Kako umetna inteligenca spreminja preskušanje materialov
Pogled na priložnosti, izzive in pet vznemirljivih področij uporabe, kako lahko uporaba umetne inteligence poveča učinkovitost in zanesljivost preskušanja materialov in komponent.
Mehansko preskušanje materialov je ena najosnovnejših metod, ki se uporabljajo pri zagotavljanju kakovosti – bodisi pri razvoju novih materialov, v proizvodnji ali v laboratoriju. Kaj pa se zgodi, ko se umetna inteligenca (UI) sreča s tem uveljavljenim področjem? Ali lahko algoritmi umetne inteligence ocenijo natezne preskuse, zaznajo anomalije ali inteligentno nadzorujejo zaporedja preskusov ali jih celo nadomestijo?
Kratek odgovor: Da, in v nekaterih primerih je že vzpostavljeno. Toda kako točno deluje? In kakšne prednosti – pa tudi tveganja – prinaša uporaba umetne inteligence?
Kaj lahko umetna inteligenca naredi pri preskušanju materialov?
Umetna inteligenca ni le modna beseda. V praksi lahko pomaga pri hitrejši analizi ogromnih količin podatkov, ustvarjenih med preskušanjem materialov, prepoznavanju vzorcev in odstopanj ter povečanju učinkovitosti procesov. To je še posebej vznemirljivo v okolju, ki postaja vse bolj digitalno in avtomatizirano – ključna beseda Industrija 4.0.
Tukaj je pet ključnih področij, kjer lahko umetna inteligenca že danes resnično spremeni mehansko preskušanje materialov:
1. Avtomatizirano ocenjevanje preskusov
Koliko časa potrebuje laboratorijski delavec, da analizira diagram napetosti in deformacije ter interpretira karakteristične vrednosti, kot je natezna trdnost? Še posebej, če je v preskusni seriji vključenih več vzorcev. Z umetno inteligenco je to pogosto mogoče storiti v nekaj sekundah. Algoritmi prepoznajo ustrezne točke na krivulji ali v tabelah rezultatov – ne glede na to, ali gre za natezni preskus kovine po standardu ISO 6892-1 ali ASTM E8 ali za povsem drug standard. To prihrani čas in zmanjša subjektivne napake ali pa lahko nakaže, katere rezultate si lahko strokovnjaki ponovno podrobno ogledajo.
Pri preskusih, kjer ima optična analiza ključno vlogo, lahko umetna inteligenca pospeši tudi ocenjevanje in prepreči napake. Pri merjenju trdote lahko na primer umetna inteligenca zagotovi učinkovito in zanesljivo podporo pri prepoznavanju in interpretaciji odtisov.
2. Zaznavanje anomalij in napovedna kakovost
Kaj če bi lahko odkrili napake v materialu, še preden postanejo problem? Umetna inteligenca prepozna odstopanja in vzorce v preskusnih podatkih, ki jih človeško oko ne zazna. To omogoča napovedno zagotavljanje kakovosti – na primer z odkrivanjem odstopanj serij ali napačnih vzorcev v zgodnji fazi.
Pomembno je, da so vsi preskusni podatki shranjeni centralno. Analitična platforma testXpert Analytics zagotavlja takšen centraliziran dostop do vseh preskusnih in strojnih podatkov.
3. Inteligentno načrtovanje preskušanja in prilagodljivo krmiljenje
Kako je mogoče optimizirati strategijo pregleda za novo geometrijo komponente? Umetna inteligenca se lahko uči iz prejšnjih preskusov in samodejno predlaga ustrezne parametre preskušanja – kot so razponi sil, hitrosti ali temperaturni profili. V kombinaciji s prilagodljivimi sistemi se preskus celo prilagaja obnašanju materiala v realnem času.
Tukaj je treba opozoriti, da prilagodljivo krmiljenje ni predvideno ali dovoljeno v vseh preskusnih standardih. Vendar pa se v tem primeru lahko postopek preskušanja pospeši in število morebitnih neuspešnih preskusov znatno zmanjša.
