Hoe artificiële intelligentie materiaaltests verandert
Een blik op de kansen, uitdagingen en vijf interessante toepassingen voor efficiëntere en betrouwbaardere tests op materialen en componenten door gebruik van AI.
Mechanische materiaaltests behoren tot de meest fundamentele methoden voor kwaliteitscontrole, zowel bij de ontwikkeling van nieuwe materialen, tijdens de productie of in het laboratorium. Maar wat gebeurt er wanneer artificiële intelligentie (AI) zijn intrede maakt in dit vakgebied? Kunnen AI algoritmen trektests evalueren, anomalieën detecteren, het testverloop sturen op een intelligente manier of zelfs de test vervangen?
Het korte antwoord: Ja, en in sommige gevallen gebeurt dit al. Maar hoe gaat dit juist in zijn werk? En welke voordelen, maar ook risico’s, brengt het gebruik van AI met zich mee?
Wat kan AI betekenen voor materiaaltests?
AI is meer dan een modewoord. In de praktijk kan het helpen bij het sneller analyseren van grote hoeveelheden gegevens afkomstig van materiaaltests, het identificeren van patronen en afwijkingen, en het efficiënter maken van processen. Dit is bijzonder interessant in een omgeving die steeds verder gedigitaliseerd en geautomatiseerd wordt, industrie 4.0.
Dit zijn vijf sleutelrollen waar AI vandaag een echt verschil kan maken bij materiaaltests:
1. Automatische evaluatie van tests
Hoe lang heeft een laboratoriummedewerker nodig voor het analyseren van een spanning/rekcurve en het interpreteren van karakteristieke waarden zoals de treksterkte? Dit wordt nog belangrijker als meerdere samples getest worden in een reeks. Met AI is dit mogelijk in seconden. Algoritmen herkennen de relevante punten op de curve of in de resultatentabel, of het nu gaat om een trektest op metaal volgens ISO 6892-1 of ASTM E8, of een compleet verschillende norm. Dit bespaart tijd en vermindert subjectieve fouten. Er kan bijvoorbeeld aangegeven worden welke resultaten in detail bekeken moeten worden door experten.
Bij tests waarin optische analyse een rol speelt, kan AI ook de evaluatie versnellen en fouten voorkomen. Bij hardheidsmetingen kan AI bijvoorbeeld efficiënte en betrouwbare ondersteuning bieden bij het herkennen en interpreteren van indrukken.
2. Detectie van anomalieën & predictieve kwaliteit
Wat als u materiaaldefecten kon detecteren voor ze een probleem worden? AI herkent afwijkingen en patronen in testgegevens beter dan het menselijke oog. Dit opent deuren voor predictieve kwaliteitscontrole, door bijvoorbeeld afwijkingen in loten of defecte samples al in een vroeg stadium te detecteren.
Het is belangrijk dat alle testgegevens centraal opgeslagen worden. Het testXpert Analytics analyseplatform biedt centrale toegang tot alle testresultaten en machinegegevens.
3. Intelligente planning van tests en adaptieve sturing
Hoe kan de inspectiestrategie voor een nieuwe vorm van een component geoptimaliseerd worden? AI kan leren uit voorafgaande tests en automatisch geschikte testparameters suggereren, zoals krachtbereik, snelheid of temperatuurprofiel. In combinatie met adaptieve systemen kan de test zich zelfs in realtime aanpassen aan het materiaalgedrag.
Een adaptieve sturing is evenwel niet toegestaan in alle testnormen. Als dit echter het geval is, kan het testproces versneld worden en kan het aantal mislukte tests aanzienlijk verminderd worden.
4. Robots en automatisering slimmer maken
AI en robots - een gedroomde combinatie? In moderne testfaciliteiten, bijvoorbeeld voorzien van robots of geautomatiseerde sampletoevoer, stuurt AI bij op een slimme manier: Het detecteert samples met beeldverwerking, sorteert ze automatisch en analyseert hun gedrag tijdens de test. Zo kunnen meer tests uitgevoerd worden en worden processen stabieler.
Het is belangrijk dat het testsysteem voorzien is op de integratie van camerasystemen en andere sensoren in het testproces. Enerzijds is hiervoor een moderne meet- en regelsturing nodig, anderzijds moet ook de testsoftware de geschikte mogelijkheden hebben.
5. Digital twins & tests op basis van simulatie
Is het mogelijk te testen zonder echt te testen? AI-ondersteunde digital twins kunnen gebruikt worden om echte materiaaleigenschappen te simuleren en te vergelijken met echte testresultaten. Zo kan een gedeelte van de mechanische test virtueel gebeuren - bijzonder interessant voor kostbare of moeilijk te verkrijgen componenten.
Voor veiligheidskritische toepassingen is het gewoonlijk niet toegestaan de echte tests volledig over te slaan. Een combinatie ligt wel voor de hand: Simulatie + gerichte echte tests. Het is belangrijk dat de digitale weerspiegeling gevoed wordt met echte testresultaten, die regelmatig gecontroleerd worden om betrouwbaar te blijven.
Voordelen - welke voordelen biedt het gebruik van AI?
Het potentieel is enorm:
- Snellere evaluatie en kortere testcycli
- Hogere nauwkeurigheid door het reduceren van subjectieve fouten
- Kostenbesparing door lagere inspanningen en minder mislukte tests
- Schaalbaarheid - grote hoeveelheden gegevens kunnen probleemloos geanalyseerd worden
- Beter gefundeerde beslissingen, bv. via trendanalyse of clusterherkenning
Risico’s en uitdagingen - wat is het nadeel?
Natuurlijk is niet alles wat schittert goud. Het gebruik van AI roept ook nieuwe vragen op:
- Wat met slechte gegevens? AI is slechts zo goed als de gegevens. Foute of onvolledige gegevens leiden tot foute resultaten.
- Wie begrijpt de zwarte doos? Vele AI modellen bieden geen transparant inzicht in beslissingen - een probleem voor veiligheidskritische tests.
- Wat met normen? De huidige reguleringen houden nauwelijks rekening met AI - wettelijke onzekerheid is onvermijdelijk. Verder wordt het gebruik van AI nog niet gedefinieerd op vlak van kalibratie.
- Wat gebeurt er met de expertise? Wanneer algoritmen mensen vervangen, bestaat het risico dat kennis verloren gaat.
Conclusie: Evolutie, geen vervanging
AI is geen vervanging voor traditionele testmethoden, maar het vormt een krachtige aanvulling. Als het correct gebruikt wordt, kan het materiaaltests sneller, efficiënter en intelligenter maken. Een verantwoordelijke omgang is cruciaal: AI moet mensen ondersteunen in plaats van ze te vervangen.
De toekomst van materiaaltests is gebaseerd op gegevens - nu is het moment om zeker te stellen dat uw testgegevens en uw testsystemen klaar zijn voor AI. Centrale gegevensopslag, zoals met testXpert Analytics, en flexibele interfaces of integratiemogelijkheden voor beeldverwerkingssystemen vormen hiervoor de basis.