AI w NDT: praktyczne zastosowania i kierunek, w którym branża już zmierza 🔍
Wraz z szybkim rozwojem Navitest w ostatnich latach wzrosła ilość danych analizowanych podczas wykonywanych przez nas badań. Ciągła optymalizacja i samodoskonalenie jest już dla nas nawykiem, dlatego nie mogliśmy zignorować tematu sztucznej inteligencji.
Ze zdziwieniem obserwowaliśmy w jakim tempie ewoluowała ona od konceptu science fiction, przez modele prototypowe, po nieodłączną część naszego życia. Ta rewolucja nadal trwa, i nie omija ona branży NDT. Naturalną koleją rzeczy musieliśmy się nią zainteresować.
Oczywiście AI na obecnym etapie rozwoju nie pójdzie za nas wykonywać badań w terenie, ale ma potencjał znacząco odciążyć naszych inspektorów, i pozwolić im skupić się na pozyskiwaniu danych. Zgłębiliśmy ten temat, i chcielibyśmy podzielić się z Wami wnioskami:
Oto kilka czynności w których już teraz może nas wyręczyć:
-
Ocena jakości pozyskiwanych danych - kontrola IQI, wymaganego kontrastu, ostrości, szumu, kompletności pokrycia spoiny czy poprawności skanu. 📈
-Wstępna ocena skanów zaawansowanych metod UT, czy zdjęć radiografii cyfrowej – Obecne modele potrafią odróżnić wskazania pozorne od faktycznych, określić rodzaj niezgodności i dokonać oceny w oparciu o dane wejściowe.
-Z odpowiednią ilością danych ten sam model może być z powodzeniem przeszkolony do zastosowania w każdej z metod NDT. To szczególnie wartościowe dla działów jakości pracujących na powtarzalnych komponentach.
-Analiza kompletności dokumentacji i danych wejściowych pozwala na skrócenie czasu raportowania i przeprowadzania audytów. 📑⚙️
Co to oznacza dla laboratoriów?
Mniej czasu spędzonego przed komputerem, więcej w terenie. Większa powtarzalność, szybsza analiza, mniej błędów wynikających ze zmęczenia. AI może stać się wsparciem, które realnie zwiększy naszą efektywność.