일본산업뉴스요약

AI로 고성능∙고품질의 타이어 개발 가속
스미토모고무, 분자 구조 해석

타이어업체가 인공지능(AI)을 활용한 고성능∙고품질의 제품 제조를 가속하고 있다. 스미토모고무공업은 AI 해석 등을 통해 젖은 노면에 대한 성능 저하를 반감할 수 있는 타이어를 개발했다. TOYO TIRE는 타이어의 설계 기간을 약 절반으로 단축할 수 있는 기술 기반을 확립했다. 자율주행이나 전동차 등 ‘CASE’(커넥티드, 자율주행, 셰어링, 전동화)의 흐름을 타고 설계 개발의 수준을 올려 경쟁력을 향상한다.

“자동차업계는 100년에 1번이라는 모빌리티 사회의 대변혁기를 맞이하고 있다. 타이어에 요구되는 가치도 재정의될 필요가 있다”. 스미토모고무의 야마모토(山本) 사장은 12월에 투입하는 신형 타이어 ‘ENASAVE NEXT III’에 자신감을 보인다.

기존 제품과 비교해 젖은 노면에 대한 저항력인 ‘Wet Grip’의 성능이 현격하게 상승했다. 2만km를 주행한 후의 상태를 비교하면 저항력의 저하가 반감했다.

타이어의 성능은 주행 거리에 비례해 마찰이나 열화에 의해 성능이 저하된다. 성능 향상에 반드시 필요한 것이 타이어에 사용되는 재료를 해석하는 기술이다.

그러나 재료 해석은 쉬운 일이 아니며 이 기술이 타이어업체들의 경쟁력을 좌우한다. 타이어 원료인 고무는 폴리머나 카본 등 많은 재료로 만들어지는 복합체다. 지금까지의 노동력에 의존한 해석 작업은 시간이 많이 걸리고 그 정밀도에도 한계가 있었다.

신형 타이어는 홋카이도대학과 공동 개발한 AI 해석이나 신소재 개발 기술을 적용했다. 타이어의 사용 전후 사진을 AI에 학습시켜 분석했다. 그 후에 시뮬레이션 결과도 고려해 타이어가 마모하는 원리를 화학적으로 해명하는데 도전했다.

이를 통해 기존의 고무재료에 사용되고 있던 폴리머의 분자는 힘을 가하면 끊어지기 쉬운 성질이 있다는 것을 알게 되었다. 분자가 떨어지면 마모나 경년열화가 쉽게 진행된다고 한다.

신형 타이어에는 수소를 첨가한 폴리머를 채용했다. 지금까지의 소재보다도 분자의 결합력이 강해 외부에서 압력을 가해도 쉽게 분리되지 않는다고 한다.

TOYO TIRE는 타이어의 설계 기간을 절반 정도로 줄이는 AI의 기술 기반을 확립했다. 슈퍼컴퓨터를 이용한 2개의 모의실험을 통합해, 타이어 설계지원시스템을 2000년부터 운용해 온 실적이 있다.

올해 들어 구축한 ‘T-MODE’는 기존의 설계 기반에 데이터베이스를 연계시켰다. 지금까지는 설계자가 모의실험을 실시했을 때, 시험결과를 개별로 취급했었다. 그 때문에 타이어의 폭이나 두께 등의 데이터를 설계자들이 상호 공유하는 것이 어려웠다. AI 분석을 통해 빅데이터를 일원 관리할 수 있도록 했다.

시장조사회사인 후지키메라총연(도쿄)에 따르면, 17년에 약 4,500억엔이었던 타이어 국내 시장은 30년에 3,800억엔 정도로 약 16% 감소한다고 시산하고 있다. 신차 판매 저하의 영향으로 타이어 시장도 점차 축소될 전망이다.

한편, 자율주행 차나 전기자동차(EV)의 시장은 확대된다. 타이어업체들은 AI 등을 사용해 차세대 자동차를 위한 부가가치가 높은 제품 개발을 서두른다.

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