Wenn von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Werkstoffprüfung die Rede ist, denken viele zunächst an die automatische Auswertung von Ultraschall-Daten, Fehlererkennung oder die Klassifikation von Indikationen an Schweißnähten. Solche Anwendungen sind zwar spektakulär und technisch hochkomplex, doch decken sie nur einen Bruchteil des tatsächlichen KI-Potenzials ab.
„Werkstoffprüfung besteht nicht nur aus Messdaten, sondern umfasst auch Normen, praktisches Erfahrungswissen, Bewertungen und technische Kommunikation. Genau hier kann KI erhebliche Mehrwerte schaffen“, ist sich Dr. Ingo Poschmann, Geschäftsführer der W.S. Werkstoff Service GmbH, sicher. Das Unternehmen hat gemeinsam mit der Citech AI GmbH ein eigenes Konzept erarbeitet.
KI als Querschnittstechnologie
W.S. Werkstoff Service vereint vier Geschäftsbereiche: eine akkreditierte Inspektionsstelle und ein akkreditiertes Prüflabor, eine anerkannte Ausbildungsstätte für die Zerstörungsfreie Prüfung (ZfP) sowie eine ZfP-Kompetenzstelle für die Eisenbahninstandhaltung. Hinzu kommen die Querschnittsfunktionen Verwaltung, Qualitätsmanagement und Vertrieb, die alle Bereiche unterstützen.
Diese Struktur ist komplex und bringt vielfältige organisatorische und fachliche Herausforderungen mit sich. Zugleich bietet sie zahlreiche Ansatzpunkte für den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Doch wie könnte ein KI-System das Prüfpersonal im Arbeitsalltag organisatorisch und fachlich unterstützen?
KI als Assistenzsystem für das Prüfpersonal
In der praktischen Werkstoffprüfung kommen KI-Systeme insbesondere als Assistenzsysteme infrage. Sie können das Prüfpersonal bei Routineaufgaben entlasten und die Auswertung komplexer Daten unterstützen. In der Zerstörungsfreien Prüfung fallen täglich große Mengen an Messdaten, Bildern und Prüfberichten an, die strukturiert, bewertet und nachvollziehbar dokumentiert werden müssen. Moderne KI-Systeme könnten dabei helfen, Zusammenhänge schneller zu erkennen und Informationen effizient verfügbar zu machen.
Besonders deutlich wird dies bei digitalisierten Prüfverfahren wie der Phased-Array-Ultraschallprüfung (PAUT), bei der bereits eine einzelne Prüfung große Datenmengen erzeugen kann. KI-Systeme könnten beispielsweise Ultraschallanzeigen vorsortieren, auffällige Signalverläufe markieren, Messdaten strukturieren, Prüfparameter automatisch dokumentieren oder Prüfberichte vorbereiten. Auch die Organisation kompletter Prüfabläufe von der Datenerfassung bis zur revisionssicheren Dokumentation – ließe sich durch ein KI-System effizient unterstützen.
KI im Prüflabor: automatisierte Erstellung von Prüfberichten
Bei der Erstellung von Prüf- und Inspektionsberichten könnte das Prüfpersonal ihre Beobachtungen per Spracheingabe (Voice-to-Text) erfassen, woraus die KI einen strukturierten Berichtsentwurf erstellen könnte, der den normativen Anforderungen entspricht. Bei Standardprüfberichten kann eine KI schätzungsweise 60 bis 80 Prozent der Texterstellung übernehmen. Dies könnte den Zeit- und Administrationsaufwand für wiederkehrende Prüfabläufe oder standardisierte Inspektionen verringern.
Eine zweite KI-Instanz könnte anschließend automatisch auf Plausibilität und Widersprüche zwischen Ergebnis und Bewertung prüfen. So entsteht ein digitales Vier-Augen-Prinzip: Die erste KI erstellt den Berichtsentwurf, die zweite KI kontrolliert ihn und der Prüfer gibt den finalen Bericht frei. Durch dieses Zusammenspiel aus zwei KI-Instanzen und menschlicher Prüfung ergibt sich eine nachvollziehbare Kontrollebene, die die Akkreditierungsanforderungen nach ISO/IEC 17025 unterstützt.
Bei der Erstellung von Prüf- und Inspektionsberichten könnte das Prüfpersonal seine Beobachtungen per Voice-to-Text diktieren, aus denen die KI anschließend einen normgerechten Berichtsentwurf erstellen könnte. © W.S. Werkstoff Service
KI in der Inspektionsstelle: Wissensbasis für Schadensanalysen
In einer akkreditierten Inspektionsstelle entstehen über Jahre hinweg umfangreiche Wissensbestände in Form von Gutachten, Schadensanalysen, metallografischen Aufnahmen, Werkstoffuntersuchungen und technischen Bewertungen. Dieses Erfahrungswissen lässt sich bislang teilweise nur mit hohem Rechercheaufwand erschließen.
