Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Pengujian Material
Melihat peluang, tantangan, dan lima bidang aplikasi yang menarik, bagaimana penggunaan AI dapat membuat pengujian material dan komponen menjadi lebih efisien dan andal.
Pengujian bahan mekanis adalah salah satu metode paling mendasar yang digunakan dalam jaminan kualitas-baik dalam pengembangan bahan baru, dalam produksi, atau di laboratorium. Namun, apa yang terjadi jika kecerdasan buatan (AI) memenuhi bidang yang sudah mapan ini? Dapatkah algoritme AI mengevaluasi uji tarik, mendeteksi anomali, atau secara cerdas mengontrol urutan pengujian atau bahkan menggantinya?
Jawaban singkatnya: Ya, dan dalam beberapa kasus, hal ini sudah tersedia. Tetapi bagaimana tepatnya cara kerjanya? Dan apa saja keuntungan - dan juga risiko - yang ditimbulkan oleh penggunaan AI?
Apa yang dapat dilakukan AI dalam pengujian material?
AI lebih dari sekadar kata kunci. Dalam praktiknya, hal ini dapat membantu menganalisis data dalam jumlah besar yang dihasilkan selama pengujian material dengan lebih cepat, mengidentifikasi pola dan penyimpangan, serta membuat proses menjadi lebih efisien. Hal ini sangat menarik dalam lingkungan yang semakin digital dan otomatis - kata kunci Industri 4.0.
Berikut adalah lima area utama di mana AI sudah dapat membuat perbedaan nyata dalam pengujian material mekanis saat ini:
1. Evaluasi tes secara otomatis
Berapa lama waktu yang dibutuhkan oleh seorang karyawan laboratorium untuk menganalisis diagram tegangan-regangan dan menginterpretasikan nilai karakteristik seperti kekuatan tarik? Khususnya apabila beberapa sampel dilibatkan dalam satu seri pengujian. Dengan AI, hal ini sering kali dapat dilakukan dalam hitungan detik. Algoritme mengenali titik-titik yang relevan pada kurva atau pada tabel hasil - terlepas dari apakah itu uji tarik logam menurut ISO 6892-1 atau ASTM E8 atau standar yang sama sekali berbeda. Hal ini menghemat waktu dan mengurangi kesalahan subjektif atau dapat menunjukkan hasil mana yang dapat dilihat kembali secara detail oleh para ahli.
Dalam pengujian yang memerlukan analisis optik, AI juga dapat mempercepat evaluasi dan mencegah kesalahan. Dalam uji kekerasan, misalnya, AI dapat memberikan dukungan yang efisien dan andal dalam mengenali dan menafsirkan tayangan.
2. Deteksi anomali & kualitas prediksi
Bagaimana jika Anda dapat mendeteksi cacat material bahkan sebelum cacat tersebut menjadi masalah? AI mengenali penyimpangan dan pola dalam data pengujian yang luput dari mata manusia. Hal ini memungkinkan jaminan kualitas prediktif - misalnya, dengan mendeteksi penyimpangan batch atau sampel yang salah pada tahap awal.
Sangatlah penting bahwa semua data pengujian disimpan secara terpusat. Platform analisis testXpert Analytics menyediakan akses terpusat ke semua data pengujian dan mesin.
3. Perencanaan pengujian cerdas & kontrol adaptif
Bagaimana strategi inspeksi untuk geometri komponen baru dapat dioptimalkan? AI dapat belajar dari pengujian sebelumnya dan secara otomatis menyarankan parameter pengujian yang sesuai - seperti rentang gaya, kecepatan, atau profil suhu. Dalam kombinasi dengan sistem adaptif, tes ini bahkan beradaptasi dengan perilaku material dalam waktu nyata.
Perlu dicatat di sini, bahwa kontrol adaptif tidak disediakan atau diizinkan dalam semua standar pengujian. Namun demikian, jika hal ini terjadi, proses pengujian dapat dipercepat dan setiap pengujian yang gagal dapat diminimalkan secara signifikan.
