Как искусственный интеллект меняет неразрушающий контроль: кейсы и перспективы
Неразрушающий контроль (НК) перестаёт быть просто инструментом обнаружения дефектов, превращаясь в комплексную систему управления качеством и безопасностью на всех этапах жизненного цикла продукции. В условиях растущих требований к надёжности оборудования и безопасности производственных процессов эти методики становятся стратегически важными для развития российской промышленности.
Как справедливо отмечает кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики Мелитопольского государственного университета, эксперт в области мировой экономики и менеджмента в нефтегазовом деле Мупегну Нзусси Кевин Грас, рынок средств неразрушающего контроля переживает фундаментальную трансформацию, выходящую далеко за рамки простой модернизации оборудования. Традиционная задача обнаружения дефектов эволюционирует в комплексную философию прогнозного обеспечения надёжности и управления жизненным циклом активов.
На развитие рынка неразрушающего контроля влияет также усиление регуляторных требований в области промышленной безопасности и установление новых стандартов для проведения контрольных операций. Особое внимание уделяют применению цифровых методов фиксации и документирования результатов контроля, что создаёт дополнительный стимул для модернизации оборудования.
Второй фактор связан с экономической целесообразностью внедрения современных методов контроля. Практика предприятий металлургической и машиностроительной отраслей показывает, что инвестиции в высокотехнологичное оборудование для НК окупаются в среднем за два-три года. Это происходит за счёт сокращения простоев, уменьшения объёма брака и снижения затрат на аварийное восстановление оборудования.
По данным исследования Института экономики РАН на выборке из 120 промышленных предприятий, компании, внедрившие цифровые системы НК, снизили производственные потери на 17% и сократили количество аварийных ситуаций на 24%.
Третий стимулирующий аспект — технологическая модернизация промышленности за счёт национальных программ.
«Главный драйвер развития рынка неразрушающего контроля сегодня — не „мода на цифровизацию”, а рост цены ошибки. Чем дороже простой оборудования, чем жёстче требования надзорных органов и выше стоимость аварий, рекламаций и остановок производств, тем охотнее компании инвестируют в точность, скорость и прослеживаемость контроля», — отмечает руководитель ООО «ИКЦ Арина» Татьяна Фёдорова.
Цифровая трансформация методов неразрушающего контроля
Цифровая трансформация в корне меняет подходы к неразрушающему контролю, выводя их далеко за рамки простой проверки на наличие дефектов.
«Цифровые инновации выступают катализатором этой трансформации, кардинально усиливая проверенные десятилетиями методы, — физика процессов нисколько не изменилась. Суть в том, что цифровизация перевела аналоговые сигналы в область больших данных, открыв путь для их глубинной аналитики», — подчёркивает коммерческий директор ООО «Неразрушающий Контроль» Анна Чебыкина.
Переход от традиционного к ультразвуковому контролю с фазированными решётками (УЗК-ФР) стал знаковым событием в развитии отрасли. УЗК-ФР позволяет электронно управлять направлением и фокусировкой ультразвукового луча, не перемещая зонд.
Это обеспечивает несколько практических преимуществ: возможность получения более чётких и полных изображений дефектов, что значительно повышает вероятность их правильного обнаружения и оценки; возможность проведения контроля сложных геометрических форм, таких как сварные швы с переменным зазором или обе части с различной толщиной стенки; и, что немаловажно, существенное сокращение времени контроля по сравнению с традиционными методами, где каждый угол сканирования требовал физического перемещения зонда. Для промышленности, где время — деньги, этот фактор имеет первостепенное значение.
«В ультразвуковом контроле это переход от субъективной „картинки в голове оператора” к данным, которые можно сохранять, пересматривать, сравнивать между собой, использовать для обучения персонала и обсуждать на уровне измерений, а не мнений», — поясняет Татьяна Фёдорова.
Радиографический контроль также прошёл путь от аналоговых технологий к цифровым.
Замена плёночной на цифровую (ЦР) и компьютерную радиографию (КР) кардинально изменила весь рабочий процесс. Основное преимущество — скорость. Изображения становятся доступными практически в режиме реального времени, что исключает длительную и трудоёмкую процедуру химической проявки плёнки. Это позволяет оперативно принимать решения о приёмке или отклонении изделия.
Второе преимущество — качество изображений. Цифровые системы позволяют использовать программное обеспечение для их обработки: усиления контрастности, применения фильтров для подавления шума, что повышает чувствительность к мелким дефектам, таким как микротрещины или поры.
Третье — это экологические аспекты и безопасность. Отказ от использования химикатов для проявки плёнки делает процесс более экологичным, а использование современных цифровых детекторов часто сопряжено со сниженной дозой рентгеновского излучения по сравнению с плёночными системами. Наконец, цифровые данные легко сохранять, передавать и интегрировать в корпоративные информационные системы.
«Наиболее востребованы варианты, дающие максимальную информативность: ультразвуковые методы и цифровые радиографические решения. В ближайшие годы спрос сместится от покупки „аппарата” к комплексным сервисам и автономным роботизированным платформам», — констатирует Анна Чебыкина.
