Daten und Digitalisierung
KI in der ZfP: zuerst die Prüfaufgabe, dann das Modell
KI kann Auswertungen unterstützen. Belastbare Ergebnisse benötigen passende Daten, getrennte Bewertungen und klare fachliche Verantwortung.
2 Min. LesezeitStand: Redaktion: NPB NDT Consulting
Den vorgesehenen Einsatz präzise beschreiben
Soll ein System Anzeigen markieren, Datensätze vorsortieren oder eine Bewertung unterstützen? Diese Aufgaben sind nicht gleichzusetzen. Definieren Sie zunächst den Einsatz und die Randbedingungen. Eine gute Demonstration an ausgewählten Daten erlaubt noch keine Aussage über den späteren Produktionsbetrieb.
Datenqualität und unabhängige Prüfung sichern
Trainingsdaten müssen zum vorgesehenen Einsatz passen und nachvollziehbar beschrieben sein. Daten für die abschließende Bewertung sollten von der Entwicklung getrennt betrachtet werden. Besonders bei ähnlichen Aufnahmen desselben Bauteils kann eine unbedachte Aufteilung ein zu günstiges Bild erzeugen. Dokumentieren Sie Herkunft, Kennzeichnung und bekannte Einschränkungen.
Änderungen und fachliche Entscheidungen regeln
Neue Bauteilvarianten, veränderte Sensorik oder andere Aufnahmebedingungen können die Aussage beeinflussen. Planen Sie deshalb Überwachung und erneute Bewertung von Änderungen. Legen Sie fest, wer Ergebnisse beurteilt und wie unsichere Fälle behandelt werden. Ein KI-Ergebnis darf nicht losgelöst vom qualifizierten Prüfprozess interpretiert werden.
Checkliste für die Praxis
- Einsatz und Grenzen festlegen
- Datenherkunft und Kennzeichnung dokumentieren
- Unabhängige Bewertung vorsehen
- Änderungen, Unsicherheiten und Verantwortung regeln
Planungsbeispiel
Illustratives Planungsbeispiel, keine Kundenreferenz.
Planungsbeispiel: Ein Modell wurde mit Bildern einer Bauteilfamilie entwickelt. Vor dem Einsatz für eine neue Geometrie wird geprüft, ob die Datenbasis und die nachgewiesene Leistung dafür geeignet sind.
Das nehmen Sie mit
Ein sinnvoller Projektstart verbindet einen klaren Einsatzzweck mit geeigneten Daten, unabhängiger Bewertung und fachlich geregelten Entscheidungen.
Fachliche Quellen
- DGZfP – Artificial intelligence in NDT (externer Link, öffnet in neuem Tab)
- Fraunhofer IKTS – Advanced NDT (externer Link, öffnet in neuem Tab)
Die Beiträge und Verfahrensbeschreibungen dienen einer allgemein verständlichen Einordnung. Die genannten Organisationen sind Fachquellen, keine Kunden oder Kooperationspartner von NPB NDT Consulting. Quellen können auf Deutsch oder Englisch verfasst sein.
Die Beiträge bieten fachliche Orientierung. Die konkrete Prüfaufgabe und die jeweils geltenden Anforderungen sind projektspezifisch zu klären.
Sie möchten diese Fragestellung auf Ihr Bauteil oder Ihren Prozess übertragen? Beschreiben Sie uns die Aufgabe zunächst allgemein.
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