Michelin gần đây đã hoàn tất việc triển khai hệ thống TreadEye trên toàn bộ mạng lưới tái chế lốp (retread) tại Mỹ. TreadEye là một công cụ đo lường độ sâu gai lốp (tread-depth) và tình trạng khung lốp (casing-condition), có khả năng ghi lại 1.200 điểm đo trên mỗi lốp. Điều này cung cấp cho các đội xe (fleets) những thông tin chi tiết về mức độ mòn (wear), hư hỏng và thời điểm chính xác cần tháo lốp (pulled) ra khỏi xe. Ông Scott Vanchoff, Phó Chủ tịch Công nghệ Tái chế Lốp Michelin (Michelin Retread Technologies), đã chia sẻ với TTI về công nghệ, mục đích và sự đổi mới đằng sau giải pháp này.
Những Tiến Bộ Công Nghệ Của TreadEye so với Quy Trình Tái Chế Truyền Thống
Đây là bản dịch về những tiến bộ công nghệ cốt lõi của TreadEye, nhấn mạnh sự khác biệt so với quy trình tái chế lốp (retread) truyền thống, sử dụng ngôn ngữ chuyên ngành lốp:
⚙️ Những Tiến Bộ Công Nghệ Của TreadEye so với Quy Trình Tái Chế Truyền Thống
Sự khác biệt công nghệ then chốt của TreadEye so với quy trình tái sinh lốp truyền thống nằm ở tính tự động hóa và độ chính xác của việc đo lường và kiểm tra lốp ban đầu:
1. Khả năng Đo Lường Độ Sâu Gai Lốp (Tread Depth) Tự Động
- Quy Trình Truyền Thống: Trong quy trình tái chế lốp truyền thống, kỹ thuật viên tại khâu kiểm tra ban đầu (initial inspection post) phải thực hiện đo độ sâu gai lốp thủ công (bằng đồng hồ đo hoặc thước kẹp) trên từng khung lốp (casing) đi qua.
- Công Nghệ TreadEye: TreadEye đã tự động hóa hoàn toàn quy trình này. Nó có khả năng ghi nhận hơn 1.200 điểm đo trên mỗi lốp trong quá trình kiểm tra ban đầu.
2. Loại Bỏ Sai Số Thủ Công và Đảm Bảo Tính Nhất Quán
- Lợi Thế Cạnh Tranh: Bằng cách tự động hóa việc đo lường và thu thập dữ liệu khổng lồ này, TreadEye loại bỏ hoàn toàn các vấn đề về độ chính xác (accuracy) hoặc tính nhất quán (consistency) thường gặp phải trong quy trình kiểm tra thủ công.
- Điều này đảm bảo mọi khung lốp được đánh giá một cách khách quan và đồng nhất trước khi chuyển sang các bước tái chế tiếp theo.
TreadEye được tích hợp trực tiếp vào quy trình kiểm tra khung lốp ban đầu (initial inspection) trong hệ thống tái chế lốp Michelin Retread Technologies (MRT).
TreadEye được tích hợp trực tiếp vào bước/bộ phận kiểm tra ban đầu của quy trình. Toàn bộ dữ liệu mà TreadEye thu thập sẽ được đồng bộ lên nền tảng Fleet Business Insights. Việc tiếp cận được dữ liệu độ sâu gai lốp chính xác và đồng nhất, được phân tích theo từng kho bãi/điểm vận hành (terminal) giúp quản lý đội xe có được bức tranh vận hành mà trước đây họ không nhìn thấy.
Ví dụ:
Nếu quy trình quản lý carcass của đội xe quy định rút lốp để đưa đi vá – đắp lại (retread) ở mức 4/32 inch, nhưng dữ liệu từ TreadEye cho thấy lốp thực tế luôn được đưa vào nhà máy ở mức 7/32 inch, điều đó nghĩa là đội xe đang không tận dụng hết giá trị sử dụng của bộ lốp. Ngược lại, nếu lốp liên tục được đưa đi retread khi chỉ còn 1/32 inch, đội xe có nguy cơ đối mặt với hư hỏng carcass, vi phạm tiêu chuẩn DOT, và tăng thời gian dừng xe không kế hoạch (downtime).
Dữ liệu độ sâu gai lốp được hiển thị theo từng điểm vận hành (terminal), cho phép quản lý đội xe xác định xem có cần điều chỉnh lại quy trình rút lốp/pull point hoặc đào tạo lại nhân sự tại một số vị trí cụ thể hoặc trên toàn hệ thống. Nhờ đó, quản lý đội xe cũng có thể liên kết tỷ lệ lốp bị loại (reject rate) và nguyên nhân loại với dữ liệu độ sâu gai, từ đó tối ưu điểm rút lốp nhằm tối đa hóa tuổi thọ mặt gai nhưng vẫn bảo vệ carcass cho các lần retread tiếp theo.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) hiện đang – và trong tương lai sẽ – đóng vai trò quan trọng như thế nào trong việc tối ưu hóa quy trình đắp lại lốp (retread) với TreadEye?
Michelin đang tái định nghĩa toàn bộ quy trình retread thông qua việc ứng dụng AI, robot và phân tích dữ liệu nâng cao nhằm nâng cao chất lượng sản phẩm, tăng độ đồng nhất trong quy trình và giúp các đội xe vận hành hiệu quả hơn. TreadEye chỉ là một phần trong hệ sinh thái này. Những thông tin chi tiết hơn về các cải tiến mà Michelin đang đưa vào quy trình retread sẽ được công bố trong các thông báo tiếp theo.
Những lợi ích môi trường khi áp dụng TreadEye là gì, đặc biệt trong việc giảm dấu chân carbon và thúc đẩy tính bền vững?
Bằng cách quản lý chặt chẽ điểm rút lốp (pull point) dựa trên dữ liệu mà TreadEye cung cấp, các đội xe có thể sử dụng tài nguyên của mình (trong trường hợp này là lốp xe) một cách hiệu quả hơn và giảm lượng chất thải. Điều này giúp tối ưu tuổi thọ của carcass thay vì phải loại bỏ sớm do hư hỏng – thường xảy ra khi rút lốp quá muộn – hoặc tránh việc phải mài bỏ phần gai còn sử dụng tốt khi rút lốp quá sớm.
 tại Mỹ.){kind=link}