Forradalom a K+F területén: A TMD Friction mesterséges intelligenciával támogatott útja a tökéletes fékezés felé

• A TMD Friction saját fejlesztésű mesterséges intelligencia (AI) eszközöket használ az új féktechnológiai fejlesztésének támogatására.
• A vállalat – úttörőként ezen a területen – már 2015 óta alkalmaz AI technológiát kutatás-fejlesztési tevékenységeiben.
• Az AI-alapú komponálás hatékonyabbá teszi a K+F folyamatot, időt és erőforrásokat takarítva meg a fékpadi tesztelés során.
• A mesterséges intelligencia nem fenyegetés, hanem a meglévő technológiák fejlődése, amely kiegészíti az emberi tudást.

A mesterséges intelligenciát (AI) alkalmazó fogyasztói eszközök térnyerése következtében az AI a figyelem középpontjába került. Míg egyesek örömmel fogadják a technológiát, és dicsérik annak képességét bizonyos folyamatok gyorsabbá, pontosabbá és kreatívabbá tételére, mások a munkahelyeik és iparágaik jövője miatt aggódnak. Ugyanakkor ez a technológia nem új keletű – már évtizedek óta létezik, és a legfrissebb AI-eszközök a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és az adatkezelés területén elért fokozatos fejlődést képviselik.

Még mielőtt az AI-eszközök széles körben elérhetővé váltak volna a fogyasztók számára, a TMD Friction már alkalmazta ezeket a technológiákat annak érdekében, hogy kutatás-fejlesztési (K+F) folyamatait hatékonyabbá tegye, és felgyorsítsa az új súrlódóanyagok fejlesztését. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan használja a TMD Friction az AI-t a K+F területén, és miért tekinthető az AI az emberi képességek kiegészítőjének, nem pedig helyettesének.

AI a TMD Friction-nél ma

A TMD Friction különféle fejlett, saját fejlesztésű AI-eszközöket alkalmaz az új megoldások kidolgozásának támogatására. Ezek közé tartoznak egyszerű lineáris és nemlineáris modellek, mélytanulási algoritmusok és összetett neurális hálózatok. Ezek az eszközök képesek egymással kommunikálni és tanulni egymástól, így folyamatosan javítják a vállalat adatminőségét és az abból levonható következtetéseket.

„Az AI alkalmazása a K+F-folyamatainkban kiváló példája annak, hogy a TMD Friction a legmodernebb technológiák révén gyorsítja az innovációt és biztosítja ügyfelei számára a legmagasabb minőségű termékeket” – mondja Christian Stolz, a TMD Friction OE Értékesítés és Mérnökség ügyvezető alelnöke. „Az emberi erőforrásunk tudásával és tapasztalatával kombinálva a gépi tanulás és más AI-megoldások időt, pénzt és erőforrásokat takarítanak meg, ezáltal felgyorsítva a fejlesztési folyamatot, és előnyöket biztosítva ügyfeleink számára.”

Hosszú múltra visszatekintő AI alkalmazás a K+F-ben

Már 2004-ben is alkalmazta a TMD Friction az AI korai elődeit, hogy a korábbi teszteredmények alapján előre jelezze bizonyos keverékek súrlódási tulajdonságait. 2015-ben bevezették az AI-alapú komponensképzést, amely lehetővé tette, hogy az algoritmusok előre jelezzék az egyes nyersanyagok hatását a végtermék tulajdonságaira. Ez volt az első alkalom, amikor a rendszer képes volt olyan keverékek szintetizálására, amelyekre az emberi szakértők nem feltétlenül gondoltak volna.

„Ez volt az első eszköz, amely olyan javaslatokat tett, amelyek a szakembereinknek még nem jutottak eszébe” – mondja Frank Marx, a TMD Friction adatelemzője. „Akkor tudtuk, hogy jó úton járunk, amikor a kollégák azt mondták: ‘Erre magamtól nem gondoltam volna, de logikusnak hangzik.’”

Egy másik mérföldkő volt a „virtuális tesztelés” kidolgozása, amely lehetővé tette, hogy az AI előre jelezze olyan új keverékek viselkedését, amelyeket korábban még soha nem teszteltek. Mivel egyetlen tesztfutás akár másfél hétig is eltarthat, és több ezer euróba kerülhet, a virtuális tesztek jelentősen csökkentik a valós teszteléssel járó költségeket.

2020-ban a vállalat továbbfejlesztette technológiáját egy olyan AI modell kifejlesztésével, amely képes előre jelezni, hogy egy adott nyersanyag koncentrációjának változtatása hogyan befolyásolja a specifikus teljesítménymutatókat. Ez lehetővé tette a komponálók számára, hogy nagy bizonyossággal meghatározzák, milyen arányban kell növelni vagy csökkenteni egy adott összetevőt a kívánt hatás eléréséhez. Abban az időben az autóiparban senki más nem használt hasonló technológiát – a TMD Friction volt az első, aki ilyen szintű AI-t integrált a kutatás-fejlesztési folyamatba.

Jövőbeli kilátások

A mesterséges intelligencia jövője a TMD Friction-nél ígéretes. Egy évtizednyi, kizárólag belső fejlesztésű eszközökre alapozott munka után a vállalat nemrégiben kezdte meg előre betanított AI modellek integrálását, amelyeket specifikus feladatokra hangolnak. Ezek az új modellek kiegészítik a meglévő eszköztárat.

A következő lépésként a vállalat a generatív AI-technológia lehetséges felhasználási területeit vizsgálja – beleértve az olyan strukturálatlan adatok feldolgozását is, mint például a történelmi dokumentumok –, túllépve a hagyományos, adatbázis-alapú megközelítéseken. Ez gyors hozzáférést biztosítana a vállalat szakértelméhez, és lényegében „feloldaná” az értékes történelmi adatok üzleti potenciálját.

A kutatás-fejlesztésen túl a TMD Friction azt is vizsgálja, hogyan lehetne az AI-t más üzleti területeken is alkalmazni, például az értékesítés, az üzemeltetés és az árképzés terén.

Az emberi tudás kibővítése

Az AI-eszközök segítségével a TMD Friction már a korai szakaszban kiszűrheti a kevésbé ígéretes keverékeket, így hatékonyabban használhatja ki a tesztelési kapacitásokat – időt, pénzt és erőforrásokat megtakarítva, miközben csökkenti az ügyfelek átfutási idejét. Az AI ugyanakkor továbbra is az emberi döntéshozatal támogatására szolgál – nem annak helyettesítésére. A tesztpadi teljesítményen túl számos egyéb tényező is szerepet játszik abban, hogy mely formulák kerülnek végül gyártásba: piaci szempontok, gazdasági feltételek, jogi előírások. Egyetlen AI sem képes mindezeket maradéktalanul figyelembe venni – az emberi ellenőrzés továbbra is elengedhetetlen.

„Nem hiszem, hogy a mesterséges intelligencia képes lenne valóban megérteni az ügyféligényeket” – mondja Christian Stolz. „Bizonyos dolgokhoz emberi hozzáállás szükséges.”