Jak umělá inteligence ovlivňuje zkoušení materiálů

Jak dlouho trvá pracovníkovi laboratoře analyzovat křivku napětí-deformace a interpretovat charakteristické hodnoty, jako je například pevnost v tahu? Zejména pokud se jedná o několik vzorků v rámci celé série zkoušek, může to být časově náročné. S využitím umělé inteligence je však tento proces často otázkou několika sekund. Algoritmy dokážou automaticky rozpoznat příslušné body na křivce nebo v tabulkách výsledků – bez ohledu na to, zda se jedná o zkoušku tahem kovů podle normy ISO 6892-1, ASTM E8, nebo podle jiné normy. Tímto způsobem lze výrazně ušetřit čas, omezit subjektivní chyby a zároveň pomoci identifikovat výsledky, které by měly znovu detailně posoudit odborníci.

U zkoušek, kde hraje klíčovou roli optická analýza, může umělá inteligence výrazně urychlit vyhodnocení a zároveň minimalizovat chybovost. Například při stanovení tvrdosti může AI představovat účinnou a spolehlivou podporu při rozpoznávání a interpretaci vtisku, čímž zajišťuje konzistentní a objektivní výsledky.

Co kdyby bylo možné odhalit vady materiálu ještě dříve, než způsobí skutečné problémy? Umělá inteligence dokáže ze zkušebních dat identifikovat odchylky a vzorce, které by lidskému oku unikly. To otevírá cestu k prediktivnímu zajištění kvality – například včasným rozpoznáním odchylek v celé šarži nebo vadných vzorků již v rané fázi výrobního procesu.

Zásadní přitom je, aby byla veškerá kontrolní data centrálně uložena. Analytická platforma, testXpert Analytics, poskytuje centralizovaný přístup ke všem zkušebním datům a strojům.

Jakým způsobem lze optimalizovat strategii testování nové geometrie součásti? AI se může učit z předchozích zkoušek a automaticky navrhovat vhodné zkušební parametry, jako jsou rozsahy zatížení, rychlosti nebo teplotní profily. V kombinaci s adaptivními systémy se zkouška přizpůsobuje chování materiálu v reálném čase.

Je však důležité poznamenat, že adaptivní řízení nepovolují všechny zkušební normy. I v takových případech však může využití umělé inteligence urychlit celý proces zkoušení a výrazně minimalizovat počet neúspěšných nebo neúplných zkoušek.

Dokáže tvořit umělá inteligence spolu s robotikou ideální kombinaci? V moderních zkušebních zařízeních, jako jsou robotické systémy nebo systémy pro manipulaci se vzorky, přebírá umělá inteligence řízení procesů: Na základě zpracování obrazu umí rozpoznávat vzorky, automaticky je třídit a analyzovat jejich chování během zkoušení. Tento přístup vede ke zvýšení produktivity zkoušek a stabilnějším procesům.

Je důležité, aby zkušební systém podporoval integraci kamerových systémů nebo jiných snímačů do testovacího procesu. To na jedné straně vyžaduje moderní měřicí a řídicí elektroniku, na druhé straně je nezbytné, aby měl zkušební software odpovídající rozhraní pro efektivní komunikaci.

Je možné provést zkoušku, aniž bychom ji ve skutečnosti realizovali? Pomocí digitálních dvojčat a umělé inteligence lze simulovat skutečné vlastnosti materiálu a porovnávat je s reálnými výsledky zkoušek. Tato technologie umožňuje provádět část mechanických zkoušek virtuálně, což je obzvláště výhodné u nákladných nebo obtížně dostupných komponentů.

V oblastech kritických z hlediska bezpečnosti, jakými jsou letectví a doprava nebo zdravotnictví, obvykle není možné reálné zkoušky zcela nahradit. Využívá se kombinace simulovaných a cílených reálných zkoušek. Je zásadní, aby digitální dvojče pravidelně dostávalo výsledky reálných zkoušek, které jsou pravidelně kontrolovány, aby poskytovalo spolehlivé a relevantní výsledky.