Wie Künstliche Intelligenz die Materialprüfung verändert
Ein Blick auf Chancen, Herausforderungen und fünf spannende Anwendungsfelder, wie die Verwendung von KI die Material- und Bauteilprüfung effizienter und sicherer gestalten kann.
Die mechanische Materialprüfung gehört zu den grundlegendsten Methoden in der Qualitätssicherung – egal ob bei der Entwicklung neuer Werkstoff, in der Produktion oder im Labor. Doch was passiert, wenn Künstliche Intelligenz (KI) auf diesen etablierte Themengebiet trifft? Können KI-Algorithmen Zugversuche auswerten, Anomalien erkennen oder Prüfabläufe intelligent steuern oder diese sogar ersetzen?
Die kurze Antwort: Ja, und das teilweise schon heute. Doch wie genau kann das funktionieren? Und welche Vorteile – aber auch Risiken – bringt der Einsatz von KI mit sich?
Was kann KI in der Materialprüfung leisten?
KI ist mehr als ein Buzzword. In der Praxis kann sie dabei helfen, riesige Datenmengen, die bei der Werkstoffprüfung anfallen, schneller zu analysieren, Muster/Abweichungen zu erkennen und Abläufe effizienter zu gestalten. Das ist besonders spannend in einem Umfeld, das zunehmend digitaler und automatisierter wird – Stichwort Industrie 4.0.
Hier sind fünf zentrale Bereiche, in denen KI in der mechanischen Materialprüfung heute schon einen echten Unterschied machen kann:
1. Automatisierte Auswertung von Prüfungen
Wie lange dauert es, bis ein Labormitarbeiter ein Spannungs-Dehnungs-Diagramm analysiert und Kennwerte wie beispielsweise die Zugfestigkeit interpretiert hat? Vor allem wenn es sich um mehre Proben in einer Prüfserie handelt. Mit KI geht das oft in Sekunden. Algorithmen erkennen die relevanten Punkte auf der Kurve oder in den Ergebnistabellen – unabhängig davon, ob es sich um ein Metall-Zugversuch nach ISO 6892-1 oder ASTM E8 oder eine ganz andere Norm handelt. Das spart Zeit und reduziert subjektive Fehler oder kann Hinweise geben, welche Ergebnisse nochmals im Detail von Experten angeschaut werden können.
Bei Prüfungen, wo die optische Analyse eine wesentliche Rolle spielt, kann mit KI die Auswertung ebenfalls beschleunigen und Fehler vermieden werden. So kann beispielsweise bei der Härteprüfung KI bei der Erkennung und Interpretation von Eindrücken effizient und zuverlässig unterstützen.
2. Anomalieerkennung & Predictive Quality
Was, wenn man Materialfehler erkennen könnte, bevor sie überhaupt ein Problem darstellen? KI erkennt Abweichungen und Muster in Prüfdaten, die dem menschlichen Auge entgehen. Das ermöglicht eine vorausschauende Qualitätssicherung – zum Beispiel durch frühzeitiges Erkennen von Chargenabweichungen oder fehlerhaften Proben.
Wichtig hierbei ist, dass alle Prüfdaten zentral abgespeichert sind. Die Analyseplattform testXpert Analytics ermöglicht solch einen zentralen Zugriff auf alle Prüf- und Maschinendaten.
3. Intelligente Prüfplanung & adaptive Steuerung
Wie lässt sich die Prüfstrategie für eine neue Bauteilgeometrie optimieren? KI kann aus früheren Tests lernen und automatisch geeignete Prüfparameter vorschlagen – etwa Kraftbereiche, Geschwindigkeiten oder Temperaturprofile. In Kombination mit adaptiven Systemen passt sich die Prüfung sogar in Echtzeit an das Materialverhalten an.
Zu Beachten ist hier, dass eine adaptive Regelung nicht in allen Prüfnormen vorgesehen bzw. erlaubt ist. Wenn dies jedoch der Fall ist, kann hier der Prüfprozess beschleunigt werden und etwaige Fehlversuche deutlich minimiert werden.
