Gemeinsam entwickeln die Microvista GmbH und das Kunststoff-Zentrum SKZ im Forschungsprojekt „ICQ“ ein neuartiges Assistenzsystem für die industrielle Computertomographie (CT). Die Plattform kombiniert erstmals agentische KI-Systeme, multimodale Suche und spezialisierte Analysewerkzeuge für die zerstörungsfreie Prüfung. Ziel ist es, zwei- und dreidimensionale Daten einfacher, schneller und reproduzierbarer auszuwerten.
Ein interaktives Assistenzsystem für CT-Auswertungen, das Prüfabläufe individuell automatisiert, Fachkräfte entlastet und den Zugang zu komplexen Prüfverfahren vereinfacht
Industrielle Prüfungen von Kunststoffbauteilen sind aufwendig, personalintensiv und stark vom Erfahrungswissen einzelner Fachkräfte abhängig. Das gilt besonders bei Prüfungen mittels CT. Das Forschungsprojekt „ICQ“ verfolgt deshalb drei zentrale Ziele: die Automatisierung komplexer CT-Auswertungen, die Entlastung von Fachpersonal durch KI-gestützte Assistenz und die Schaffung einer benutzerfreundlichen Plattform, die auch weniger erfahrenen Anwendern den Zugang zu anspruchsvollen Prüfaufgaben ermöglicht. Damit soll die industrielle Qualitätssicherung effizienter, skalierbarer und zukunftssicher werden.
Die Qualitätssicherung bekommt Verstärkung
Die industrielle CT zählt zu den wichtigsten Verfahren der zerstörungsfreien Prüfung. Sie ermöglicht einen detaillierten Blick ins Innere von Bauteilen und wird unter anderem in der Kunststoff-, Automobil-, Luftfahrt- und Medizintechnikindustrie eingesetzt. Die Auswertung der erzeugten Daten erfordert jedoch bislang ein hohes Maß an Fachwissen und verursacht erhebliche Kosten- und Zeitaufwände.
Um diese Herausforderungen zu adressieren, haben die Microvista GmbH aus Blankenburg/ Harz und das SKZ aus Würzburg das Forschungsprojekt „Interaktives Assistenzsystem für CT-gestützte Qualitätssicherung (ICQ)“ initiiert. Das Vorhaben wird im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) mit einer Förderung durch das BMWE umgesetzt.
Entwicklung einer cloudbasierten Plattform
Im Mittelpunkt steht die Entwicklung einer cloudbasierten Plattform, die CT-Daten automatisiert verarbeitet und Anwender über eine natürliche Sprachschnittstelle unterstützt. Statt komplexe Softwarefunktionen manuell auszuführen, können Nutzer künftig Fragen oder Prüfaufgaben direkt in einem Chatfenster formulieren. Das System plant anschließend selbstständig die notwendigen Analyseschritte, ruft geeignete Werkzeuge auf und stellt die Ergebnisse als Berichte, Tabellen, Visualisierungen oder Textantworten bereit.
Zu den geplanten Funktionen gehören eine automatische Plausibilitätsprüfung von CT-Scans, die Erkennung und Analyse von Poren und anderen Materialfehlern, die Messung von Wandstärken, der Soll-Ist-Vergleich von CT-Daten mit CAD-Modellen sowie eine semantische Suchfunktion, die ähnliche Fehlerbilder oder Bauteile über große Datenbestände hinweg auffindbar macht.
Planungsassistent übernimmt die Analyse
Eine besondere Innovation stellt das agentische KI-System dar. Dabei übernimmt ein Planungsassistent die Analyse der Nutzeranfrage und entscheidet, welche Werkzeuge benötigt werden. Ein Ausführungsagent koordiniert anschließend die einzelnen Arbeitsschritte und liefert die Ergebnisse zurück. Dadurch sollen auch komplexe Prüfaufgaben automatisiert, nachvollziehbar und reproduzierbar bearbeitet werden können.
Während die Microvista GmbH ihre Expertise in den Bereichen industrielle CT, Datenmanagement und KI-gestützte Fehleranalyse einbringt, entwickelt das SKZ insbesondere die agentische Assistenzarchitektur, die semantische Suche sowie den automatisierten Soll-Ist-Vergleich zwischen realen Bauteilen und deren digitalen Modellen.
Das auf 30 Monate angelegte Projekt soll am Ende einen validierten Prototyp hervorbringen, der gegenüber heutigen manuellen Prozessen eine Effizienzsteigerung von mindestens 30 Prozent sowie eine höhere Auswertegenauigkeit erreicht. „Langfristig eröffnet das Konzept neue Möglichkeiten für eine skalierbare, KI-gestützte Qualitätssicherung und könnte den Einsatz industrieller Computertomographie insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen deutlich vereinfachen und damit wirtschaftlicher machen“, so Tim Dees, Projektleiter und Scientist Digitalisierung am SKZ.
