Kiểm tra không phá hủy hàng không vũ trụ đang bước vào giai đoạn mới của quá trình chuyển đổi hiệu quả.

Trong kiểm tra nội soi động cơ máy bay truyền thống, kiểm tra cấu trúc khung máy bay và thử nghiệm hệ thống đẩy hàng không vũ trụ, độ chính xác của kết quả kiểm tra nội soi phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm diễn giải trực quan của kỹ sư.

Khi cùng một lỗi được kiểm tra bởi các nhà khai thác khác nhau, kết luận có thể khác nhau. Dữ liệu kiểm tra nhạy cảm có thể đối mặt với rủi ro bảo mật trong quá trình truyền và lưu trữ. Một thiết bị kiểm tra duy nhất có thể chỉ hỗ trợ một kịch bản, trong khi chuyển đổi giữa nhiều kịch bản thường có nghĩa là mua thiết bị lặp lại và đào tạo lặp lại.

Những thách thức này đã tồn tại từ lâu trong kiểm tra hàng không vũ trụ tuyến đầu, hạn chế sự cải thiện hơn nữa về hiệu quả kiểm tra và kiểm soát chất lượng.

Là bài viết thứ hai trong loạt bài ứng dụng kiểm tra nội soi hàng không vũ trụ của chúng tôi, nghiên cứu điển hình này phân tích giá trị kỹ thuật của hệ thống nội soi tích hợp ApexScope X3 từ góc độ các vấn đề thực tế của ngành.

1. Thách thức về tính khách quan của diễn giải thủ công

Kiểm tra nội soi động cơ máy bay đòi hỏi phân loại chính xác các loại lỗi.

Vết cháy và cặn carbon có thể hiển thị các đặc điểm thang độ xám tương tự trong hình ảnh. Các vết nứt nhỏ có thể bị bỏ sót dưới các góc chiếu sáng nhất định. Đánh giá hao mòn đầu cánh quạt có thể khác nhau tùy thuộc vào các điểm tham chiếu đo được chọn.

Những tình huống này khó tránh khỏi hoàn toàn trong diễn giải thủ công, đặc biệt là khi kỹ sư làm việc liên tục và mệt mỏi thị giác làm tăng nguy cơ bỏ sót và đánh giá sai.

Hệ thống nhận dạng AI được tích hợp vào ApexScope X3 có thể tự động phát hiện các loại lỗi trong luồng video thời gian thực và hiển thị kết quả nhận dạng trực tiếp trên màn hình với chú thích trực quan.

Người kiểm tra không còn cần phải so sánh hình ảnh với bộ nhớ hoặc thư viện tham chiếu lặp đi lặp lại. Hệ thống cung cấp các danh mục lỗi được đề xuất và giá trị độ tin cậy, cho phép kỹ sư xem xét và xác nhận kết quả.

Quy trình sàng lọc sơ bộ bằng AI cộng với xác minh của con người này giải phóng nhân viên khỏi việc đánh giá trực quan lặp đi lặp lại và cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ xác nhận rủi ro cao.

Thiết kế ngưỡng độ tin cậy có thể điều chỉnh cũng cho phép các bộ phận kiểm tra đặt độ nhạy nhận dạng theo tiêu chuẩn chất lượng của riêng họ. Đối với kiểm tra các bộ phận quan trọng, ngưỡng cao hơn có thể được sử dụng để kiểm soát chặt chẽ việc bỏ sót. Đối với sàng lọc thông thường, ngưỡng có thể được điều chỉnh để cải thiện thông lượng kiểm tra.

2. Bảo mật dữ liệu và các ràng buộc triển khai

Sản xuất và bảo trì hàng không vũ trụ liên quan đến một lượng lớn thông tin nhạy cảm.

Các tham số mô hình động cơ, hình ảnh lỗi bộ phận, hồ sơ bảo trì và lịch sử kiểm tra có thể đối mặt với rủi ro rò rỉ, trộm cắp hoặc vi phạm tuân thủ nếu được truyền đến các nền tảng đám mây hoặc máy chủ bên ngoài.

Nhiều công ty hàng không vũ trụ yêu cầu rõ ràng rằng dữ liệu kiểm tra không được rời khỏi mạng nội bộ doanh nghiệp hoặc phương tiện lưu trữ cục bộ. Yêu cầu này mâu thuẫn với nhiều giải pháp kiểm tra AI dựa trên đám mây, buộc một số công ty phải từ bỏ các công cụ hỗ trợ thông minh và quay trở lại kiểm tra thủ công truyền thống.

ApexScope X3 giải quyết vấn đề này thông qua triển khai ngoại tuyến tại biên hoàn chỉnh với DeepReason IND và nền tảng quản lý dữ liệu DeepData.

Tất cả suy luận AI, logic nhận dạng lỗi và lưu trữ dữ liệu được hoàn thành cục bộ trên thiết bị. Không có dữ liệu kiểm tra nào cần được tải lên bất kỳ máy chủ bên ngoài nào.

Điều này có nghĩa là các công ty hàng không vũ trụ có thể sử dụng khả năng kiểm tra AI trong môi trường cách ly vật lý hoàn toàn, đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu và tuân thủ mà không ảnh hưởng đến hiệu quả kiểm tra.

3. Thách thức chi phí trong thích ứng đa kịch bản

Một công ty bảo trì hàng không vũ trụ thường cần xử lý nhiều kịch bản kiểm tra, bao gồm kiểm tra nội soi động cơ máy bay, kiểm tra cấu trúc bộ hạ cánh, kiểm tra mối hàn thân máy bay và kiểm tra vật thể lạ trong đường ống.

