Künstliche Intelligenz (KI) erweitert die zerstörungsfreie Werkstoffprüfung (ZfP), weil sie es ermöglicht, komplexe Datensätze schnell und präzise zu analysieren. Besonders in sicherheitskritischen Branchen wie der Luft- und Raumfahrt und dem Energiesektor ist das ein wesentlicher Aspekt. Die Integration von KI in ZfP-Methoden wie Ultraschallprüfung, Radiografie und Thermografie steigert zudem die Effektivität und Genauigkeit der Inspektionen und bietet tiefe Einblicke in den Zustand von Bauteilen. Die Weiterentwicklung der KI-Technologie kündigt eine Zukunft an, in der Sicherheit und Effizienz in der ZfP durch fortschrittliche Diagnosemöglichkeiten und automatisierte Lösungen erheblich verbessert werden.

Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben in der zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) eine bemerkenswerte Entwicklung durchgemacht. Von einfachen Aufgaben der Datenanalyse und Mustererkennung hat sich KI zu einem zentralen Element in der ZfP entwickelt. Ähnlich wie andere Technologien nimmt die Integration der KI zunächst einen langsamen Anfang, um dann nach Überschreiten eines Wendepunkts rapide anzusteigen.

Im Bereich der Defekterkennung und -analyse zeigen KI-basierte Systeme heute herausragende Leistungen. Viele Unternehmen haben damit begonnen, eigene KI-Algorithmen zu entwickeln und mit umfangreichen Daten zu trainieren, sodass diese Systeme auch kleine Fehlstellen und Defekte identifizieren können. Damit übersteigen sie oft bereits die Leistungsfähigkeit traditioneller Prüfprozesse. Dies erhöht die Präzision und besonders die Effizienz der Defekterkennung erheblich.

Darüber hinaus erstreckt sich der Mehrwert der KI über einzelne Anwendungen hinaus und ermöglicht die Integration mit verschiedenen ZfP-Verfahren, wie der Ultraschallprüfung, Radiografie und Thermografie in kombinierten Systemen. Diese Integration kombiniert die Vorteile der KI und der herkömmlichen ZfP-Methoden, um die Effektivität der Inspektionen zu erhöhen.

KI in der ZfP: Normen sind im Anmarsch

KI-Anwendungen werden auch im Bereich der prädiktiven Wartung und Datenanalyse immer wichtiger. Durch das Auswerten historischer Daten unterstützt KI bei der Vorhersage von Systemausfällen, der Optimierung von Wartungszyklen und der Verringern von Stillstandszeiten. Zudem spielt KI eine Schlüsselrolle beim Verarbeiten und Auslegen der umfangreichen Datenmengen, die in der zerstörungsfreien Prüfung generiert werden, und hilft dabei, Ursachen für Produktionsfehler zu erkennen.

Bezüglich der Schulung und Standardisierung laufen diverse Normungsinitiativen, um einen konsistenten und zuverlässigen Einsatz von KI in der ZfP sicherzustellen. Erste Richt­linien der ASTM (zum Beispiel E3327 Standard Guide) wurden verfasst und Gremien für die Normung, die sich mit der Zertifizierung von KI-Technologien für sensible Anwendungen befassen, etabliert.
Zusammengefasst hat die Integration von KI in die ZfP den Übergang von experimentellen Laboranwendungen zu einer zentralen Komponente im Inspektions- und Wartungsbereich vollzogen. Dieser Wandel wird durch signifikante technologische Fortschritte und verstärkte Bestrebungen zur Standardisierung in der Branche weiter vorangetrieben.

Trend zur vorausschauenden Wartung

Die Rolle der KI in der zerstörungsfreien Prüfung befindet sich nun an einem Wendepunkt, an dem sich durch den Einsatz von maschinellem Lernen und Deep-Learning-Technologien weitere Potenziale erschließen lassen. Diese Technologien ermöglichen es, komplexe Daten mit einer Geschwindigkeit und Genauigkeit zu analysieren, die menschliche Fähigkeiten bei weitem übersteigen, was insbesondere in kritischen Branchen wie der Luft- und Raumfahrt und dem Energiesektor relevant ist. Angesichts dieser Entwicklungen zeichnen sich einige Trends ab:
Vorausschauende Wartung: KI-gestützte Analytik ermöglicht das frühzeitige Erkennen potenzieller Ausfälle, was präventive Wartungsmaßnahmen ermöglicht, die kostspielige Stillstände und Reparaturen vermeiden. Zusätzlich erhöht das die Anlagensicherheit und verlängert deren Lebensdauer. Dieser Ansatz nutzt komplexe Algorithmen und maschinelles Lernen, um präzise Vorhersagen über den Zustand von Ausrüstungen und Materialien zu treffen.

• Erweiterte Analysefähigkeiten: KI-Methoden verbessern die Fehlererkennung in der ZfP erheblich. Dies ermöglicht eine hohe Diagnosegenauigkeit, insbesondere bei der Bewertung komplexer Materialien und Strukturen.
   
• Erweiterung des Anwendungsbereichs: Die Integration von KI in die kombinierte Prüfung mehrerer ZfP-Methoden, wie Ultraschallprüfung, Radiografie und Thermografie, erhöht die Effektivität und Genauigkeit der Prüfungen und ermöglicht detailliertere Einblicke in den Zustand von Bauteilen.

Blickt man weiter in die Zukunft, so werden Automatisierung und Effizienz enorm an Bedeutung gewinnen. Denn die Integration von künstlicher Intelligenz in ZfP-Verfahren führt zu einer weitgehenden Automatisierung der Inspektionsprozesse. Dies beschleunigt nicht nur den Prüfprozess erheblich, sondern gewährleistet auch eine höhere Effizienz und Zuverlässigkeit der Ergebnisse.

Die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI-Technologien verspricht ein transformatives Potential für die ZfP-Branche, gekennzeichnet durch ausgefeilte, automatisierte Lösungen, die eine deutliche Steigerung der Sicherheit und betrieblichen Effizienz mit sich bringen. Die Entwicklung und Implementierung von KI in der ZfP zielen darauf ab, das menschliche Fachwissen zu ergänzen und zu erweitern, nicht es zu ersetzen. Dies fördert eine synergetische Zusammenarbeit, bei der KI schnelle, vorläufige Analysen durchführt, während menschliche Experten sich auf komplexere Bewertungen konzentrieren. Und die Fähigkeit, KI effektiv zu nutzen, wird zunehmend zu einem entscheidenden Faktor für den Erfolg in der ZfP, indem sie die Sicherheit, Präzision und Effizienz erhöht.

Autoren
Lennart Schulenburg, Geschäftsführer von Visiconsult X-ray Systems & Solutions
Daniel Grollmisch, Team Lead AI Development