CIVA

Kurzfazit

CIVA ist der De-facto-Standard für die Simulation zerstörungsfreier Prüfung (NDT), entwickelt seit den frühen 1990ern vom französischen Atomenergie-Kommissariat CEA-List, weltweit vertrieben von EXTENDE. Wer in Luftfahrt, Kerntechnik oder Energieanlagenbau Ultraschall-, Wirbelstrom- oder Röntgenprüfungen physikalisch simulieren muss, kommt an CIVA praktisch nicht vorbei. Der für KI-Teams entscheidende Hebel ist das Modul CIVA Data Science: Es erzeugt aus validierten Simulationen synthetische Prüfdaten, die als Trainingsgrundlage für Machine-Learning-Modelle dienen, und schließt damit genau die Datenlücke, die in der Defekterkennung das Hauptproblem ist. Die Kehrseite: steile Lernkurve, kein öffentlicher Preis, und die KI-Auswertung ist kein fertiger Button, sondern ein Werkzeugkasten, der eigenes Engineering verlangt.

Für wen ist CIVA?

ML-Teams in der Bauteilprüfung: Das eigentliche Kernproblem beim Training von Defekterkennungs-Modellen ist der Mangel an gelabelten Fehlerdaten, echte Bauteile mit bekannten, kontrollierten Defekten sind teuer und selten. CIVA löst das, indem es physikalisch validierte synthetische C-Scans in beliebiger Variation erzeugt (Defekttiefe, -fläche, -orientierung). Für Data Scientists, die Segmentierungs- oder Detektionsmodelle auf NDT-Bildern trainieren, ist das der überzeugendste Grund, sich CIVA überhaupt anzusehen.

Luftfahrt-Hersteller und -Zulieferer: Composite-Inspektion (CFK), Schweißnahtqualifizierung und der Nachweis der Prüfbarkeit neuer Geometrien gehören zu den klassischen CIVA-Einsätzen. Das Fidel2D-Modul (basierend auf einem Airbus-Code) ist speziell für die Finite-Differenzen-Simulation komplexer Composite-Strukturen ausgelegt.

Prüfingenieure und NDT-Methodiker: Wer ein neues Prüfverfahren vor Behörden (EASA, FAA) oder im Rahmen einer Qualifizierung belegen muss, nutzt CIVA für POD-Studien (Probability of Detection) und den simulationsgestützten Verfahrensnachweis, oft günstiger und schneller als eine vollständige Versuchsreihe mit Referenzkörpern.

Kerntechnik und Energieanlagenbau: CIVA stammt aus der Nuklearforschung des CEA und ist in diesem Umfeld seit Jahrzehnten als Referenzwerkzeug etabliert. Athena2D (ein EDF-Code) ergänzt die Ultraschallsimulation für anspruchsvolle Werkstoffe.

Hochschulen und Ausbildung: Mit CIVA Education gibt es eine vereinfachte, kostenlose Version für Universitäten und Ausbildungszentren, um die physikalischen Grundlagen der zerstörungsfreien Prüfung zu vermitteln.

Weniger geeignet für: Alle, die einen fertigen, schlüsselfertigen KI-Defektdetektor erwarten, CIVA liefert die Datengrundlage und die Diagnose-Werkzeuge, nicht das trainierte Modell. Ebenso ungeeignet für Teams ohne NDT-Fachwissen, für kleine Budgets (keine günstige Einstiegslizenz) und für jeden Anwendungsfall außerhalb der zerstörungsfreien Prüfung.

Preise im Detail

Modell	Preis	Was du bekommst
CIVA Education	Kostenlos	Vereinfachte Version für Hochschulen und Ausbildungszentren; Grundlagen-Simulation (u. a. UT), zu Lehrzwecken
Einzelmodul (Kauf)	Auf Anfrage (geschätzt 5.000–15.000 €/Jahr)	Ein Prüfverfahren (z. B. UT oder ET), Einzelplatzlizenz, jährliche Wartung
Modulpaket	Auf Anfrage	Mehrere Techniken kombiniert (UT + PA/TFM + ET …), Mengenrabatt, Netzwerklizenz möglich
CIVA Script + Data Science	Auf Anfrage (Zusatz zum Basismodul)	Skript-Schnittstelle plus KI-gestützte Diagnose und synthetische Datengenerierung
Miete	Auf Anfrage	Module auch zeitlich befristet mietbar, sinnvoll für Projektphasen oder Evaluierung

Einordnung: CIVA hat keinen öffentlichen Listenpreis, jeder Einsatz wird als Angebot je nach Modulkombination, Lizenzform (Kauf oder Miete) und Anzahl der Arbeitsplätze (Einzelplatz oder Netzwerk) kalkuliert. Die in der Tabelle genannten Beträge sind Erfahrungswerte aus dem Markt, kein verbindlicher Preis. Für reine Evaluierung ist der Mietweg oder CIVA Education der vernünftige Einstieg. Wer KI-Trainingsdaten erzeugen will, braucht mindestens das passende Basismodul (UT) plus CIVA Script und CIVA Data Science, das hebt die Kosten spürbar über eine reine Simulationslizenz. Ein konkretes Budget bekommst du nur über ein Angebot von EXTENDE oder einem lokalen Distributor.

