Die Umweltbelastung durch Mikroplastikpartikel, die durch den Abrieb von Reifen entstehen, ist ein ernstzunehmendes Problem. Jährlich fallen in Deutschland etwa 100.000 Tonnen Mikroplastik an, die hauptsächlich durch den Verschleiß von Reifen während des Fahrbetriebs erzeugt werden. Um dieser Herausforderung zu begegnen, haben mehrere Partner, darunter das Fraunhofer-Institut für Mikrostruktur von Werkstoffen und Systemen (IMWS), Rösler Tyre Innovators GmbH & Co. KG, DENKweit GmbH, iMes Solutions GmbH und die Universität Paderborn, im Rahmen des Projekts „KI-RAM“ innovative Lösungen entwickelt. Ziel des Projekts ist es, den Reifenabrieb zu reduzieren und gleichzeitig die Abriebfestigkeit von Reifen zu verbessern.
Ein zentrales Element der entwickelten Technologie ist ein neuartiger Sensor, der direkt in den Reifen integriert wird. Dieser Sensor erfasst die Profiltiefe der Reifen in Echtzeit und wird mit einer KI-gestützten Software kombiniert. Diese Software analysiert die gesammelten Daten, um Vorhersagen über die verbleibende Lebensdauer der Reifen zu treffen und um die Auswirkungen verschiedener Einflussfaktoren auf den Reifenabrieb zu bewerten. Zu diesen Einflussfaktoren zählen unter anderem das Fahrverhalten, die Straßenbeschaffenheit und die Wetterbedingungen. Durch die Kombination dieser Technologien können Transportunternehmen gezielt Reifen auswählen und die Wartungsintervalle optimieren.
Die Forschung im Bereich Reifenabrieb hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, insbesondere im Hinblick auf die gestiegenen Anforderungen an elektrifizierte Fahrzeuge. Diese Fahrzeuge benötigen Reifen, die nicht nur langlebig sind, sondern auch umweltfreundlicher in der Herstellung und Nutzung. Eine umfassende Kenntnis der Faktoren, die den Reifenabrieb beeinflussen, ist entscheidend. Bisher war die Ermittlung dieser Faktoren oft mit zeitaufwendigen Straßenversuchen verbunden, die nicht immer realistische Einsatzbedingungen widerspiegeln konnten.
Im Rahmen des Projekts „KI-RAM“ wurden umfassende Daten durch Feldversuche mit Kommunalfahrzeugen gesammelt. Diese Daten wurden dann mit Informationen aus Wetter- und Straßenverhältnissen kombiniert, um präzisere Modelle zur Vorhersage des Reifenabriebs zu entwickeln. Prof. Dr. Mario Beiner, Gruppenleiter für polymerbasiertes Materialdesign am Fraunhofer IMWS, betont die Wichtigkeit dieser Erkenntnisse: „Durch eine präzise Optimierung der Reifenwahl und -laufzeit können wir den Reifenabrieb signifikant reduzieren.“
Ein herausragendes Ergebnis des Projekts ist die Entwicklung eines nachrüstbaren Abriebsensors, der einfach in Lkw-Reifen integriert werden kann. Die KI-gestützte Softwarelösung, die mit diesem Sensor arbeitet, ermöglicht nicht nur die Vorhersage der Restlaufzeiten der Reifen, sondern auch eine individuelle Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse der Speditionen. Durch das Training der KI-Software mit den spezifischen Daten jeder Spedition können die Ergebnisse exakt auf die jeweiligen Anforderungen zugeschnitten werden, ohne dass sensible Daten mit Wettbewerbern geteilt werden müssen.
Die Kombination aus innovativen Sensorsystemen und KI-Technologien verspricht, eine erhebliche Entlastung für die Umwelt zu schaffen, indem die Emission von Mikroplastik durch Reifenabrieb signifikant reduziert wird. Paul Rösler, Geschäftsführer von Rösler Tyre Innovators und Verbundkoordinator für das Projekt, hebt hervor: „Unsere nachrüstbaren Abriebsensoren in Verbindung mit modernen Softwarelösungen können einen wesentlichen Beitrag zur Verringerung verkehrsbedingter Mikropartikelemissionen leisten.“
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Projekt „KI-RAM“ nicht nur einen technologischen Fortschritt darstellt, sondern auch einen wichtigen Schritt in Richtung nachhaltiger Mobilität. Mit den entwickelten Lösungen können nicht nur die Umweltbelastungen durch Reifenabrieb minimiert werden, sondern auch die Effizienz und Wirtschaftlichkeit im Transportwesen verbessert werden. Die Erkenntnisse aus der Forschung werden in zukünftige Entwicklungen einfließen, um die Abriebeigenschaften von Reifen weiter zu optimieren und um die negativen Auswirkungen auf die Umwelt zu reduzieren.