4. Pametnejša robotika in avtomatizacija
Umetna inteligenca in robotika – sanjska ekipa? V sodobnih preskusnih laboratorijih, na primer z robotskimi sistemi ali sistemi za ravnanje z vzorci, umetna inteligenca prevzame inteligentni nadzor: Vzorce zazna z obdelavo slik, jih samodejno razvrsti in analizira njihovo vedenje med preskusom. To vodi do večje prepustnosti in stabilnejših procesov.
Pomembno je, da ima preskusni sistem ustrezne možnosti za integracijo sistemov kamer ali drugih senzorjev v proces preskušanja. Po eni strani to zahteva sodobno merilno in krmilno elektroniko, po drugi strani pa mora imeti programska oprema za preskušanje ustrezne vmesnike.
5. Digitalni dvojčki in simulacijski preskusi
Ali je mogoče izvesti preskus, ne da bi ga dejansko izvedli? Digitalni dvojčki, podprti z umetno inteligenco, se lahko uporabljajo za simulacijo lastnosti resničnih materialov in njihovo primerjavo z rezultati dejanskih preskusov. To omogoča virtualno izvedbo delov mehanskega preskusa – še posebej zanimivo v primeru drago dragih ali težko dostopnih komponent.
Popolna opustitev preskušanj z dejanskimi pogoji uporabe običajno ni dovoljena na varnostno kritičnih področjih. Bolj verjetno je, da se bo uporabila kombinacija: Simulacija + ciljno usmerjeno dejansko preskušanje. Pomembno je, da se digitalni dvojček »napaja« z resničnimi rezultati preskusov, ki se redno preverjajo, da ostane zanesljiv.
Prednosti - Kakšne so prednosti uporabe umetne inteligence?
Potencial je impresiven:
- Hitrejše evalvacije in s tem krajši preskusni cikli
- Večja natančnost, saj se zmanjšajo subjektivne napake pri ocenjevanju
- Prihranki stroškov zaradi manjšega napora pri preskušanju in manjšega števila zavrnjenih izdelkov
- Prilagodljivost – velike količine podatkov je mogoče analizirati brez težav
- Boljša podlaga za odločanje, npr. z analizami trendov ali prepoznavanjem grozdov
Tveganja in izzivi – v čem je smisel?
Seveda ni vse zlato, kar se sveti. Uporaba umetne inteligence sproža tudi nova vprašanja:
- Kaj pa, če so podatki slabi? Umetna inteligenca je le toliko dobra, kolikor je dobro njeno učenje. Napačni ali nepopolni podatki bodo vodili do napačnih rezultatov.
- Kdo razume črno skrinjico? Mnogi modeli umetne inteligence ne zagotavljajo pregledne utemeljitve za svoje odločitve – kar je problem pri varnostno kritičnih preskusov.
- Kaj pa norme in standardi? Trenutni predpisi komajda upoštevajo umetno inteligenco – pravne negotovosti so neizogibne. Poleg tega ravnanje z umetno inteligenco še ni opredeljeno na celotnem področju umerjanja.
- In kaj se zgodi s strokovnim znanjem? Ko algoritmi nadomestijo ljudi, obstaja nevarnost izgube znanja.
Zaključek: Evolucija, ne nadomestilo
Umetna inteligenca ni nadomestilo za tradicionalne metode preskušanja – je pa močan dodatek. Če se pravilno uporablja, lahko preskušanje materialov pospeši, poveča učinkovitost in izboljša inteligenco. Odgovorno ravnanje je tukaj ključnega pomena: Umetna inteligenca ne sme nadomestiti ljudi, temveč jih podpirati.
Prihodnost preskušanja materialov temelji na podatkih – zdaj je čas, da se prepričate, da so vaši preskusni in strojni podatki ter vaš sistem preskušanja »pripravljeni« na umetno inteligenco. Centralno shranjevanje podatkov, kot na primer s testXpert Analytics, ter prilagodljivi vmesniki in možnosti integracije za sisteme za prepoznavanje slik so osnova za to.