Nhà cung cấp hàng không thảo luận về trí tuệ nhân tạo trong thử nghiệm tia X công nghiệp

Nhà cung cấp hàng không PFW Aerospace , một công ty con của công ty Pháp Hutchinson, đang thử nghiệm việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để đảm bảo các tiêu chuẩn chất lượng khắt khe trong thử nghiệm vật liệu không phá hủy (NDT). Mục đích nhằm tối ưu hóa hiệu quả kinh tế trong nhiệm vụ đánh giá chất lượng. Là một phần của chương trình thử nghiệm, nhà cung cấp hệ thống X-quang dành riêng cho khách hàng, VisiConsult. đang đánh giá liệu việc đánh giá dữ liệu hình ảnh có thể được tự động hóa bằng AI hay không. Cốt lõi là trình độ Trí tuệ nhân tạo theo các tiêu chuẩn thử nghiệm hàng không khắt khe. Một cuộc phỏng vấn với Trưởng bộ phận R&D của PFW, Markus Gutensohn, được thực hiện bởi Lennart Schulenburg, Giám đốc điều hành tại VisiConsult, cung cấp thêm thông tin chi tiết.

Lennart Schulenburg: Bạn thấy tình trạng hiện tại của AI trong cuộc sống hàng ngày và liên quan đến công việc trong lĩnh vực chất lượng như thế nào?

Markus Gutensohn: Về phía PFW, chúng tôi chưa thấy bất kỳ ứng dụng AI thực sự nào trong thói quen kiểm tra hàng ngày của chúng tôi. Có nhiều cấu trúc đã được thiết lập trong ngành hàng không, một số trong số đó đã có tuổi đời hàng chục năm. Các hệ thống đảm bảo chất lượng này được thiết lập để đảm bảo hàng không an toàn. Ngay cả khi công nghệ AI có kịp thời, thì việc chấp nhận và nâng cao chất lượng là những thách thức lớn mà chúng ta và toàn ngành hàng không phải đối mặt.

Lennart Schulenburg: Bạn có thấy trình độ và tiêu chuẩn hóa AI là thách thức lớn không?

Markus Gutensohn: Chắc chắn rồi. Nếu bạn tưởng tượng rằng sự an toàn, hoặc sự hiểu biết về sự an toàn, đột nhiên được đặt vào tay của một thuật toán, thì đó là một bước tiến lớn. Bây giờ chúng tôi sử dụng đội ngũ nhân viên được đào tạo và huấn luyện đặc biệt cho việc này, và bây giờ chúng tôi có nên giao tất cả các nhiệm vụ liên quan đến an toàn đó cho một thuật toán không? Đó là một kịch bản có thể xảy ra, nhưng hiện tại nó là một bước tiến khổng lồ và những ai chưa sẵn sàng nên chuẩn bị.

Tất cả chúng ta sẽ học cách đối phó với nó. Và niềm tin sẽ tăng lên, nhưng điều này phải được xây dựng trong tương lai gần. Nhân viên phải được thực hiện cùng; các quy trình cũ phải được thay đổi. Tất cả mọi thứ nên được xem xét. Các cấu trúc phát triển trong lịch sử đã tự chứng minh theo nhiều cách và có những cách mới có khả năng chứng minh là tốt hơn.

Lennart Schulenburg: Tại sao PFW muốn sử dụng AI trong đảm bảo chất lượng và bạn mong đợi lợi ích hoặc giá trị gia tăng nào từ nó?

Markus Gutensohn: Ngày nay PFW có rất nhiều nỗ lực thử nghiệm. Giờ đây, chúng tôi có thể thấy rằng nhân viên đảm bảo chất lượng của chúng tôi thực sự có thể sử dụng toàn bộ dữ liệu từ một môi trường ngày càng số hóa. Chúng tôi mong đợi giá trị gia tăng đáng kể nếu các quyết định dựa trên dữ liệu có thể được thực hiện bằng một thuật toán. Do đó, cách đây một thời gian, như một phần của chương trình được tài trợ, PFW đã bắt đầu điều tra xem liệu tia X kỹ thuật số và tự động như một phương pháp đánh giá hỗ trợ có thể giúp nhân viên của chúng tôi giảm bớt các hoạt động vất vả hay không. Việc tìm kiếm những lỗ chân lông nhỏ, mịn trên màn hình từ sáu đến tám giờ một ngày có thể là tham vọng, nhưng chắc chắn đó là một gánh nặng.

