人工智慧如何改變材料測試

為提升材料和組件測試的效能與可靠性，瞭解可運用 AI 的機會、挑戰和五大極具前景的應用領域。

無論是在新材料開發、生產線或實驗室中，確保品質其中一項基本方法就是機械材料測試。然而當人工智慧（AI） 遇上這既有領域時，會發生什麼事呢？ AI 演算法能否評估拉伸測試、檢測異常，或智慧控制測試順序甚至取而代之？

簡而言之：是的，在某些情況下，它已經可實現了。但它究竟是如何運作的呢？運用 AI 會帶來哪些優勢，同時也會造成哪些風險呢？

人工智慧在材料測試中能達成什麼？

人工智慧不僅僅是一個流行詞。在實務上，AI 可協助更快速分析材料測試過程中產生的海量資料，識別模式和偏差，並且提高流程效率。在日益數位化與自動化的環境中，尤為令人振奮的關鍵詞就是 - 工業 4.0。

以下是人工智慧目前在機械材料測試中已能發揮真正作用的五個關鍵領域：

1.測試的自動評估

實驗室員工需要多長時間以分析應力-應變圖並解釋拉伸強度等特徵值？尤其是當測試序列涉及了多個試樣時。借助人工智慧，這通常可以在幾秒鐘內完成。演算法可識別曲線上或結果表中的相關點 - 無論是根據 ISO 6892-1 或 ASTM E8 或完全不同標準進行的金屬拉伸測試。這樣可節省時間並減少主觀錯誤，或指出哪些結果可由專家再次詳細檢視。

在光學分析尤為關鍵的測試中， AI 也可加快評估速度並防止錯誤發生。舉例來說，在硬度測試中，在壓痕的識別與判讀方面，AI 可提供高效可靠的支援。

2.異常檢測和品質預測

若您能於材料缺陷前便檢測到，那將會有什麼發展？AI 可辨識出測試數據中，人眼無法察覺的偏差與模式。這樣可確保預測品質，例如，在早期階段檢測出批次偏差或有缺陷的試樣。

所有測試數據都能集中存取非常重要。testXpert Analytics 分析平台提供所有測試和試驗機數據的集中存取。

3.智能的測試計劃與自適應控制

如何優化新組件幾何形狀的檢測策略？ AI 可從以前的測試中學習，並自動建議合適的測試參數 - 例如試驗力範圍、速度或溫度曲線。結合自適應系統後，在測試時，甚至可即時根據材料行為進行調整。

在這需要注意的是，並不是所有測試標準都規定或允許使用自適應控制功能。不過，即使是這種情況，AI 還是可加速測試過程，且失敗測試的發生率也可大幅降低。

4.讓機器人和自動化更加智能

人工智慧和機器人 — 夢幻團隊？在現代測試設施中，例如搭配機器人系統或試樣處理系統時， AI 可負責智慧控制：它利用影像處理技術來檢測試樣，自動進行分類，並分析試樣在測試期間的行為。這能提高試樣處理量，並穩定測試流程。

測試系統必須具備相應的選項，可將相機系統或其他感測器整合到測試過程中。一方面，這需要現代化的測量與控制電子設備，另一方面，測試軟體也必須有適當的介面。

5. 數位孿生技術與模擬測試

有可能進行模擬測試嗎？ AI 支援的數位孿生技術可用來模擬真實的材料特性，並與實際測試結果進行比較。這可虛擬執行部分機械測試 - 對於成本高昂或難以取得的組件來說，這點尤為令人振奮。

但在安全關鍵領域方面，通常不允許完全不進行真實應用條件的測試。更有可能使用以下組合：模擬 + 針對性的真實測試。數位化重要的是需要「輸入」真實的測試結果，並定期進行確認以確保其可靠性。

優點－使用人工智慧有什麼好處？

其潛力令人印象深刻：

加快評估速度，因此可縮短測試週期
提高準確度，因為減少主觀評估錯誤
節省成本，因減少測試工作及不合格品
可擴充性，可順利分析海量資料
強化決策依據，如透過趨勢分析或群集識別

風險與挑戰－有何隱憂？

當然，人工智慧發展領域也是一體兩面。人工智慧的使用也引發了新的問題：

如果數據不佳該怎麼辦？ 人工智慧的優劣取決於其訓練。不正確或不完整的數據將導致不正確的結果。
誰了解黑盒子呢？ 許多人工智慧模型沒有為其決策提供透明的理由 — 這是攸關測試安全的問題。
規範和標準又會如何發展呢？ 現行法規幾乎沒有考慮到人工智慧——法律的不確定性是不可避免的。此外，整個校正領域尚未定義人工智慧的處理方式。
那麼專家知識會發生什麼變化呢？ 當演算法取代人類時，技術訣竅就面臨失去的風險。

總結：進化，而非替代

AI 並不是要取代傳統測試方法，而是如虎添翼。正確運用 AI，可提高材料測試的速度、效率、智慧。負責任的處理在這裡而言至關重要：AI 不應取代人類，而是成為支持人類的力量。

材料測試日後將朝向資料驅動發展，現在正是確保您的測試和機器資料，以及整個測試系統已為 AI 「準備就緒」。中央數據存取，例如使用 testXpert Analytics 分析平台，以及具備影像辨識系統的靈活介面和整合選項，是實現這一目標的基礎。