生産計画の最適化のAI活用事例

【成果】 高性能タイヤの設計では、AIの抽出結果に基づく試行錯誤を繰り返すことで、段階的に性能と安定性が向上しました。また、データと対峙する過程で新たな気付き（副次的効果）が得られ、タイヤの設計プロセスを革新するためのデータ活用が一気に加速しています。 ゴムの混合プロセスにおいては、物性値を狙い通りに推移させるための因子の特定に成功しました。AIの活用を通じて、材料開発メンバーも納得する混合プロセスの本質につながる知見が得られています。スタッドレスタイヤの設計でも、タイヤを試作する前に決定できる設計因子に基づいた、見通しの良い関係式を導き出すことができました。 今後は、データが存在しない領域を補完するための新たなデータ取得を進めるとともに、現実データと仮想データを利用して複雑な関係性を明らかにし、データ分析の専門家以外でも気付きを得られる環境の構築を目指しています。