Lennart Schulenburg: Vì vậy, đối với bạn, AI giống một hệ thống hỗ trợ hơn, hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định nhanh hơn và tốt hơn?

Markus Gutensohn: Hiện tại thì có, bởi vì chúng ta phải học cách đối phó với những hệ thống này – xem và hiểu một thứ như AI hoạt động đáng tin cậy như thế nào. Có thể sẽ có một giai đoạn dài trong đó AI được sử dụng như một hệ thống hỗ trợ. Các câu hỏi quan trọng, quan trọng về an toàn trước tiên phải được trả lời bởi các kiểm toán viên đã qua đào tạo. Tất nhiên, đối với mục tiêu này hay mục tiêu khác là có một hệ thống AI tự trị có thể tự đưa ra các quyết định như vậy một cách đáng tin cậy và có thể giải phóng hoàn toàn nhân viên khỏi các quyết định. Cho đến lúc đó, trước tiên cần phải chứng minh hiệu suất của các thuật toán.

Lennart Schulenburg: PFW có kinh nghiệm gì về tự động hóa trong kiểm tra tia X?

Markus Gutensohn:PFW có một số lượng lớn các hệ thống X-quang đang chạy vì nhiều bộ phận do chúng tôi sản xuất, ví dụ, nơi chúng tôi sử dụng công nghệ hàn, phải được kiểm tra bằng tia X. Bằng cách đầu tư vào các hệ thống và chương trình mới để thích ứng với tốc độ sản xuất ngày càng tăng, PFW đã ngày càng mua công nghệ kiểm tra bằng tia X tự động một phần hoặc hoàn toàn từ VisiConsult trong những năm gần đây. Chúng tôi cũng sử dụng công nghệ kiểm tra bằng tia X tương tự, cổ điển với phim vì có một số yêu cầu nhất định, chẳng hạn như đối với việc ghi hình phản đối của một ống không thể thực hiện được với máy dò. Ví dụ, khi một mảnh phim được cuộn lại và đẩy vào trong ống để kiểm tra một bức tường. Công nghệ phim đặc biệt thuận lợi cho việc này, nhưng nếu một ứng dụng có thể được thực hiện bằng kỹ thuật số, thì biến thể tương tự sẽ đạt đến giới hạn tương đối nhanh chóng.

Lennart Schulenburg: Tự động hóa về robot và AI tại PFW có ưu tiên nào?

Markus Gutensohn: Đây là một chủ đề đang phát triển và ngày càng thú vị, bởi vì các sản phẩm mà PFW sản xuất là các bộ phận được sản xuất. Đó là về số lượng nhỏ, tính đa dạng cao và vòng đời sản phẩm dài. Tuy nhiên, trong tương lai, chúng tôi mong đợi số lượng đơn vị sẽ tăng hơn nữa, do đó, các cuộc kiểm tra chuyên sâu hiện đang được tiến hành để xác định vị trí và phạm vi tự động hóa hoặc người máy là khả thi về mặt kinh tế và công nghệ. PFW đang tăng cường sử dụng robot trong sản xuất, ví dụ như để duy trì tính cạnh tranh. Robotics cũng ngày càng trở nên phù hợp hơn khi thử nghiệm các thành phần. Ở đây, chúng tôi dựa vào các hệ thống của VisiConsult, đối tác X-quang của chúng tôi.

Lennart Schulenburg: PFW mong đợi những cải tiến nào liên quan đến chất lượng thử nghiệm vật liệu thông qua tự động hóa và AI?

Markus Gutensohn: Ngày nay, chúng tôi đã có mức độ đảm bảo chất lượng rất cao, cho phép chúng tôi cung cấp chất lượng cao nhất một cách đáng tin cậy. Theo quan điểm của tôi, cải thiện điều này hơn nữa là một thách thức lớn. Nếu có, khả năng truy xuất nguồn gốc và tính khách quan của các quyết định có thể được cải thiện bằng AI.

Lennart Schulenburg: Nếu bạn nhìn vào số liệu thống kê về tai nạn đối với ô tô tự lái, ô tô tự lái gây ra ít hơn hàng trăm nghìn vụ tai nạn so với người lái.