Stärken im Detail

Synthetische Trainingsdaten lösen das Datenproblem der NDT-KI. In der zerstörungsfreien Prüfung scheitern ML-Projekte fast immer an derselben Hürde: zu wenig gelabelte Fehlerdaten. CIVA Data Science erzeugt aus physikalisch validierten Simulationen beliebig viele C-Scans mit exakt bekannten Defektparametern. Damit lassen sich Modelle vortrainieren (Domain Randomization) und mit wenigen echten Proben feinabstimmen, ein Ansatz, der in der Luftfahrt-Forschung praktisch erprobt ist.

Physik, der Behörden vertrauen. CIVA ist nicht irgendein Simulator, sondern über Jahrzehnte gegen reale Messdaten validiert und in Qualifizierungs- und Behördenverfahren anerkannt. Das ist der Grund, warum ein simulationsgestützter POD-Nachweis (Probability of Detection) überhaupt akzeptiert wird, ein selbst gebautes Modell hätte diese Glaubwürdigkeit nicht.

Echte Multi-Technik unter einer Oberfläche. CIVA deckt Ultraschall (inkl. Phased Array und TFM), Wirbelstrom, Radiographie und Computertomographie, geführte Wellen, Structural Health Monitoring und Thermographie ab, alle mit derselben, an die NDT-Praxis angepassten Bedienlogik (Prüfkörper, Defekt, Prüfkopf, Material, Aufnahmeparameter). Spezialmodule wie Fidel2D (Airbus, Composites) und Athena2D (EDF) erweitern die Ultraschallsimulation für besonders schwierige Werkstoffe.

Brücke zwischen Simulation und Realdaten. Mit CIVA UT Analysis lassen sich reale Messdaten gängiger Prüfsysteme (EddyFi, Olympus, TPAC, Sonatest, per Plug-in auch weitere) einlesen, auswerten und mit Simulationsergebnissen vergleichen. Das macht CIVA nicht nur zum Trainingsdaten-Generator, sondern auch zur Auswerteplattform für echte Inspektionen.

Flexible Lizenzierung. Module sind einzeln oder kombiniert erhältlich, kauf- oder mietbar, als Einzelplatz oder im Netzwerk. Das erlaubt einen schmalen Einstieg (ein Modul, Miete) und ein gezieltes Wachstum, statt von Anfang an eine teure Vollausstattung kaufen zu müssen.

Schwächen ehrlich betrachtet

Die KI kommt nicht aus der Box. CIVA Data Science ist ein Werkzeugkasten, kein fertiger Detektor. Du bekommst die Mittel, synthetische Daten zu erzeugen und Diagnose-Routinen aufzusetzen, das Trainieren, Validieren und Integrieren des eigentlichen ML-Modells bleibt deine Aufgabe. Hinzu kommt, dass Data Science das CIVA-Script-Modul voraussetzt, also Programmierarbeit und entsprechendes Know-how. Wer ein schlüsselfertiges System erwartet, wird enttäuscht.

Steile Lernkurve. Bis zur ersten belastbaren Simulation vergehen erfahrungsgemäß zwei bis vier Wochen. Bauteilgeometrie, Materialparameter (bei CFK z. B. Faserorientierung, Lagenaufbau), Prüfkopfkonfiguration und Aufnahmeparameter müssen sauber modelliert werden, sonst sind die Ergebnisse wertlos. CIVA belohnt Fachwissen und bestraft Halbwissen. Plane für die Einarbeitung Schulung (EXTENDE bietet sie an) und Zeit ein.

Intransparente Preise. Ohne Angebot weißt du nicht, was dich CIVA kostet. Das erschwert die Budgetplanung und einen schnellen Vergleich. Der Workaround: früh ein Angebot mit klarer Modulliste anfragen und gezielt nach Mietoptionen für die Evaluierungsphase fragen.

Kein deutscher Support, englische/französische Doku. EXTENDE sitzt in Frankreich, die Dokumentation ist überwiegend englisch (teils französisch), Support läuft nicht auf Deutsch. Für deutschsprachige Teams ohne sicheres technisches Englisch ist das eine reale Hürde, auch wenn lokale Distributoren teils unterstützen.

