胎的胎面深度以检查是否磨损。目前东洋已经开发出了一种创新的系统，可以为这一繁琐的过程提供“巨大的改进”，可以监视轮胎的使用情况以实现适当的维护，而无需进行实际测量。

东洋希望将这种模型发展成面向运输服务提供商的全面业务，并提供只有轮胎专家才能提供的附带维护支持。

据总部位于日本伊丹市的东洋公司表示，该维护解决方案还将解决客户可能遇到的其他问题，例如安全性和成本降低，因为它可以告知他们何时更换和旋转轮胎，提供光学驾驶路线并提供提示。汽车行驶时，他们可以延长轮胎的使用寿命，同时推荐满足其特定需求的轮胎。

该自动收集系统使用安装在卡车、公共汽车和其他运输工具的车轮上的传感器（轮胎压力监测系统或TPMS）自动收集有关轮胎状况的数据，例如气压和内部温度。结合来自轮胎的此类输入，此独特的系统通过使用全球定位系统（GPS）创建了有关位置和加速度的实时信息的云存储。

轮胎的磨损量和老化模式取决于每辆车的服务细节，差异性很大。该系统自动收集和存储提高轮胎状况估计准确性所需的信息集。借助这一原始系统，东洋轮胎旨在为运输企业提供一种解决方案，以利用该实时数据进行车辆维护。

该估算模型将自动轮胎信息收集系统中收集的数据与轮胎的制造商数据和天气以及来自外部数据库的其他数据结合在一起，并使用AI分析汇总的数据，从而达到估算和检测轮胎的使用状况精度更高。

东洋轮胎通过一系列示范性实验开发了该模型，该模型允许运输服务提供商以数字方式估算其运输车辆轮胎的使用状况，而无需进行每个轮胎的测量。

该轮胎制造商表示，它与日本塔塔咨询服务有限公司合作开发了卡车和公共汽车的自动轮胎信息收集系统，并与日本SAS研究所合作开发了轮胎使用磨损状态、卡车和公共汽车的估计模型。东洋计划继续考虑将此类维护解决方案的构建为业务模型。

塔塔集团成员之一的Nihon Tata咨询服务有限公司是一家全球性公司，提供IT服务，咨询，业务解决方案和数字解决方案。