Markus Gutensohn: Bất chấp những số liệu thống kê tốt đẹp: một tai nạn đơn lẻ trong ngành hàng không vũ trụ là một tai nạn quá nhiều. Chúng tôi biết hậu quả của lỗi của con người. Nhưng nếu AI gây ra tai nạn thì sao?

Lennart Schulenburg: Khung pháp lý phù hợp phải được thiết lập cho việc này, nhưng tiêu chuẩn hóa và trình độ chuyên môn cũng là những khía cạnh quan trọng. Do đó, VisiConsult hoạt động tích cực trong việc tiêu chuẩn hóa để các quy trình thử nghiệm AI này có thể tiếp tục phát triển theo cách được kiểm soát thông qua các tiêu chuẩn.

Chúng tôi hợp tác chặt chẽ với các nhóm nghiên cứu trong ngành hàng không vũ trụ về chủ đề AI. Làm thế nào để bạn nhận thấy sự chấp nhận của khách hàng của bạn?

Markus Gutensohn: PFW phải đặt mình vào vị trí của khách hàng trong ngành hàng không vũ trụ: Nếu ngày nay khách hàng được cung cấp các bộ phận không có vấn đề về chất lượng trong quá khứ, thì việc thoát khỏi các tiêu chuẩn đã thiết lập là một quá trình khó khăn và lâu dài , mặc dù dần dần. Đặt niềm tin vào một thuật toán sẽ không chắc chắn thành công, ngay cả dưới khía cạnh hợp tác giữa kiểm toán viên con người và AI, ví dụ như khi AI sắp xếp trước mọi thứ. Có thể có sự hoài nghi về việc liệu giám khảo có còn đủ nhạy cảm cho kỳ thi cuối kỳ hay không. Yếu tố con người đơn giản là vô cùng quan trọng.

Mặt khác, tôi đã đề cập ở phần đầu: Bây giờ bạn có thể thấy rõ rằng có nhiều quy trình cung cấp dữ liệu cho bạn. Và khách hàng của chúng tôi sẽ thấy khả năng khai thác dữ liệu để tự mình hưởng lợi từ nó. Nó ở trên môi của mọi người và tôi tin rằng mọi người sẽ học, nhìn và tự hiểu lợi ích thực sự của họ ở đâu. Nhiều người hiện đang trên đường tìm hiểu để làm cho dữ liệu trở nên hữu ích hơn cho chính họ. Quá trình này hiện đang tăng tốc.

Lennart Schulenburg: Bạn vừa đề cập đến khai thác dữ liệu – cải tiến quy trình dựa trên dữ liệu. Bạn đã rút ra kết luận về chất lượng hàn hoặc thay đổi các thông số hàn từ dữ liệu đã kiểm tra của mình chưa? Bạn có thấy tiềm năng trong AI và liên kết chặt chẽ với nhau trong quá trình không?

Markus Gutensohn: Gần đây chúng tôi đã giải quyết chuyên sâu chủ đề này và sẽ xem xét chủ đề này thậm chí còn chuyên sâu hơn từ năm tới như một phần của dự án và trong một tập đoàn. Mục đích là để so sánh dữ liệu quá trình và kết quả thử nghiệm để hiển thị các mối tương quan không nhìn thấy được và rút ra kết luận đúng từ chúng. Cuối cùng, tất nhiên, đó là giảm nỗ lực thử nghiệm. Chúng tôi chỉ mới thực sự bắt đầu ngay bây giờ vì chúng tôi chưa có bất kỳ cách tiếp cận nào trong việc đảm bảo chất lượng sử dụng AI. Chủ đề về cặp song sinh kỹ thuật số sau đó sẽ là một quy trình duy nhất. Nhưng mục tiêu lớn tất nhiên là lập bản đồ hoàn chỉnh cho toàn bộ chuỗi quy trình.

Lennart Schulenburg: Khi nào bạn mong đợi một bước đột phá trong việc sử dụng AI trong bộ phận chất lượng của ngành hàng không vũ trụ Đức?