4. Robotik & Automatisierung smarter machen
KI und Robotik – ein Traumpaar? In modernen Prüfanlagen, etwa mit Systemen Robotern oder Proben-Handlingssystemen, übernimmt KI die intelligente Steuerung: Sie erkennt Proben per Bildverarbeitung, sortiert sie automatisch und analysiert das Verhalten während der Prüfung. Das führt zu höherem Durchsatz und stabileren Prozessen.
Wichtig hierbei, dass das Prüfsystem über entsprechende Möglichkeiten verfügt Kamerasysteme oder weitere Sensorik in den Prüfablauf zu integrieren. Zum einen bedarf es hier einer modernen Mess-, Steuer- und Regelelektronik, zum anderen muss die Prüfsoftware über entsprechende Schnittstellen verfügen.
5. Digitale Zwillinge & simulationsgestützte Prüfungen
Kann man einen Test durchführen, ohne ihn wirklich durchzuführen? Mit KI-gestützten digitalen Zwillingen lassen sich reale Materialeigenschaften simulieren und mit echten Prüfergebnissen abgleichen. So wird es möglich, Teile der mechanischen Prüfung virtuell durchzuführen – besonders spannend bei kostenintensiven oder schwer zugänglichen Bauteilen.
Komplett auf reale Tests zu verzichten ist in sicherheitskritischen Bereichen (z.B. Luftfahrt, Mobility, Medizin) meist nicht erlaubt. Es wird eher eine Kombination genutzt: Simulation + gezielte reale Prüfungen. Wichtig ist, dass der digitale Zwilling mit realen Testergebnissen "gefüttert" wird, welche regelmäßig überprüft werden, damit er zuverlässig bleibt.
Vorteile – Was bringt der Einsatz von KI?
Die Potenziale sind beeindruckend:
- Schnellere Auswertungen und damit kürzere Prüfzyklen
- Höhere Genauigkeit, da subjektive Auswertungsfehler reduziert werden
- Kosteneinsparung durch geringeren Prüfaufwand und weniger Ausschuss
- Skalierbarkeit – große Datenmengen können problemlos analysiert werden
- Bessere Entscheidungsgrundlagen, z. B. durch Trendanalysen oder Clustererkennung
Risiken und Herausforderungen – Wo liegt der Haken?
Natürlich ist nicht alles Gold, was glänzt. Der Einsatz von KI bringt auch neue Fragen mit sich:
- Was, wenn die Daten schlecht sind? KI ist nur so gut wie ihr Training. Falsche oder unvollständige Daten führen zu fehlerhaften Ergebnissen.
- Wer versteht die Black Box? Viele KI-Modelle liefern keine transparente Begründung für ihre Entscheidungen – ein Problem bei sicherheitskritischen Prüfungen.
- Wie sieht es mit Normen und Standards aus? Die aktuelle Regelwerke berücksichtigen KI noch kaum – rechtliche Unsicherheiten sind vorprogrammiert. Des Weiteren ist im ganzen Feld der Kalibrierung der Umgang mit KI noch nicht definiert.
- Und was passiert mit dem Expertenwissen? Wenn Algorithmen den Menschen ersetzen, droht Know-how verloren zu gehen.
Fazit: Evolution, kein Ersatz
KI ist kein Ersatz für klassische Prüfverfahren – aber eine kraftvolle Ergänzung. Richtig eingesetzt, kann sie die Materialprüfung schneller, effizienter und intelligenter machen. Entscheidend ist dabei ein verantwortungsvoller Umgang: KI sollte den Menschen nicht ersetzen, sondern unterstützen.
Die Zukunft der Materialprüfung ist datengetrieben – stellen Sie jetzt schon sicher, dass Ihre Prüf- und Maschinedaten und Ihr Prüfsystem an sich “bereit” für KI sind. Zentrale Datenspeicherung, beispielsweise mit testXpert Analytics und flexible Schnittstellen und Integrationsmöglichkeiten von Bilderkennungssystemen sind die Basis hierfür.