La inteligencia artificial ayudará a Yokohama a diseñar moldes de prensa
Yokohama Rubber ha informado que ha desarrollado un sistema de diseño de moldes utilizando tecnologías de modelado (método de elementos finitos, MEF) y inteligencia artificial. El nuevo desarrollo debería simplificar el proceso de diseño, incluso para los empleados menos experimentados, que podrán obtener información, por ejemplo, sobre cómo los cambios en el diseño del molde afectan las características del neumático, mediante la realización de una gran cantidad de experimentos virtuales. En la empresa esperan que el nuevo sistema reduzca el tiempo necesario para crear moldes, reduciendo también los costos y la necesidad de retoques, que a menudo son necesarios en el proceso de diseño. Además, una comprensión más profunda de la relación entre los parámetros del molde y las características del neumático, se espera que permita a los empleados desarrollar productos con propiedades mejoradas.
«El diseño del molde tiene un impacto significativo en los parámetros clave de los neumáticos, y para comprender completamente su relación se requería un proceso laborioso y costoso de prueba y error, que incluía la creación de prototipos y pruebas posteriores, — señalan en Yokohama. — Además, en gran medida, el proceso dependía del conocimiento del personal altamente calificado, lo que hacía que la eficiencia y la velocidad de desarrollo variaran según la experiencia y las competencias de los empleados individuales».
El nuevo sistema, gracias al modelado automatizado y la predicción de IA, está diseñado para resolver las complejidades existentes. En la primera etapa, se generan un gran número de modelos MEF con diferentes parámetros del molde y se predicen las características del neumático, después de lo cual los resultados de los cálculos se utilizan como datos de entrenamiento para la construcción de un modelo de IA (modelo sustituto) que predice la relación entre los aspectos del diseño del molde y las propiedades del neumático. En la siguiente etapa, con la ayuda de tecnologías de IA explicables, como SHAP (explicaciones aditivas de Shapley) y PDP (gráficos de dependencia parcial), los desarrolladores pueden visualizar cuantitativamente el impacto de los parámetros del diseño del molde en las cualidades del neumático y determinar qué cambios son necesarios para garantizar las características objetivo del producto final.
Yokohama desde 2020 ha estado aplicando el sistema HAICoLab basado en IA, que desde 2021 se utiliza para predecir los parámetros clave de los neumáticos, y desde 2024 se explota más ampliamente en el proceso de desarrollo de nuevos productos, y en la empresa dicen que gracias a las nuevas tecnologías, a los empleados les resulta más fácil entender qué acciones tomar para obtener el resultado óptimo, y en el futuro planean continuar trabajando en esta dirección para seguir acelerando la creación de nuevos productos innovadores.