航空供应商 PFW Aerospace是法国 Hutchinson 公司的子公司，正在测试将人工智能 (AI) 应用于无损检测 (NDT) ，在满足严格的质量标准的同时，提升质量评估任务中的经济效率。作为试点计划的一部分，定制化 X 射线系统的全球市场领导者 VisiConsult 正在测试图像数据的评估是否可以使用 AI 自动化，其测试的核心是根据严苛的航空标准进行人工智能资格认证。通过VisiConsult 董事总经理 Lennart Schulenburg 对 PFW 研发主管 Markus Gutensohn 的采访，您可以了解更多最新信息。
Lennart Schulenburg: 您如何看待人工智能（AI）在日常生活和质量检测领域的现状？
Markus Gutensohn: 就PFW而言，我们尚未在日常检测过程中看到任何真正的 AI 应用。航空行业有许多既定的框架，其中一些已有数十年的历史。建立这些质量检测系统是为了确保安全航空。即使人工智能技术及时地得到可用，接受和认证也是我们和整个航空业面临的最主要的挑战。
Lennart Schulenburg: 您是否认为AI的资格认证和标准化是一大挑战？
Markus Gutensohn: 绝对地。如果你想象安全，或者对安全的决定，突然交到了算法的手中，那就是一大步。我们现在为此使用受过专门教育和培训的人员，现在我们应该将所有这些与安全相关的任务交给算法吗？这是一种可能的情况，但目前这是一个巨大的跨越，那些还没有做好准备的人应该做好准备。我们都将需要学会如何处理。信任会增加，但这必须在不久的将来建立起来。员工也必须一起改变；旧的流程必须改变。一切都应该考虑。历史进步的格局已经在许多方面证明了自己，有新的方法可能被证明是更好的。
Lennart Schulenburg: 为什么PFW要在质量检测中使用 AI，您期望它具有怎样的优势或价值？
Markus Gutensohn: 今天，PFW 有大量的检测工作。现在我们可以看到，我们的质检人员可以真正使用来自日益数字化环境的全部数据。如果数据驱动的判定可以由算法做出，我们预计会对我们帮助很大。因此，前一段时间，作为资助项目的一部分，PFW 开始调查数字和自动 X 射线作为辅助评判是否可以减轻我们员工的繁重劳动。每天六到八小时在显示器上寻找细小的毛孔虽然说是了不起的，但这无疑是一种负担。
Lennart Schulenburg: 那么，对您来说，AI更像是一个辅助系统，它支持用户做出更快更好的判定，是这样吗？
Markus Gutensohn: 现在是的，因为我们必须学习处理这些系统——看看并理解像人工智能这样的东西是多么可靠。人工智能被用作辅助系统可能需要一个很长的阶段。重要的关键的安全相关问题必须首先由经过培训的审核员回答。当然，对于其中一个或另一个的目标是拥有一个自主的 AI 系统，该系统可以可靠地自行做出此类判定，并且可以完全减轻判定人员的负担。在此之前，首先需要证明算法的性能。
Lennart Schulenburg: PFW在X射线检测自动化方面有哪些经验？
Markus Gutensohn: PFW 拥有较多的 X 射线系统，因为我们制造的许多组件（例如，在我们使用焊接技术的地方）都必须经过 X 射线检测。通过投资新系统和程序以适应不断提高的生产率，PFW 近年来越来越多地从 VisiConsult 采购半自动或全自动 X 射线检测系统。我们还在用胶片进行传统的模拟 X 射线检测技术，因为有某些要求，例如 不适用于平板探测器检测的管子。例如，当将一张胶片卷起并推入管中进行单壁检查时。 胶片技术对此特别有利，但如果允许可以数字射线方式进行检测，那么这种方式的优势就会发挥很大的作用。
Lennart Schulenburg: 自动化方面，机器人和人工智能对PFW的重要程度是怎样的？
Markus Gutensohn: 这是一个越来越有趣的话题，因为PFW生产的产品是零部件。这是关于小批量、多品种和较长的产品生命周期。未来我们预计型号会进一步增加，因此现在正在进行大量的工作，以确定自动化或机器人技术在经济上可行和技术上可行的地方和范围。PFW 越来越多地在生产中使用机器人技术，以保持竞争力。在零部件检测方面，机器人技术也变得越来越重要。在这里，我们更多地使用了我们的 X 射线合作伙伴 VisiConsult 的系统。
Lennart Schulenburg: PFW期望通过自动化和AI在质量检测方面有哪些改进？
Markus Gutensohn: 今天，我们已经拥有非常高水平的质量检测系统，这使我们能够非常可靠地生产最高质量的产品。在我看来，进一步改进这一点是一个巨大的挑战。如果有的话，AI可以提高判决的可追溯性和客观性。
Lennart Schulenburg:如果您查看自动驾驶汽车的事故统计数据，会发现自动驾驶汽车造成的事故比人类驾驶员少10 万起以上。
