Quelle: Rösler Tyre Innovators GmbH & Co. KG
Problemstellung
Reifenabrieb ist eine der größten Quellen für Mikroplastik in der Umwelt. Um diesen effizient verringern zu können, fehlen u.a. online-erfasste Daten zum Abrieb unter Realbedingungen, Aussagen zu den Haupteinflussfaktoren und vorhersagende Softwaretools, die eine situationsangepasste Abriebreduzierung erlauben.
Projektziel
Ziel von „KI-RAM“ ist die Entwicklung eines KI-basierten Softwaretools, welches Reifenabriebsdaten bei Nutzfahrzeugen, die mit einem neuartigen Sensor erfasst werden, mit Daten zu Straße, Wetter und Laborindikatoren verknüpfen, um (1) die Haupteinflussfaktoren auf den Abrieb zu verstehen, (2) situationsbezogene Vorhersagen zum Abrieb zu treffen, (3) Reifen bzgl. der Abriebperformance zu vergleichen und (4) den Abrieb durch aktive Beeinflussung zu minimieren.
Durchführung
Dazu wird ein auf Abrieb fokussierter digitaler Zwilling auf Basis von KI entwickelt. Dieser wird durch den Einsatz des Sensors für Lkws erweitert, indem die von ihm in Feldversuchen generierten Daten mit den BMDV-Daten zu Straße sowie Wetter verknüpft werden. Industrieübliche Laborindikatoren für die genutzten Reifenmischungen und IR-basierte online-taugliche Verfahren runden die Fähigkeiten zur KI-basierten Vorhersage des Reifenabriebs ab.
| Verbundkoordinator | Rösler Tyre Innovators GmbH & Co. KG
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Projektvolumen (zum Bewilligungszeitpunkt) | 2.508.710,67 € Davon 68 % Förderung durch das BMDV |
Projektlaufzeit (zum Bewilligungszeitpunkt) | 12/2022 – 11/2025 |
| Projektpartner | iMES Solutions GmbH
Universität Paderborn
Fraunhofer Institut für Mikrostruktur von Werkstoffen und Systemen (IMWS)
DENKweit GmbH
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| Ansprechpartner | Rösler Tyre Innovators GmbH & Co. KG Herr Paul Rösler +49 231 917078 42 p.roesler@roesler-tyres.com |