Como a inteligência artificial está mudando os ensaios de materiais
Uma visão sobre oportunidades, desafios e cinco áreas de aplicação interessantes de como o uso de IA pode tornar a análise de materiais e componentes mais eficiente e segura.
A análise mecânica de materiais é um dos métodos mais fundamentais na garantia de qualidade – seja no desenvolvimento de novos materiais, na produção ou no laboratório. Mas o que acontece quando a inteligência artificial (IA) encontra esse campo estabelecido? Será que os algoritmos de IA podem analisar ensaios de tração, identificar anomalias ou controlar de forma inteligente os processos de ensaio, ou até mesmo substituí-los?
A resposta curta: Sim, e isso já é possível em partes hoje. Mas como isso pode funcionar exatamente? E quais são as vantagens - mas também os riscos - que o uso da IA acarreta?
O que a IA pode alcançar nos ensaios de materiais?
A IA é mais do que apenas uma palavra da moda. Na prática, ele pode ajudar a analisar mais rapidamente grandes quantidades de dados gerados durante os testes de materiais, identificar padrões/desvios e tornar os processos mais eficientes. Isso é particularmente interessante em um ambiente que está se tornando cada vez mais digitalizado e automatizado - palavra-chave Indústria 4.0.
Aqui estão cinco áreas principais em que a IA já pode fazer uma diferença real nos ensaios de materiais mecânicos atualmente:
1. Avaliação automatizada de ensaios
Quanto tempo leva para um funcionário do laboratório analisar um diagrama de tensão-deformação e interpretar os valores característicos, como a resistência à tração? Especialmente quando várias amostras estão envolvidas em uma série de ensaios. Com a IA, isso pode ser feito em segundos. Os algoritmos reconhecem os pontos relevantes na curva ou nas tabelas de resultados, independentemente de se tratar de um ensaio de tração de metal de acordo com a ISO 6892-1 ou ASTM E8 ou de um padrão completamente diferente. Isso economiza tempo e reduz erros subjetivos ou pode indicar quais resultados podem ser examinados novamente em detalhes por especialistas.
Em ensaios em que a análise visual desempenha um papel fundamental, a IA também pode acelerar a avaliação e evitar erros. Nos ensaios de dureza, por exemplo, a IA pode oferecer suporte eficiente e confiável no reconhecimento e na interpretação de impressões.
2. Detecção de anomalias e qualidade preditiva
E se você pudesse reconhecer os defeitos de material antes mesmo de eles se tornarem um problema? A IA reconhece desvios e padrões nos dados de ensaio que escapam ao olho humano. Isso permite a garantia de qualidade preditiva, por exemplo, reconhecendo desvios de lote ou amostras defeituosas em um estágio inicial.
É importante que todos os dados de ensaio sejam armazenados de forma centralizada. A plataforma de análise testXpert Analytics permite esse acesso centralizado a todos os dados de ensaios e máquinas.
3. Planejamento inteligente de ensaios e controle adaptativo
Como a estratégia de inspeção para uma nova geometria de componente pode ser otimizada? A IA pode aprender com ensaios anteriores e sugerir automaticamente parâmetros de ensaio adequados, como faixas de força, velocidades ou perfis de temperatura. Em combinação com sistemas adaptativos, o ensaio se adapta até mesmo ao comportamento do material em tempo real.
Deve-se observar aqui que o controle adaptativo não é previsto ou permitido em todos os padrões de ensaio. Entretanto, se esse for o caso, o processo de ensaio pode ser acelerado e as tentativas fracassadas podem ser significativamente minimizadas.
4. Tornando a robótica e a automação mais inteligentes
IA e robótica - um time dos sonhos? Em instalações de ensaio modernas, por exemplo, com sistemas robóticos ou sistemas de manuseio de amostras, a IA assume o controle inteligente: Ele detecta amostras usando o processamento de imagens, classifica-as automaticamente e analisa seu comportamento durante o ensaio. Isso resulta em maior rendimento e processos mais estáveis.
É importante que o sistema de inspeção tenha as opções adequadas para integrar sistemas de câmeras ou outros sensores ao processo de inspeção. Por um lado, isso exige moderna eletrônica de medição, controle e regulagem, por outro, o software de ensaio deve ter interfaces apropriadas.
5. Gêmeos digitais e ensaios baseados em simulação
É possível realizar um ensaio sem de fato fazê-lo? Os gêmeos digitais com suporte de IA podem ser usados para simular propriedades reais de materiais e compará-las com resultados reais de ensaios. Isso possibilita a realização de partes do ensaio mecânico virtualmente, o que é particularmente interessante no caso de componentes de custo elevado ou de difícil acesso.
Em áreas críticas para a segurança (por exemplo, aviação, mobilidade, medicina), geralmente não é permitido dispensar completamente os ensaio reais. É mais provável que uma combinação seja usada: Simulação + ensaios reais direcionados. É importante que o gêmeo digital seja “alimentado” com resultados de ensaios reais, que são verificados regularmente para que ele permaneça confiável.
Vantagens - Quais são os benefícios do uso da IA?
O potencial é impressionante:
- Análises mais rápidas e, portanto, ciclos de ensaios mais curtos
- Maior precisão, pois os erros de avaliação subjetiva são reduzidos
- Economia de custos devido ao menor esforço de ensaio e menos comitês
- Escalabilidade– Grandes quantidades de dados podem ser analisadas facilmente
- Melhor base para a tomada de decisões, por exemplo, por meio de análises de tendências ou reconhecimento de clusters
Riscos e desafios - qual é o problema?
É claro que nem tudo que reluz é ouro. O uso da IA também levanta novas questões:
- E se os dados forem ruins? A IA é tão boa quanto seu treinamento. Dados incorretos ou incompletos levarão a resultados incorretos.
- Quem entende a caixa preta? Muitos modelos de IA não fornecem uma justificativa transparente para suas decisões - um problema com verificações críticas de segurança.
- E quanto às normas e padrões? As normas atuais mal levam em conta a IA - as incertezas jurídicas são inevitáveis. Além disso, o manuseio da IA ainda não foi definido em todo o campo de calibração.
- E o que acontece com o conhecimento especializado? Quando os algoritmos substituem as pessoas, o conhecimento especializado corre o risco de ser perdido.
Conclusão: Evolução, não uma substituição
A IA não substitui os métodos de ensaio convencionais, mas é um complemento poderoso. Usado corretamente, ele pode tornar o ensaio de materiais mais rápido, mais eficiente e mais inteligente. O manuseio responsável é fundamental aqui: A IA não deve substituir os humanos, mas apoiá-los.
O futuro dos ensaios de materiais é orientado por dados - certifique-se de que seus dados de ensaio e de máquina e seu próprio sistema de ensaio estejam “prontos” para a IA agora. O armazenamento centralizado de dados, por exemplo, com o testXpert Analytics, e as interfaces flexíveis e opções de integração para sistemas de reconhecimento de imagens são a base para isso.