Markus Gutensohn: 尽管有很好的统计数据：航空航天工业中的一次事故都是不允许的。我们知道人为错误的后果。但是，如果AI导致了事故怎么办？
Lennart Schulenburg: 必须为此制定适当的法律框架，但标准化和资格认证也是重要的方面。因此，VisiConsult 致力于标准化工作，以便这些 AI 测试流程可以通过标准以受控方式继续发展。
我们与航空航天业的研究小组就AI课题密切合作。您如何看待您客户的接受度？
Markus Gutensohn: PFW必须把自己放在航空航天行业客户的角度：今天为止，过去向客户提供的零部件都没有任何的质量问题，那么脱离现有的既定标准是一个艰难而漫长的过程，尽管是在逐步的推进。即使在人工判定和 AI 之间的合作方面，对算法的信任也不会是万无一失的，例如，当 AI 对所有零部件进行预判定时。可能有人怀疑判定人员是否仍然对最终判定足够敏感。人的因素简直是太重要了。
另一方面，我在开头已经提到：您现在可以清楚地看到有一些流程为您提供数据。我们的客户将看到数据挖掘的可能性，以便自己从中受益。这在每个人的嘴边，我相信每个人都会自己学习、看到和理解他们真正的好处在哪里。目前很多人都在寻找答案，以使数据对自己更有用。这个过程现在正在加速。
Lennart Schulenburg: 您刚刚提到了数据挖掘——基于数据的制程改进。您是否已经从检测的数据中得出有关焊接质量或焊接参数变化的结论？您是否看到了 AI 的潜力，将该过程紧密联系起来？
Markus Gutensohn: 我们最近对这个课题进行了深入研究，并将从明年开始作为一个项目的一部分更深入地研究它。目的是比较过程数据和测试结果，以显示原本不可见的相关性，并从中得出正确的结论。当然，归根结底还是要减少检测的工作量。我们现在才真正开始，因为我们还没有任何使用 AI 做质量确认的方法。数字孪生的主题将是一个单一的过程。但大目标当然是完整映射整个流程链。
Lennart Schulenburg:您预测德国航空航天的质量部门在使用 AI 方面何时会取得突破？
Markus Gutensohn: PFW是航空业的创新供应商，当我考虑到这一点时，我相信在 AI 真正进入质量检测领域之前，我们还有很长的路要走。在这个行业中可能需要一些时间，但我们现在正在与 VisiConsult 一起迈出第一步，是至关重要的一步。这是一个具有代表性的例子，在可以说确实有很多收获的地方进行。如果我们设法开发出一种以相关方式提高效率的解决方案，那么它肯定也适用于正在研究的其他领域。我认为这一过程需要几年的时间。
Lennart Schulenburg: 您与VisiConsult 合作多久了，您有哪些经验可以分享？
Markus Gutensohn: 十年前，我们通过VisiConsult 开始转向数字 X 射线转型。已成功获得我们的客户空客公司（Airbus）的批准。有了这个系统，我们不仅迈出了进入数字世界的第一步，而且还首次使用自动检测程序实现了整个测试的自动化。在过去几年中，双方的合作不断加强，并且引入了VisiConsult高度创新的机器人解决方案。现在的结果是让数据更进一步。归根结底，这是一次成功且具有建设性的合作，因此我们始终可以共同规划未来。VisiConsult在开发阶段始终渴望接受和实现客户的要求和愿望，这是一个显而易见的事实，也是积极的。对我们来说，重要的一点是VisiConsult不仅具有标准系统，而且根据要求进行系统开发。是的，他们做的很棒，非常感谢。
Lennart Schulenburg：为什么选择VisiConsult作为合作伙伴来开发AI解决方案？
Markus Gutensohn: 由于对与VisiConsult 的合作和信任不断增长。基于我们共同成功开发了自动 X 射线检测技术的方法，我们现在很高兴继续与数字数据及其判定合作。在我看来，使用 VisiConsult进行下一个进化阶段是合乎逻辑的步骤。
Lennart Schulenburg:您建议我们关注哪些方面而不要低估这些？
Markus Gutensohn: 一旦第一个可行的 AI 版本可用，就必须将其呈现给选定的客户群，以便客户群可以更多地接触该方法并了解为什么它与他们自己的未来相关。但反馈更重要：这样的圆桌会议带来了很多新知识，将为下一个 AI 版本带来巨大的发展推动力。
Lennart Schulenburg: 您的团队对AI的接受度如何？
Markus Gutensohn: 这个领域的每个人似乎都清楚，这就是我们必须如何定位自己。我们必须掌握未来，同时以某种方式提高生产率。为了做到这一点，我们的团队确信需要适当的支持软件 – 质量检测部门在重要的时候很难招募到新同事，这已经不是什么秘密了。因此，重要的是要考虑每一种可能性