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Sensor und KI-System zur Erfassung von Reifenabrieb

Im Projekt „KI-RAM“ haben das Fraunhofer IMWS, Rösler Tyre Innovators GmbH & Co. KG, DENKweit GmbH, iMes Solutions GmbH und die Universität Paderborn ein System zur besseren Vorhersage von Reifenabrieb entwickelt. Es kombiniert einen nachrüstbaren Sensor im Lkw-Reifen mit KI-gestützter Datenauswertung.

von | 19.02.26

Der entwickelte Reifenabriebsensor lässt sich problemlos für Nutzfahrzeuge nachrüsten.
Quelle: Rösler Tyre Innovators GmbH & Co. KG
Sensor Reifenabrieb Rösler Tyre Innovators GmbH & Co. KG

Reifenabrieb zählt zu den bedeutenden Quellen von Mikroplastikemissionen. In Deutschland entstehen dadurch jährlich rund 100.000 Tonnen. Neben umweltpolitischen Vorgaben erhöhen auch höhere Fahrzeuggewichte, wie bei elektrisch angetriebenen Fahrzeugen, die Anforderungen an die Abriebfestigkeit von Reifen.

Im Projekt „KI-RAM“ entwickelten 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 einen nachrüstbaren Abriebsensor für Lkw-Reifen. Der Sensor erfasst die Profiltiefe kontinuierlich im Betrieb. Eine KI-basierte Software analysiert die Daten, prognostiziert Restlaufzeiten und bewertet in Kombination mit Fahrzeug-, Straßen- und Wetterdaten die abriebrelevanten Einflussfaktoren.

Komplexes Zusammenspiel vieler Einflussgrößen

Der Reifenabrieb hängt von zahlreichen Faktoren ab: Gummimischung, Reifendruck, Fahrzeuggewicht, Fahrverhalten, Straßenbelag sowie das Wetter beeinflussen das Abriebverhalten. Bislang gelten aufwendige Straßentests unter definierten Bedingungen als etablierte Vergleichsmethode. Diese bilden jedoch reale Einsatzbedingungen nur eingeschränkt ab.

Die im Projekt entwickelten KI-Modelle verknüpfen Sensordaten mit Informationen aus Feldversuchen und externen Datenquellen. So lassen sich Zusammenhänge differenzierter analysieren und konkrete Einsatzprofile übertragen.

Unterstützung für Flottenbetreiber

Die Partner erhoben die notwendigen Daten in Feldversuchen mit Kommunalfahrzeugen. Die Software lässt sich individuell trainieren, sodass Speditionen ihre eigenen Einsatzbedingungen berücksichtigen können. Das System kann bei der Auswahl geeigneter Reifen unterstützen und Serviceintervalle bedarfsgerecht anpassen.

Materialanalyse und Validierung

Das Fraunhofer IMWS brachte seine materialwissenschaftliche Expertise zu Kautschukmischungen für Reifenlaufflächen ein. Forschende bestimmten Laborindikatoren für den Abrieb und verglichen diese mit Ergebnissen aus Straßentests mit runderneuerten Reifen. Zusätzlich analysierten sie Reifenbilder aus Feldversuchen mithilfe klassischer und Infrarotkameras, um Korrelationen zwischen Materialeigenschaften und realem Abriebverhalten zu prüfen.

„Dies liefert interessante Einsichten, die in weiterführende Aktivitäten zur Verbesserung der Abriebeigenschaften von Kautschukcompounds für Reifenlaufflächen und zur Reduzierung von verkehrsbedingten Mikropartikelemissionen einfließen werden“, so Mario Beiner, Gruppenleiter „Polymerbasiertes Materialdesign“ am Fraunhofer IMWS.

Bildquelle, falls nicht im Bild oben angegeben:

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