Машинное обучение в тестировании компонентов

Машинное обучение в тестировании компонентов: революция в обеспечении качества для аэрокосмической и оборонной промышленности

Строгое тестирование компонентов аэрокосмической и оборонной промышленности претерпевает глубокую трансформацию благодаря машинному обучению (ML). Выйдя за рамки статических пороговых значений «пройдено/не пройдено», алгоритмы машинного обучения анализируют обширные многомерные наборы данных из циклов тестирования, чтобы выявить тонкие закономерности, прогнозировать долгосрочную надежность и оптимизировать сам процесс тестирования. В этом руководстве рассматривается, как машинное обучение улучшает проверку и квалификацию критически важных компонентов, таких как реле военной авиации , авиационные датчики и контакторы самолетов . Для менеджеров по закупкам, которым требуется высочайший уровень качества и прогнозируемые данные о производительности авиационных двигателей , систем БПЛА и самолетов , понимание роли машинного обучения в тестировании является ключом к принятию обоснованных решений о выборе поставщиков.

Динамика отрасли: от тестирования на соответствие требованиям к прогнозному анализу качества

Отрасль переходит от рассмотрения тестирования как контрольной точки соответствия к использованию его в качестве источника прогнозного анализа качества (PQI) . Применяя машинное обучение к историческим данным испытаний и данным испытаний в реальном времени, производители могут перейти от обнаружения дефектов к их прогнозированию и предотвращению. Это особенно важно для сложных компонентов, где виды отказов не всегда очевидны при проверке одного параметра. Для высококачественного датчика авиационного двигателя или энергоемкого авиационного контактора ML может сопоставить незначительные изменения в электрических сигнатурах во время окончательного испытания с долгосрочными эксплуатационными характеристиками, позволяя идентифицировать «пограничные» блоки, которые могут пройти традиционные испытания, но имеют более высокий риск раннего отказа.

Ключевые приложения машинного обучения в рабочем процессе тестирования компонентов

ML интегрируется во весь континуум тестирования:

• Улучшение автоматизированного визуального контроля (AVI): компьютерное зрение на основе ML превосходит традиционный AVI, основанный на правилах, поскольку оно учится выявлять сложные, тонкие дефекты, такие как микротрещины в керамических корпусах авиационных предохранителей , нестабильное качество паяных соединений или дефекты поверхности разъемов, с нечеловеческой последовательностью и скоростью.
• Обнаружение аномалий в данных временных рядов испытаний. Во время испытаний жизненного цикла реле военной авиации модели машинного обучения анализируют такие параметры, как отскок контактов, ток катушки и температура, за тысячи циклов. Они изучают «нормальную» сигнатуру и могут отмечать незначительные отклонения, указывающие на возникающие механизмы износа, задолго до того, как произойдет серьезный отказ.
• Оптимизация тестов и адаптивное последовательность тестов. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать, какие тесты наиболее точно прогнозируют конечное качество конкретной партии. Они могут динамически адаптировать планы тестирования, потенциально сокращая время тестирования за счет устранения избыточных проверок или концентрации ресурсов на наиболее показательных тестах для конкретного производственного контекста.
• Прогнозные корреляции и анализ первопричин. Анализируя данные производственного процесса (например, партию материала, параметры машины, условия окружающей среды), машинное обучение может выявить сложные нелинейные корреляции, которые аналитики-люди могут пропустить. Это ускоряет анализ первопричин в случае сбоя теста, связывая его с конкретными этапами процесса.

Приоритеты закупок: 5 ключевых проблем тестирования отмывания денег у оборонных закупщиков из России и стран СНГ

Оценивая возможности поставщиков по тестированию с использованием машинного обучения, отделы закупок сосредотачиваются на проверяемых результатах и ​​прозрачности:

1. Проверка алгоритма, объяснимость и путь принятия нормативных требований. Покупателям требуются доказательства того, что модели ML были тщательно проверены на основе заведомо хороших и заведомо плохих наборов данных. Они все чаще требуют объяснения объяснимого искусственного интеллекта (XAI) — понимания того, почему компонент был помечен, а не просто того, что это было так. Четкий аргумент в пользу того, как результаты ML соответствуют традиционным требованиям сертификации (согласно DO-254 , планам испытаний MIL-STD-810 ) или улучшают их, имеет важное значение.
2. Происхождение данных, качество и смягчение предвзятости. Пословица «мусор на входе — мусор на выходе» имеет первостепенное значение. Поставщики должны документировать происхождение и качество данных обучения. Покупатели тщательно изучают процессы, чтобы гарантировать, что модели ML не искажены нерепрезентативными данными (например, обучение только на летних производственных партиях), что может привести к неправильной отбраковке или, что еще хуже, неправильной приемке компонентов для использования в поездах или самолетах.
3. Интеграция с существующими системами управления качеством (QMS). Информация, полученная от машинного обучения, должна передаваться непосредственно в систему управления качеством поставщика (например, AS9100 ). Как оповещения на основе машинного обучения преобразуются в отчеты о несоответствии (NCR) или корректирующие и предупреждающие действия (CAPA)? Процесс должен быть документирован и поддаваться проверке.
4. Ложноположительные/ложноотрицательные показатели и экономическое влияние. Поставщики должны предоставить статистически обоснованные данные о производительности модели: ее ложноположительный показатель (излишний отказ от хороших деталей) и ложноотрицательный показатель (отсутствие дефектной детали). Экономические и рисковые компромиссы этих ставок должны быть поняты и согласованы, поскольку они напрямую влияют на стоимость и безопасность.
5. Долгосрочный мониторинг производительности модели и стратегия обновления. Модели машинного обучения могут «дрейфовать» по мере изменения производственных процессов или материалов. Покупателям необходима стратегия поставщика для постоянного мониторинга производительности моделей, а также четкий, контролируемый процесс переобучения и обновления моделей новыми данными для обеспечения устойчивой точности на протяжении многих лет производства.