4. Menjadikan robotika & otomasi lebih cerdas
AI dan robotika - sebuah tim impian? Dalam fasilitas pengujian modern, misalnya dengan sistem robotik atau sistem penanganan sampel, AI mengambil alih kendali cerdas: Alat ini mendeteksi sampel menggunakan pemrosesan gambar, mengurutkannya secara otomatis dan menganalisis perilakunya selama pengujian. Hal ini menyebabkan hasil yang lebih tinggi dan proses yang lebih stabil.
Yang penting, sistem pengujian memiliki opsi yang sesuai untuk mengintegrasikan sistem kamera atau sensor lainnya ke dalam proses pengujian. Di satu sisi, hal ini membutuhkan teknologi modern elektronik pengukuran dan kontrol, dan di sisi lain, software pengujian harus memiliki interface yang sesuai.
5. Kembar digital/Digital twins & tes berbasis simulasi
Apakah mungkin untuk melakukan tes tanpa benar-benar melakukannya? Digital twins yang didukung AI dapat digunakan untuk mensimulasikan properti material yang sesungguhnya dan membandingkannya dengan hasil pengujian yang sesungguhnya. Hal ini memungkinkan untuk melakukan sebagian uji mekanis secara virtual - khususnya yang menarik dalam hal komponen yang mahal atau sulit diakses.
Pengujian yang sepenuhnya sesuai dengan kondisi aplikasi nyata biasanya tidak diizinkan di area yang sangat penting bagi keselamatan. Kombinasi lebih mungkin digunakan: Simulasi + tes nyata yang ditargetkan. Penting bahwa digital twin "diberi makan" dengan hasil tes nyata, yang diperiksa secara teratur sehingga tetap dapat diandalkan.
Keuntungan - Apa saja keuntungan menggunakan AI?
Potensinya sangat mengesankan:
- Evaluasi lebih cepat dan karena itu siklus pengujian lebih pendek
- Akurasi yang lebih baik, karena kesalahan evaluasi subjektif berkurang
- Penghematan biayakarena upaya pengujian yang lebih sedikit dan lebih sedikit penolakan
- Skalabilitas – data dalam jumlah besar dapat dianalisis tanpa masalah
- Dasar yang lebih baik untuk pengambilan keputusan, misalnya melalui analisis tren atau pengenalan klaster
Risiko dan tantangan - apa saja yang harus dihadapi?
Tentu saja, tidak semua yang berkilau adalah emas. Penggunaan AI juga menimbulkan pertanyaan baru:
- Bagaimana jika datanya buruk? AI hanya sebaik pelatihannya. Data yang salah atau tidak lengkap akan menyebabkan hasil yang salah.
- Siapa yang memahami kotak hitam/black box? Banyak model AI tidak memberikan alasan yang transparan untuk keputusan mereka - masalah dengan pengujian yang sangat penting untuk keselamatan.
- Bagaimana dengan norma dan standar? Peraturan yang ada saat ini hampir tidak mempertimbangkan AI - ketidakpastian hukum tidak dapat dihindari. Lebih jauh lagi, penanganan AI belum didefinisikan di seluruh bidang kalibrasi.
- Dan apa yang terjadi pada pengetahuan ahli? Ketika algoritme menggantikan manusia, pengetahuan berisiko hilang.
Kesimpulan: Evolusi, bukan pengganti
AI bukanlah pengganti metode pengujian tradisional - tetapi merupakan tambahan yang ampuh. Jika digunakan dengan benar, alat ini dapat membuat pengujian material menjadi lebih cepat, lebih efisien, dan lebih cerdas. Penanganan yang bertanggung jawab sangat penting di sini: AI seharusnya tidak menggantikan manusia, tetapi mendukung mereka.
Masa depan pengujian material berbasis data - Sekarang adalah waktunya untuk memastikan bahwa data pengujian dan mesin serta sistem pengujian Anda "siap" untuk AI. Penyimpanan data pusat, seperti dengan testXpert Analytics dan antarmuka yang fleksibel serta opsi integrasi untuk sistem pengenalan gambar adalah fondasi untuk melakukannya.