TOYO TIRE、トラック・バス用タイヤの使用状態推定モデルを構築

　TOYO TIREは7月22日、トラックやバスなどの運輸車両の個別運行状況に応じ、装着されているタイヤの状態変化をはじめ、走行環境情報を自動的に収集し、蓄積するシステムを開発したと発表した。

　また、同システムで収集したデータに個々のタイヤの既定情報や天候データなど外部情報を加え、AIを駆使して、タイヤの使用（摩耗）状態を推定するモデルを構築した。

　同社はタイヤメーカーとして、タイヤのメンテナンスという側面から、ロジスティクスの安全と効率を充足するアプローチについて、その可能性を探索。特に運輸業界では、1～3カ月ごとに人が計測機器を用いて1本ずつタイヤの溝の深さを測定、摩耗の点検をしていることから、新しいソリューションとして、実測することなく適正にタイヤ使用状態を管理、メンテナンスしていくことができる推定モデルを実現した。

　同社は今後、これを運輸事業向けのビジネスモデルとして構築し、タイヤメーカーならではのメンテナンス・サポートの確立を進めていく。

　今回のメンテナンス・ソリューションは、今後、タイヤの寿命を長持ちさせるような使用方法（交換ローテーションや最適運行ルートの提示、運転方法のアドバイスなど）やユーザーニーズに合ったタイヤの提案など、安全やコスト低減といった課題解決にも繋げていくことが期待できる。

　■トラック・バス用タイヤ情報自動集積システム
　同社は、トラックやバスなど運輸車両のホイールに装着したセンサー（TPMS）によって、空気圧や内部温度といったタイヤの状態をデータとして自動収集し、また、全地球測位システム（GPS）によって得られる位置情報や車両の加速度情報などと合わせて、リアルタイムでクラウドに蓄積する独自の情報集積システムを開発。

　これは、個別の車両運行状況によって異なるタイヤへの負荷や経年変化について、その推定確度を高めるのに必要な情報を、適切かつ自動的に収集、蓄積されるようシステム化したもので、同データを運輸事業者の車両メンテナンス管理に活用していく。

　■トラック・バス用タイヤ 使用（摩耗）状態推定モデル
　情報自動集積システムに蓄積されたデータをもとに、より高い精度でタイヤの使用状態を推定し、把握できるように、タイヤそのもののマスター情報をはじめ、外部データベースから取得した天候データなどを統合するとともに、AI技術を用いてデータ解析処理を行う。

　同社は、実証実験を重ね、運行状況によって異なる各運輸車両のタイヤ使用状態、つまり、タイヤの摩耗進行度合いを、個別に実測することなくデジタル環境の中で推定することができるモデルを構築した。