Экосистема качества YM, основанная на данных и машинном обучении

Мы создали инфраструктуру качества, ориентированную на данные, на всех наших предприятиях и объектах . Каждая единица испытательного оборудования — от автоматизированных испытательных станций для авиационных датчиков до сильноточных тестеров для контакторов военной авиации — представляет собой узел данных. Этот огромный синхронизированный по времени поток данных поступает в нашу центральную платформу производственной аналитики , где работают собственные модели машинного обучения. Например, наши модели анализируют профиль пускового тока каждого контактора самолета во время финального испытания, сравнивая его с золотым профилем, уточненным на основе миллионов предыдущих испытаний, для прогнозирования характеристик механического износа.

Эта возможность является прямым результатом нашей команды исследований и разработок и инноваций в области науки о данных и обработки сигналов. В нашу команду входят специалисты, которые разрабатывают модели обучения без учителя для обнаружения неизвестных аномалий и модели обучения с учителем для прогнозирования конкретных режимов сбоя. Ключевым нововведением является наше применение машинного обучения для анализа данных о выгорании и стресс-скрининге окружающей среды (ESS) , где мы выявляем едва заметные признаки ранних сбоев, которые позволяют нам с беспрецедентной точностью отсеивать единицы детской смертности, повышая надежность каждого поставляемого компонента. Ознакомьтесь с нашей технологией прогнозного качества .

Шаг за шагом: реализация программы расширенного тестирования ML

Организации могут использовать машинное обучение при тестировании с помощью структурированного итеративного подхода:

1. Этап 1: Основание данных и инструментирование:
   • Убедитесь, что все испытательное оборудование может экспортировать высококачественные данные временных рядов (а не только результаты «пройден/не пройден»).
   • Централизуйте и очистите исторические данные испытаний, пометив их известными результатами (например, «не прошел испытание в полевых условиях в течение 500 часов», «прошел испытание в течение 10 000 часов»).
2. Этап 2: Пилотный проект по ценному компоненту:
   • Выберите компонент с известными сложными режимами отказа (например, конкретный авиационный счетчик для дрона или тип реле).
   • Разработайте и обучите первоначальную модель машинного обучения, ориентированную на один ценный прогноз, например определение единиц, которые могут выйти за пределы калибровочных спецификаций в течение одного года.
3. Этап 3: Проверка и интеграция в рабочий процесс:
   1. Запустите модель машинного обучения в «теневом режиме» наряду с традиционным тестированием значительной партии.
   2. Проверьте свои прогнозы на соответствие фактическим результатам (например, посредством расширенного тестирования надежности).
   3. Интегрируйте оповещения о проверенных моделях в рабочий процесс специалиста по качеству с помощью цифровой системы управления качеством .
4. Этап 4. Масштабирование и постоянное улучшение. Распространите машинное обучение на другие линейки продуктов и типы тестов. Используйте информацию ML для улучшения процессов (например, корректировку параметра обработки, помеченного как коррелирующего с отклонением последующего теста). Создайте непрерывный цикл обратной связи, в котором данные о надежности на местах используются для переобучения и улучшения тестовых моделей.

Отраслевые стандарты и развивающиеся лучшие практики использования машинного обучения в тестировании

Укрепление доверия к решениям, основанным на данных

В то время как формальные стандарты для ML в тестировании только зарождаются, появляются структуры и лучшие практики:

• ISO/IEC 22989:2022 и ISO/IEC 23053:2022: Структура концепций и терминологии искусственного интеллекта (ИИ), обеспечивающая базовый словарь.
• AS9100:2016 (Управление качеством) и AS9102 (Первая проверка изделия): принципы объективных доказательств, контроля процессов и постоянного совершенствования в рамках этих стандартов обеспечивают основу системы качества, в которую должно интегрироваться ML.
• MIL-STD-882E (Системная безопасность). Использование ML при тестировании должно поддерживать общий процесс оценки безопасности, требуя прозрачности в том, как результаты ML связаны с анализом опасностей.
• NIST AI Risk Management Framework (AI RMF): предоставляет добровольные рекомендации по управлению рисками, связанными с ИИ, включая аспекты достоверности, надежности, безопасности и справедливости, которые непосредственно применимы к алгоритмам тестирования.
• Внутреннее управление моделями. Ведущие поставщики реализуют строгие внутренние политики управления моделями машинного обучения, охватывающие разработку, проверку, развертывание и мониторинг, часто превосходящие новые внешние рекомендации.

Анализ отраслевых тенденций: цифровые двойники для моделирования тестирования, федеративного обучения и самовосстанавливающихся тестовых систем

Конвергенция машинного обучения с другими технологиями определяет будущее тестирования: цифровые двойники компонентов будут использоваться для моделирования миллиардов виртуальных циклов тестирования в различных условиях, а машинное обучение будет использоваться для анализа этих симуляций и разработки оптимальных, минимальных реальных тестовых кампаний. Федеративное обучение позволит нескольким поставщикам или отделам совместно улучшать модели тестирования ML без обмена собственными необработанными данными, что повышает общеотраслевые стандарты качества. В конечном итоге мы увидим рост самовосстанавливающихся и самооптимизирующихся тестовых систем , где ML не только анализирует результаты испытаний, но и корректирует параметры испытательного оборудования в режиме реального времени для получения наиболее информативных данных или компенсации дрейфа датчиков.

Часто задаваемые вопросы (FAQ) для менеджеров по качеству и закупкам