KI-gestützte Wissensdatenbanken könnten diese Bestände systematisch aufbereiten und in Sekunden durchsuchbar machen. Sachverständige wären in der Lage, ähnliche Schadensfälle schneller zu identifizieren, vergleichbare Werkstoffzustände gegenüberzustellen sowie passende Normen, Fachliteratur und frühere Prüfmethoden einzubeziehen. Bei komplexen Schadensfällen mit zahlreichen Einflussfaktoren könnte dies die Bearbeitung erheblich beschleunigen und gleichzeitig die Nachvollziehbarkeit von Bewertungen verbessern.
Weitere mögliche Anwendungen sind die automatische Verschlagwortung von Schadensbildern, fallspezifische Checklisten und die Prüfung auf Dokumentationslücken. Insbesondere bei Gerichtsverfahren ist eine lückenlose Nachvollziehbarkeit erforderlich.
Bei digitalisierten Prüfverfahren wie der Phased-Array-Ultraschallprüfung könnte ein KI-System Anzeigen vorsortieren, auffällige Signalverläufe markieren und die Messdaten strukturieren. © W.S. Werkstoff Service
KI im Bahnsektor: Wissensmanagement und internationale Koordination
Normen, Vorschriften und Schadensanalysen: Das technische Wissen im Eisenbahnsektor ist auf unterschiedliche Quellen und Sprachen verteilt und wird fortlaufend aktualisiert. Der W.S. Werkstoff Service arbeitet mit IRKA (Intelligent Railway Knowledge Assistant) an einem intelligenten Wissensassistenten, der diese Probleme gezielt adressiert und Fachleuten abteilungsübergreifend verlässliche Antworten liefern soll.
Das System soll Sachverständige bei der systematischen Bearbeitung technischer Fragestellungen unterstützen. Ziel ist es, über Jahrzehnte aufgebautes Fachwissen zu sichern und für künftige Schadensanalysen und Problemlösungen zugänglich zu machen.
Ein weiterer Einsatzbereich – speziell für die ZfP-Kompetenzstelle – ist die Koordination. Mehrsprachige Auditberichte, ablaufende Zertifikate und begrenzte Auditkapazitäten machen den europäischen Bahnsektor logistisch anspruchsvoll. Gerade bei europaweiten Konformitätsbewertungen könnte eine KI die Prozesse deutlich effizienter gestalten. Sie könnte beispielsweise bei der Erstellung von Auditberichten, der Planung internationaler Auditzyklen sowie bei der Überwachung von Zertifikatslaufzeiten unterstützen.
KI in der Ausbildungsstätte: sprachliche Lernbarrieren überwinden
In der Fort- und Weiterbildung spielt die mehrsprachige Kommunikation eine wichtige Rolle, da der Anteil von Teilnehmenden mit nicht-deutscher Muttersprache wächst. KI-gestützte Lernsysteme könnten komplexe Normen- und Fachtexte in verschiedenen Sprachen erklären oder mehrsprachige Schulungsinhalte bereitstellen. Weitere mögliche Anwendungen sind die Generierung von Testfragen aus Normentexten, die didaktische Aufbereitung von Schulungsmaterialien und die automatisierte Vertonung von Lernvideos.
KI im Einsatz: lokaler Betrieb und Datenschutz
Vor dem Hintergrund der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten legt Poschmann großen Wert auf einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten. „Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Verlässlichkeit sind für akkreditierte Prüflaboratorien und Inspektionsstellen enorm wichtig“, weiß der öffentlich bestellte Gutachter. „Deshalb wollen wir unsere KI lokal und offline betreiben. Kein Prüfbericht, kein Gutachten und keine Auditdokumentation verlassen unser eigenes System.“
Darüber hinaus soll die Technik auf Open-Source-Technologien basieren und einen Low-Code-Ansatz verfolgen, sodass die Mitarbeitenden die Workflows selbst pflegen können, ohne für jede Anpassung IT-Fachpersonal hinzuziehen zu müssen.
KI in der ZfP: Der Mensch entscheidet, die KI unterstützt
Während in der Branche häufig automatische Fehler- oder Mustererkennungen für die Anzeigenbewertungen diskutiert werden, setzt das Konzept des W.S. Werkstoff Service an weiteren Stellen an. Die KI soll vor allem bei zeitaufwendige Routineaufgaben unterstützen und somit Freiräume für die fachliche Analyse und Beurteilung der Ergebnisse schaffen. „KI wird nicht zum Ersatz des Menschen, sondern zu einem leistungsfähigen Assistenzsystem, das Prüfprozesse effizienter, transparenter und nachvollziehbarer gestaltet,“ betont Poschmann abschließend.