Các kịch bản khác nhau liên quan đến các dạng lỗi khác nhau. Nếu một thiết bị kiểm tra và mô hình nhận dạng chuyên dụng được cấu hình cho mỗi kịch bản, các công ty phải chịu chi phí mua sắm phần cứng lặp lại và gánh nặng bảo trì của nhiều hệ thống phần mềm.

Người kiểm tra cũng cần chuyển đổi giữa các thiết bị và thói quen vận hành khác nhau, điều này kéo dài chu kỳ đào tạo và làm tăng nguy cơ lỗi do con người.

ApexScope X3 hỗ trợ chuyển mô hình và nhập mô hình linh hoạt. Quá trình nhập được thiết kế cho khả năng sử dụng của kỹ sư. Người kiểm tra có thể chọn và tải mô hình nhận dạng tương ứng tại chỗ theo nhiệm vụ kiểm tra.

Quá trình chuyển đổi mô hình có thể hoàn thành trong vài phút, mà không làm gián đoạn các hoạt động kiểm tra liên tục.

4. Từ trình diễn công nghệ đến công cụ năng suất

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kiểm tra công nghiệp từ lâu đã đối mặt với khoảng cách giữa trình diễn phòng thí nghiệm và triển khai thực tế.

Nhiều giải pháp kiểm tra AI hoạt động tốt trong môi trường được kiểm soát. Tuy nhiên, một khi được triển khai trong hoạt động thực địa tuyến đầu, chúng có thể trở nên khó sử dụng liên tục do hạn chế mạng, vận hành phức tạp và thiếu kết quả có thể giải thích được. Cuối cùng, chúng vẫn là các trình diễn kỹ thuật thay vì các công cụ thực tế.

ApexScope X3, thông qua sự hợp tác của DeepReason IND và DeepData, xây dựng một quy trình khép kín hoàn chỉnh từ thu thập hình ảnh và nhận dạng thông minh đến lưu trữ dữ liệu, tất cả đều được hoàn thành trên thiết bị cục bộ.

Người kiểm tra có thể nhận kết quả nhận dạng trực tiếp tại chỗ mà không cần chờ phân tích backend hoặc xác nhận của chuyên gia bên ngoài.

Nền tảng DeepData lưu trữ cục bộ hình ảnh kiểm tra, kết quả nhận dạng AI, dữ liệu đo lường và các bản ghi liên quan cho mỗi nhiệm vụ kiểm tra. Điều này tạo ra một cơ sở dữ liệu kiểm tra có thể truy xuất nguồn gốc, hỗ trợ phân tích xu hướng và lập kế hoạch bảo trì trong tương lai.

Bằng cách này, AI trở thành một công cụ được chuẩn hóa, được nhúng vào quy trình kiểm tra, thay vì một chức năng bổ sung bên ngoài quy trình.

5. Tóm tắt giá trị kỹ thuật

Dựa trên nhu cầu thực tế của kiểm tra hàng không vũ trụ tuyến đầu, hệ thống nội soi tích hợp ApexScope X3 mang lại giá trị kỹ thuật rõ ràng theo các khía cạnh sau:

Cải thiện tính nhất quán:
Nhận dạng được hỗ trợ bởi AI giúp giảm tác động của sự khác biệt chủ quan giữa những người vận hành, giúp duy trì các tiêu chuẩn đánh giá nhất quán giữa các ca làm việc và người kiểm tra khác nhau.

Bảo mật và tuân thủ:
Kiến trúc triển khai ngoại tuyến tại biên đáp ứng các yêu cầu bảo mật dữ liệu hàng không vũ trụ, cho phép triển khai khả năng kiểm tra AI trong môi trường cách ly vật lý.

Tái sử dụng tài sản:
Khả năng chuyển mô hình cho phép một thiết bị bao phủ nhiều kịch bản kiểm tra, giảm chi phí mua sắm và bảo trì lặp lại.

Hiệu quả quy trình làm việc:
Suy luận thời gian thực cục bộ loại bỏ thời gian chờ mạng. Tốc độ phản hồi nhanh chóng giúp các hoạt động kiểm tra không bị gián đoạn, trong khi lưu trữ dữ liệu cục bộ hỗ trợ phân tích và ra quyết định sau này.

Khả năng sử dụng của kỹ sư:
Toàn bộ quy trình làm việc, từ triển khai đến vận hành, được thiết kế dựa trên kinh nghiệm thực tế của các kỹ sư tuyến đầu, cho phép khả năng AI trở thành một cải tiến năng suất thực sự trong công việc kiểm tra hàng ngày.

Việc nâng cấp thông minh kiểm tra không phá hủy hàng không vũ trụ không chỉ đơn thuần là cạnh tranh về độ chính xác thuật toán cao hơn. Giá trị thực sự của nó nằm ở việc giải quyết các vấn đề thực tế mà các kỹ sư tuyến đầu phải đối mặt.

Diễn giải thủ công không nhất quán, bảo mật dữ liệu nhạy cảm và tuân thủ, áp lực chi phí từ thích ứng đa kịch bản và khoảng cách giữa trình diễn AI và triển khai thực tế là những nút thắt thực sự hạn chế hiệu quả kiểm tra hàng không vũ trụ.

Thông qua triển khai AI tại biên và quy trình khép kín hoàn chỉnh, ApexScope X3 biến trí tuệ nhân tạo thành một công cụ kiểm tra đáng tin cậy, có thể kiểm soát và thực tế cho các kỹ sư, thay vì một khái niệm chỉ còn lại ở cấp độ đề xuất kỹ thuật.

Công ty TNHH Công nghệ AIXUNFEI Bắc Kinh sẽ tiếp tục tập trung vào các thách thức thực tế của ngành và thúc đẩy ứng dụng sâu rộng công nghệ kiểm tra nội soi trên các kịch bản hàng không vũ trụ.

Suy nghĩ sâu sắc. Nhìn nhận khác biệt.