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NEXEN TIRE, ein führender globaler Reifenhersteller, hat die Entwicklung und Implementierung eines KI-basierten automatisierten Inspektionssystems für Reifenprodukte bekannt gegeben. Als erste Anwendung dieser Art in der Reifenindustrie wurde das System im Plattformformat entwickelt, was eine einfache Implementierung in neuen Fabriken oder bei neuen Anlagen ermöglicht. Mit der Einführung dieses automatisierten Inspektionssystems hat NEXEN TIRE, das bereits KI-Anwendungen im Entwicklungsprozess von Reifen erweitert hat, nun den Anwendungsbereich von KI auf Fertigungsprozesse ausgeweitet.

Aufgrund der besonderen Anforderungen an Reifen, die die Sicherheit der Fahrer auch unter extremen Fahrbedingungen gewährleisten müssen, werden nur Produkte verkauft, die Hunderte von Tests im Inspektionsprozess nach der Produktion bestehen. Daher setzen Hersteller alles daran, in den Inspektionsprozessen selbst kleinste Mängel zu erkennen, um fehlerhafte Produkte vom Markt fernzuhalten.

Das KI-basierte automatisierte Inspektionssystem von NEXEN TIRE wird auf zerstörungsfreien Inspektionsgeräten angewendet, die auf Machine Vision-Technologie basieren (Machine Vision, eine Technologie, die visuelle Informationen mittels Kameras erkennt und analysiert). Dazu gehören „Röntgeninspektionsgeräte“ zur Erkennung von Strukturfehlern und „Laserinterferometrie-Inspektionsgeräte (Shearografie)“ zur Erkennung von Lufteinschlüssen. Die KI unterstützt bei der Auswertung der Inspektionsbilder, die zuvor auf menschliche visuelle Beurteilung angewiesen waren.

Insbesondere hat das System eine Defekterkennungs-Reproduzierbarkeitsrate von bis zu 99,96 % erreicht. Es erkennt kleinste Defekte, die menschliche Inspektoren möglicherweise übersehen würden, und trägt so zur Verbesserung der Qualität der Endprodukte bei.

Darüber hinaus hat NEXEN TIRE die Praktikabilität des Systems verbessert, indem der gesamte Prozess des KI-Trainings und der Anwendung automatisiert wurde. Um die Praktikabilität des Systems zu gewährleisten, arbeitete NEXEN TIRE von der Designphase an mit Neurocell Inc., bekannt für seine AutoML-Lösungen (Automatisierung des maschinellen Lernens), und PDS Solution Inc., spezialisiert auf Reifendesign, Analyse und Datenverarbeitung, zusammen. Über die einfache Automatisierung des maschinellen Lernens hinaus hat NEXEN TIRE Machine Learning Operations (MLOps)-Technologie angewendet, die den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen optimiert und automatisiert – einschließlich der selektiven Datenerfassung für das KI-Training, des Trainings der KI-Modelle, der Modellvalidierung, der tatsächlichen Anwendung und des Monitorings nach der Einführung – und erfolgreich ein plattformbasiertes System implementiert, das die erste derartige Anwendung in der Reifenindustrie darstellt.

Dieser Ansatz reduzierte die Entwicklungszeit für ein Deep-Learning-Modell von 6 bis 12 Monaten auf nur zwei Tage. Das plattformbasierte System ermöglichte auch die sofortige Anwendung in neuen Fabriken oder bei neuen Anlagen. Tatsächlich unterstützte die mit Daten aus der Fabrik trainierte KI, in der das automatisierte Inspektionssystem implementiert wurde, die frühe Stabilisierung der in anderen Fabriken eingeführten Systeme.

„Durch die Einführung von KI-Technologie haben wir die Präzision und Effizienz unseres Reifeninspektionsprozesses erheblich verbessert“, sagte Travis Kang, Global CEO von NEXEN TIRE. „Wir werden die Anwendung von KI-Technologie weiterhin auf den gesamten Entwicklungs- und Fertigungsprozess ausweiten, über zerstörungsfreie Tests hinaus.“