Контроль вихревыми токами также получил мощный толчок к развитию благодаря цифровизации. Разработка систем с массивом вихревых токов позволила одновременно контролировать большие площади с помощью одного сканирования, в отличие от систем с одиночными зондами, которые проверяют объект точечно.
Это привело к значительному увеличению скорости проведения работ, что особенно важно при обследовании теплообменников, трубчатых систем и других конструкций с большим количеством поверхностных дефектов.
«Внедрение искусственного интеллекта для анализа данных вихретокового контроля сварных швов — это не эксперимент, а точка невозврата. Решение изменило реалии, автоматизируя самую сложную часть — интерпретацию данных», — считает Мупегну Нзусси Кевин Грас.
Искусственный интеллект в дефектоскопии: практические результаты
Будущее рынка приборов неразрушающего контроля лежит в области дальнейшей интеллектуализации и специализации технологий, чтобы удовлетворить растущие потребности промышленности в повышении точности, надёжности и эффективности.
Первым крупным опытом в России стала система интеллектуального анализа результатов ультразвукового контроля сварных соединений на объектах компании «Газпром» в 2024 году. Алгоритмы машинного зрения, обученные на массиве более чем из 50 тысяч изображений дефектов, демонстрируют точность распознавания на уровне 94%.
Этот показатель на 15% превышает результаты опытных операторов. Особенно впечатляющим стало сокращение количества ложных срабатываний на 42%, что напрямую влияет на экономику ремонтных работ.
«Реальность меняется уже сейчас, демонстрируя, что внедрение ИИ в НК — это рабочая практика. Проект „Газстройпрома” — это точка, после которой отрасль перестаёт воспринимать такие решения как инновацию и начинает воспринимать как обязательную практику», — уверена Анна Чебыкина.
Интеграция ИИ в процессы НК предлагает несколько ключевых практических преимуществ. Во-первых, это автоматизированная дефектоскопия. ИИ-алгоритмы, обученные на огромных массивах изображений дефектов, полученных различными методами (УЗК, РК, визуальный контроль), способны самостоятельно распознавать брак на новых изображениях с высокой точностью и скоростью. Это минимизирует человеческий фактор, связанный с усталостью и субъективной интерпретацией, и позволяет стандартизировать уровень качества контроля.
Во-вторых, ИИ открывает возможности для прогнозирования отказов. Анализируя исторические и текущие данные, накопленные в течение всего срока службы оборудования через IoT-сенсоры и результаты периодических НК, ИИ-системы могут выявлять скрытые закономерности и прогнозировать вероятное возникновение дефектов в будущем.
Это позволяет перейти от реактивного ремонта после поломки к проактивному планированию технического обслуживания, предотвращая аварии и сокращая простои.
В-третьих, ИИ может помочь в оптимизации режимов контроля, подсказывая операторам или системам оптимальные параметры тестирования для конкретного случая, что повышает эффективность использования дорогостоящего оборудования.
На этапе монтажа, во время строительства газопроводов или промышленных объектов, мобильные станции НК, оснащённые ИИ, могли бы быстро анализировать данные с места сварки. Алгоритмы способны выявлять проблемы в сварных швах (неполный провар, поры, трещины) и предоставлять оперативную обратную связь командам монтажников, что позволило бы исправлять дефекты в тот же день, предотвращая их закладку в конструкцию и последующий дорогостоящий демонтаж и повторный ремонт.
На этапе эксплуатации и обслуживания долгосрочное влияние станет ещё более значительным. Создание централизованных баз данных по состоянию всех построенных объектов, куда будут автоматически загружаться результаты контроля, позволит ИИ-системам вести мониторинг технического состояния в реальном времени.
Анализируя эволюцию дефектов, данные о коррозии, вибрации и нагрузках, ИИ сможет прогнозировать срок службы ключевых элементов, таких как участки трубопроводов с повышенной коррозией, и своевременно предлагать планы по ремонту или замене, максимизируя безопасность и экономичность эксплуатации.
Помимо ИИ, в качестве перспективных технологий выделяют и другие методы, адаптированные для узкоспециализированных отраслей. В микроэлектронике, где размеры компонентов измеряются в микронах и нанометрах, традиционные методы НК оказываются недостаточно чувствительными.
Здесь актуальны методы с субмикронным и даже атомным разрешением, такие как растровая электронная микроскопия (SEM) и другие зондовые принципы. Эти технологии позволяют исследовать структуру кристаллов, выявлять микродефекты на уровне атомов, контролировать толщину и состав слоёв, а также анализировать причины отказов интегральных схем. Развитие этих систем напрямую связано с задачами повышения надёжности и производительности современных чипов.