Weitere Informationen zur Forschungsgruppe Digitalisierung
Das Projekt ICQ (FK: KK6028313GR5) wird finanziell durch die Allianz für Industrie und Forschung (AIF) im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWE) gefördert.
Ein interaktives Assistenzsystem für CT-Auswertungen, das Prüfabläufe individuell automatisiert, Fachkräfte entlastet und den Zugang zu komplexen Prüfverfahren vereinfacht
Industrielle Prüfungen von Kunststoffbauteilen sind aufwendig, personalintensiv und stark vom Erfahrungswissen einzelner Fachkräfte abhängig. Das gilt besonders bei Prüfungen mittels CT. Das Forschungsprojekt „ICQ“ verfolgt deshalb drei zentrale Ziele: die Automatisierung komplexer CT-Auswertungen, die Entlastung von Fachpersonal durch KI-gestützte Assistenz und die Schaffung einer benutzerfreundlichen Plattform, die auch weniger erfahrenen Anwendern den Zugang zu anspruchsvollen Prüfaufgaben ermöglicht. Damit soll die industrielle Qualitätssicherung effizienter, skalierbarer und zukunftssicher werden.
Die Qualitätssicherung bekommt Verstärkung
Die industrielle CT zählt zu den wichtigsten Verfahren der zerstörungsfreien Prüfung. Sie ermöglicht einen detaillierten Blick ins Innere von Bauteilen und wird unter anderem in der Kunststoff-, Automobil-, Luftfahrt- und Medizintechnikindustrie eingesetzt. Die Auswertung der erzeugten Daten erfordert jedoch bislang ein hohes Maß an Fachwissen und verursacht erhebliche Kosten- und Zeitaufwände.
Um diese Herausforderungen zu adressieren, haben die Microvista GmbH aus Blankenburg/ Harz und das SKZ aus Würzburg das Forschungsprojekt „Interaktives Assistenzsystem für CT-gestützte Qualitätssicherung (ICQ)“ initiiert. Das Vorhaben wird im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) mit einer Förderung durch das BMWE umgesetzt.
Entwicklung einer cloudbasierten Plattform
Im Mittelpunkt steht die Entwicklung einer cloudbasierten Plattform, die CT-Daten automatisiert verarbeitet und Anwender über eine natürliche Sprachschnittstelle unterstützt. Statt komplexe Softwarefunktionen manuell auszuführen, können Nutzer künftig Fragen oder Prüfaufgaben direkt in einem Chatfenster formulieren. Das System plant anschließend selbstständig die notwendigen Analyseschritte, ruft geeignete Werkzeuge auf und stellt die Ergebnisse als Berichte, Tabellen, Visualisierungen oder Textantworten bereit.
Zu den geplanten Funktionen gehören eine automatische Plausibilitätsprüfung von CT-Scans, die Erkennung und Analyse von Poren und anderen Materialfehlern, die Messung von Wandstärken, der Soll-Ist-Vergleich von CT-Daten mit CAD-Modellen sowie eine semantische Suchfunktion, die ähnliche Fehlerbilder oder Bauteile über große Datenbestände hinweg auffindbar macht.
Planungsassistent übernimmt die Analyse
Eine besondere Innovation stellt das agentische KI-System dar. Dabei übernimmt ein Planungsassistent die Analyse der Nutzeranfrage und entscheidet, welche Werkzeuge benötigt werden. Ein Ausführungsagent koordiniert anschließend die einzelnen Arbeitsschritte und liefert die Ergebnisse zurück. Dadurch sollen auch komplexe Prüfaufgaben automatisiert, nachvollziehbar und reproduzierbar bearbeitet werden können.
Während die Microvista GmbH ihre Expertise in den Bereichen industrielle CT, Datenmanagement und KI-gestützte Fehleranalyse einbringt, entwickelt das SKZ insbesondere die agentische Assistenzarchitektur, die semantische Suche sowie den automatisierten Soll-Ist-Vergleich zwischen realen Bauteilen und deren digitalen Modellen.
Das auf 30 Monate angelegte Projekt soll am Ende einen validierten Prototyp hervorbringen, der gegenüber heutigen manuellen Prozessen eine Effizienzsteigerung von mindestens 30 Prozent sowie eine höhere Auswertegenauigkeit erreicht. „Langfristig eröffnet das Konzept neue Möglichkeiten für eine skalierbare, KI-gestützte Qualitätssicherung und könnte den Einsatz industrieller Computertomographie insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen deutlich vereinfachen und damit wirtschaftlicher machen“, so Tim Dees, Projektleiter und Scientist Digitalisierung am SKZ.
Weitere Informationen zur Forschungsgruppe Digitalisierung
Das Projekt ICQ (FK: KK6028313GR5) wird finanziell durch die Allianz für Industrie und Forschung (AIF) im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWE) gefördert.