Markus Gutensohn: PFW là nhà cung cấp sáng tạo cho ngành hàng không và khi xem xét điều đó, tôi tin rằng chúng ta vẫn còn một chặng đường dài phía trước trước khi AI thực sự đi vào lĩnh vực đảm bảo chất lượng. Có thể sẽ mất một thời gian trong ngành, nhưng chúng tôi hiện đang thực hiện bước đầu tiên nhưng rất quan trọng với VisiConsult. Đó là một ví dụ điển hình được thực hiện tại một thời điểm mà có thể nói rằng có rất nhiều thứ để đạt được. Nếu chúng ta quản lý để phát triển một giải pháp giúp tăng hiệu quả theo cách phù hợp, thì chắc chắn giải pháp đó cũng sẽ hiệu quả đối với các lĩnh vực khác đang được kiểm tra. Tôi cho rằng đây là một quá trình sẽ mất vài năm.

Lennart Schulenburg: Bạn đã làm việc với VisiConsult được bao lâu rồi và kinh nghiệm của bạn cho đến nay là gì?

Markus Gutensohn:Với VisiConsult, chúng tôi đã bắt đầu chuyển sang chụp X-quang kỹ thuật số cách đây mười năm. Nó đã được phê duyệt thành công bởi khách hàng Airbus của chúng tôi. Với hệ thống này, chúng tôi không chỉ đặt bước đầu tiên vào thế giới kỹ thuật số mà còn lần đầu tiên tự động hóa toàn bộ bài kiểm tra bằng các chương trình kiểm tra kỹ thuật số. Sự hợp tác đã được tăng cường trong vài năm qua và một giải pháp rô-bốt có tính sáng tạo cao từ VisiConsult đã được giới thiệu. Hệ quả bây giờ là đưa dữ liệu đi thêm một bước nữa. Điểm mấu chốt là đó là sự hợp tác thành công và mang tính xây dựng, để chúng ta luôn có thể cùng nhau hoạch định tương lai. Việc VisiConsult luôn mong muốn tiếp nhận và thực hiện các yêu cầu và mong muốn của khách hàng trong suốt giai đoạn phát triển cũng là một điều tích cực. Một điểm quan trọng đối với chúng tôi là VisiConsult không chỉ làm chủ các hệ thống tiêu chuẩn, nhưng sự phát triển đó được thúc đẩy về phía trước theo yêu cầu. Vâng, nó hoạt động rất tốt. Cảm ơn vì điều đó.

Lennart Schulenburg: Tại sao VisiConsult được chọn làm đối tác phát triển giải pháp AI?

Markus Gutensohn: Vì sự hợp tác và tin tưởng ngày càng lớn vào VisiConsult. Dựa trên cách tiếp cận mà chúng tôi đã cùng nhau phát triển thành công công nghệ kiểm tra tia X tự động và giờ đây chúng tôi rất vui được tiếp tục làm việc cùng với dữ liệu kỹ thuật số và đánh giá dữ liệu đó. Theo quan điểm của tôi, đó là một bước hợp lý để theo đuổi giai đoạn phát triển tiếp theo này với VisiConsult.

Lennart Schulenburg: Bạn sẽ khuyên chúng tôi tập trung vào điều gì và không đánh giá thấp?

Markus Gutensohn: Ngay khi có phiên bản AI khả thi đầu tiên, nó phải được giới thiệu cho một nhóm khách hàng được chọn để nhóm khách hàng đó có thể tiếp xúc nhiều hơn với chủ đề và tìm hiểu lý do tại sao nó lại phù hợp với tương lai của chính họ. Nhưng phản hồi thậm chí còn quan trọng hơn: Một bàn tròn như vậy mang lại rất nhiều kiến ​​thức mới sẽ giúp phiên bản AI tiếp theo thúc đẩy sự phát triển to lớn.

Lennart Schulenburg: Nhóm của bạn chấp nhận AI như thế nào?

Markus Gutensohn: Mọi người trong lĩnh vực này đều thấy rõ rằng đây là cách chúng ta phải định vị bản thân. Chúng ta phải làm chủ tương lai trong khi tăng tỷ lệ sản xuất bằng cách nào đó. Để làm được điều này, nhóm tin chắc rằng họ sẽ cần phần mềm hỗ trợ phù hợp – và không có gì bí mật khi Bộ phận đảm bảo chất lượng gặp khó khăn trong việc tìm đồng nghiệp mới khi cần thiết. Vì vậy, điều quan trọng là phải xem xét mọi khả năng.