«Среди наиболее перспективных цифровых направлений можно выделить три. Первое — системы анализа больших массивов данных контроля, позволяющие выявлять закономерности и типовые отклонения. Второе — интеграция приборов НК в единые цифровые контуры строительства и эксплуатации, когда датчики устанавливаются на разных этапах жизненного цикла объекта и используются на протяжении всего срока службы. Третье — переход от периодического контроля к непрерывному мониторингу состояния оборудования», — подчёркивает Татьяна Фёдорова.
Кадровый дефицит и новые требования к специалистам НК
К слову, внедрение ИИ-технологий в НК не приводит к сокращению персонала. Напротив, меняется качественная структура кадров: растёт спрос на специалистов, сочетающих глубокие знания в области неразрушающего контроля с пониманием принципов работы цифровых систем.
По словам Татьяны Фёдоровой, всё больше ценятся специалисты, которые разбираются в физике метода и умеют работать с цифровыми данными и программными интерфейсами.
По данным Министерства просвещения РФ, ежегодная потребность отрасли в специалистах по НК составляет около 2500 человек. При этом система профессионального образования выпускает лишь 1200–1400 квалифицированных специалистов.
«Кадровый дефицит — это большая проблема. Современные приборы и программные решения проектируются так, чтобы результат меньше зависел от отдельного „звёздного” дефектоскописта и больше — от стандартизированного процесса: встроенных подсказок, автопроверок, единых протоколов и баз данных. Это позволяет сохранять качество контроля при сменяемости персонала и масштабировании проектов», — говорит г-жа Фёдорова.
В ответ на эти вызовы приняты меры по совершенствованию системы подготовки кадров. На базе нескольких вузов страны созданы специализированные центры компетенций по неразрушающему контролю. Они оснащены современным оборудованием и учебными программами, разработанными совместно с промышленными партнёрами. Особое внимание уделяется практико-ориентированной подготовке: студенты получают возможность работать с актуальным оборудованием уже на этапе обучения.
Прогноз развития рынка НК до 2030 года
Цифровизация всех аспектов контроля — от сбора данных до принятия решений — будет развиваться и далее. Создание цифровых двойников объектов НК станет стандартной практикой. Это позволит не только фиксировать текущее состояние, но и прогнозировать развитие дефектов на годы вперёд. К 2030 году более 80% контрольных операций на крупных предприятиях будут проводиться с использованием систем, поддерживающих интеграцию с цифровыми платформами управления предприятием.
Во-вторых, усилится тренд на создание отечественных комплексных решений, сочетающих несколько методов неразрушающего контроля в едином технологическом процессе. Такие системы позволят получать максимально полную картину состояния объекта контроля при минимальных затратах времени и ресурсов. Особенно актуальным это направление станет для предприятий оборонно-промышленного комплекса и критически важных инфраструктур.
В-третьих, неразрушающий контроль переходит от функции проверки качества к роли инструмента управления жизненным циклом продукции. Интеграция данных НК с системами технического обслуживания и ремонта позволит реализовать принципы предиктивного обслуживания. Вмешательство будет происходить не по заранее установленному графику, а тогда, когда это действительно необходимо, исходя из фактического состояния оборудования.
«Форм-фактор приборов: корпуса, датчики, сканеры — останется привычным ещё долго. Физические принципы контроля тоже не изменятся. Революция будет невидимой. Она произойдёт в „цифровой начинке”. Уже в ближайшие годы мы увидим, как все крупные игроки представят закрытые программные экосистемы: облачные платформы для сбора, обработки и анализа данных.
Прибор же превратится в „ключ” или источник данных для этой модели, а финальным ответом системы будет не сигнал на экране, а директива для инженера: „Дефект А, критичность Б, рекомендованное действие — В”. Именно эта интеллектуальная надстройка над классическим прибором и станет новым стандартом рынка», — считает Анна Чебыкина.
Предприятиям, планирующим модернизацию систем НК, прежде всего необходимо провести комплексный аудит существующих процессов контроля с оценкой экономической эффективности различных методов.
При выборе нового оборудования следует отдавать предпочтение решениям, поддерживающим открытые стандарты данных и позволяющим поэтапную модернизацию без полной замены существующих систем. Особое внимание нужно уделить вопросам подготовки персонала: современные цифровые системы требуют новых компетенций от операторов и инженеров.
«Итогом текущей трансформации станет переход от культуры реактивного ремонта к культуре упреждающей гарантированной надёжности. Инструмент НК перестанет быть „искателем поломок” и станет центральным узлом в системе управления жизненным циклом и капиталом промышленных активов. Конкурентоспособность предприятий в энергетике, машиностроении и строительстве будет напрямую зависеть от глубины интеграции этих интеллектуальных систем контроля в их бизнес-процессы», — подчёркивает Мупегну Нзусси Кевин Грас.
Как показывает практика последних лет, успешное развитие отрасли становится возможным только при условии тесного взаимодействия промышленных предприятий, научных институтов, образовательных организаций и государственных структур. Такой системный подход позволит обеспечить технологический суверенитет России в области неразрушающего контроля и создать условия для устойчивого развития промышленности в долгосрочной перспективе.
Подготовил Артём Щетников. Фото: ru.freepik.com.
