Goodyear и LIST создают цифровую модель шинного производства: как она помогает проверять решения

На шинном заводе изменение одного процесса может затронуть другие: оборудование, движение материалов, сроки и контроль качества. Goodyear вместе с Люксембургским институтом науки и технологий LIST разработала прототип системы Goodyear Semantic Twin Accelerator (GSTA), чтобы сравнивать возможные решения в цифровой модели до их применения на производстве.

Система связывает данные о материалах, этапах работы, оборудовании, ресурсах и производственных правилах. На этой основе виртуальная модель просчитывает сценарии и показывает, как они могут повлиять, например, на время выполнения операций, загрузку ресурсов или объём незавершённого производства. Результаты можно сопоставлять по одним и тем же показателям.

ИИ здесь помогает специалистам работать с моделью: переводит вопрос, заданный обычным языком, в предложение для расчёта и помогает разобраться в результатах. Предложения проверяются по правилам модели, а выводы должны опираться на данные расчёта. Система не принимает производственные решения самостоятельно и не управляет станками.

По данным Luxinnovation, прототип уже продемонстрировал возможность повторяемого анализа производственных сценариев. Внедрение для операций по производству шин для грузовиков и автобусов продолжается. О завершённом развёртывании на конкретном заводе не сообщалось.

Участники проекта оценивают, что такой подход может ускорить циклы цифровизации и внедрения ИИ на 30–40%. Это прогноз для разработки и проверки цифровых решений, а не измеренный прирост выпуска шин. Для люксембургской промышленности проект интересен тем, как исследовательская разработка LIST применяется к конкретным задачам крупного производителя.