DUNLOP 和富士通 (ADR) 通過使用 AI 將輪胎結構分析時間縮短了約 90%

日本神户，川崎，2026 年 6 月 3 日 -（JCN Newswire）- DUNLOP（公司名稱：住友橡膠工業株式會社）和富士通有限公司今天宣佈，他們共同開發了一種技術，即 AI 替代模型，利用 AI 高精度、短時間預測輪胎性能，並在最近的概念驗證中確認了其有效性。這項技術是作為 DUNLOP 長期管理戰略中設計數字化轉型的一部分，應用於輪胎與路面接觸時的變形結構分析。因此，分析時間顯著減少，約從 45 分鐘縮短至 5 分鐘，同時實現了對約 600,000 個元素（網格）的分析。

基於這一概念驗證的結果，兩家公司將繼續開發輪胎設計的設計支持工具，目標是在 2027 年 4 月前在 DUNLOP 實現其實際應用。這將使 DUNLOP 能夠加速數據驅動的開發，並迅速向市場提供具有更高安全性和環境性能的高質量輪胎。

這項技術旨在運行在"FUJITSU-MONAKA"上，這是一款由富士通開發的下一代基於 Arm 架構的 CPU，追求高性能和能效。未來，兩家公司計劃通過在 2026 年 12 月之前在 FUJITSU-MONAKA 原型上開始驗證這項技術，以優化推理速度、準確性和功率效率。

背景

在製造中，CAE（計算機輔助工程）分析，通過模擬產品和結構的行為來評估性能和安全性，由於產品性能和複雜性的不斷提高，所需的計算時間相當可觀。

在輪胎設計中，FEM（有限元法）分析是一種常用的 CAE 分析類型。雖然通過細化網格增加元素數量可以提高準確性，但也會增加計算時間和相關的開發成本，因此需要在準確性和計算負載之間取得平衡。此外，分析需要專業知識，確保有技術熟練的工程師也是一項挑戰。

為了解決這些問題，兩家公司開發了一種 AI 替代模型，利用積累的 FEM 分析結果作為訓練數據，快速預測 FEM 控制方程的解。

概念驗證結果

利用 DUNLOP 的輪胎設計專業知識和實際設計數據，以及富士通的 AI 技術，兩家公司共同開發了一種基於圖神經網絡（GNN）算法的 AI 替代模型。他們進行了輪胎結構分析的概念驗證，重點評估輪胎與路面接觸時的變形行為和接觸特性，如接觸形狀和壓力分佈。

結果顯示，分析的計算時間從約 45 分鐘減少到約 5 分鐘。該技術預測的輪胎與路面之間的接觸形狀與 FEM 分析相比，平均準確率高達 87.7%。這項技術將通過允許在更少的流程和更短的時間內確定輪胎結構和材料規格，從而加快決策過程、優化成本，並改善性能，以前需要多個設計流程。

這些結果的一部分將在 2026 年 6 月 3 日舉行的第 31 屆計算工程會議上展示。

未來計劃

兩家公司將在 2026 年 12 月之前開始使用 FUJITSU-MONAKA 原型驗證這一 AI 替代模型，旨在優化推理速度和功率效率。他們還將擴大輪胎結構分析的應用範圍，開發一種可以直接供設計師使用的設計和開發支持工具，而無需專業知識。DUNLOP 計劃在 2027 年 4 月前開始實際運營。DUNLOP 旨在實現其 “繼續為每個人提供源自橡膠的 ‘新體驗價值’” 的願景，基於長期企業戰略 “R.I.S.E. 2035”。通過與富士通的共同創造，DUNLOP 將進一步增強其專有的橡膠和分析技術，強化其技術能力，加速創新。通過這樣做，DUNLOP 將實踐其使命：“通過創新，我們將為所有人創造一個充滿快樂和幸福的未來。” 並繼續為社會提供新價值。

富士通將利用這一舉措，推動在汽車及其他製造行業的大規模 FEM 分析的橫向部署。未來，富士通將通過開發結合 FUJITSU-MONAKA 和 GNN 的 AI 推理平台，並在 AI 平台 “Fujitsu Kozuchi” 上提供，來促進製造業的開發優化和碳中和，通過提高能效。

商標信息

本文提及的所有公司或產品名稱均為其各自所有者的商標或註冊商標。

住友橡膠工業株式會社：

總部：日本兵庫縣神户市；總裁兼首席執行官：國安康明。

富士通有限公司：

總部：日本神奈川縣川崎市；代表董事兼總裁：時田隆仁。

FUJITSU-MONAKA：

基於 Arm 指令集架構的處理器，利用尖端的 2 納米技術。通過富士通的專有技術，如自設計的微架構和超低電壓技術，實現高能效。此外，通過與 OSS 社區的合作，促進建立一個可以通過行業標準軟件兼容最大化性能的環境。這些應用於 FUJITSU-MONAKA 的新技術基於新能技術產業開發機構（NEDO）資助的項目獲得的結果。

[4] CAE（計算機輔助工程）分析：

一種工程方法，通過在計算機上模擬和評估產品的設計和性能，幫助縮短開發時間、降低成本和提高質量。有限元法（FEM）是構成 CAE 的代表性數值分析方法之一。[5] 有限元法（FEM）分析：

一種廣泛用於評估強度和變形的數值分析方法。它涉及將連續物體（如結構）劃分為多個小區域，並通過將物理法則應用於每個區域進行數值求解。

[6] 圖神經網絡（GNN）：

一種能夠直接處理圖結構數據（如網格）並學習節點之間交互的人工智能模型。

[7] 長期企業戰略 "R.I.S.E. 2035."

[8] 富士通 Kozuchi：

一個集成了研究與開發與業務的 AI 服務平台，基於富士通的先進 AI 技術。其目的是快速將高需求技術從研究階段商業化，並持續改進和增強這些技術。

關於 DUNLOP

DUNLOP（公司名稱：住友橡膠工業株式會社）旨在實現其在長期企業戰略 "R.I.S.E. 2035." 下的願景，即 "持續為每個人提供源自橡膠的 ‘新體驗價值’"。公司利用其在橡膠和分析技術方面的核心優勢，開發和提供涵蓋輪胎、體育和工業產品等多個領域的產品和服務。以 DUNLOP 作為其全球核心品牌，公司在移動性、體育、工業基礎設施和醫療保健等多樣化領域創造新價值。根據其使命："通過創新，我們將為所有人創造一個充滿快樂和幸福的未來，" DUNLOP 為實現可持續社會做出貢獻。瞭解更多信息： https://www.srigroup.co.jp/english/

關於富士通

富士通的使命是通過創新在社會中建立信任，使世界變得更加可持續。作為全球客户的數字化轉型首選合作伙伴，我們的 10 萬名員工緻力於解決人類面臨的一些重大挑戰。我們的服務和解決方案基於五項關鍵技術：人工智能、計算、網絡、數據與安全以及融合技術，我們將這些技術結合起來，推動可持續性轉型。富士通有限公司（TSE:6702）在截至 2026 年 3 月 31 日的財年報告了 3.5 萬億日元（230 億美元）的合併收入，並在日本市場份額中仍然是頂尖的數字服務公司。瞭解更多信息：global.fujitsu

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