Extrem schmaler Einsatzbereich. CIVA ist ein Hochspezialwerkzeug für zerstörungsfreie Prüfung. Außerhalb dieses Felds hat es keinerlei Nutzen. Das ist kein Mangel im engeren Sinne, aber es heißt: Die Investition lohnt nur, wenn NDT-Simulation ein wiederkehrender, geschäftskritischer Bedarf ist.

Alternativen im Vergleich

CIVA hat im engeren Sinne keine direkten KI-Tool-Wettbewerber in unserem Verzeichnis, es ist ein Nischenwerkzeug für die Bauteilprüfung. Sinnvoll vergleichen lässt sich nur der jeweilige Teilschritt:

Wenn du…	…nimm stattdessen
Synthetische Trainingsdaten nicht physikbasiert, sondern generativ erzeugen willst	oder spezialisierte Bildgeneratoren (nur als Augmentierung, nicht physikvalidiert)
Die erzeugten Daten zu einem ML-Modell weiterverarbeiten und dokumentieren willst
Recherche zu NDT-Normen, POD-Verfahren oder EASA-Anforderungen brauchst

Erwähnenswert ohne eigene Tool-Seite: TraiNDE (das hauseigene EXTENDE-Trainingstool für virtuelle Prüfsimulationen), klassische FEM-Simulationssuiten wie COMSOL Multiphysics (allgemeine Physiksimulation, aber kein NDT-Fokus und keine Behörden-Validierung für Prüfverfahren) sowie herstellereigene Auswertesoftware der Gerätehersteller (Olympus, EddyFi), die Realdaten verarbeitet, aber nicht simuliert. In seiner Kernrolle, validierte NDT-Simulation als Quelle synthetischer Trainingsdaten, hat CIVA keinen ernsthaften Wettbewerber. Die genannten Tools ergänzen einzelne Schritte, ersetzen CIVA aber nicht.

So steigst du ein

Schritt 1: CIVA Education kostenlos herunterladen, für erste Simulationsübungen und zur Evaluierung der Bedienlogik. Die Education-Version vermittelt die Grundkonzepte (Prüfkörper, Defekt, Prüfkopf, Material), reicht aber nicht für produktive synthetische Datensätze. Parallel bei EXTENDE oder einem lokalen Distributor ein Angebot für die benötigten Module (mindestens UT, plus CIVA Script und CIVA Data Science für KI-Daten) und eine Mietoption für die Testphase anfragen.

Schritt 2: Bauteilgeometrie im CIVA-Editor modellieren oder aus CAD importieren. Materialparameter für das konkrete Werkstück hinterlegen, bei CFK-Laminaten z. B. Faserorientierung, Lagenaufbau und Harzgehalt. Diese Sorgfalt entscheidet über die Qualität aller späteren Daten: Eine ungenaue Materialdefinition macht jede Simulation wertlos.

Schritt 3: Scansimulation für die geplante Prüfkonfiguration starten und synthetische C-Scans für verschiedene Defektszenarien (Delaminationstiefe, -fläche, -orientierung) exportieren. Über CIVA Script lässt sich die Variation automatisieren, sodass aus einem Setup Hunderte bis Tausende gelabelte Datensätze entstehen. Dieser Datensatz dient als Trainingsgrundlage für dein ML-Modell, die eigentliche Modellentwicklung findet außerhalb von CIVA statt (z. B. in Python/PyTorch).

Ein konkretes Beispiel

Ein Luftfahrtzulieferer aus dem Raum Hamburg will ein KI-Modell für die Delaminationserkennung in einem neuen CFK-Bauteiltyp trainieren, hat aber nur 15 reale Referenzproben mit bekannten Defekten, viel zu wenig für ein robustes Modell, und neue Proben kosten je fünfstellig. Mit CIVA (UT-Modul plus CIVA Script und Data Science) generiert das Team 2.000 synthetische C-Scans mit systematisch variierenden Delaminationsparametern: Tiefe, Fläche, Form, Lage im Laminat. Das ML-Segmentierungsmodell wird auf diesen synthetischen Daten vortrainiert (Domain Randomization) und anschließend mit den 15 realen Proben feinabgestimmt. Ergebnis: ein Modell, das auch seltene Schadensbilder zuverlässig segmentiert, und ein begleitender POD-Nachweis aus CIVA, der die Prüfbarkeit der neuen Geometrie gegenüber der Qualitätssicherung belegt. Eingesparter Aufwand: rund 30 zusätzliche Referenzproben (mittlerer fünfstelliger Betrag) sowie mehrere Wochen Versuchszeit, bei einem Datensatz, der zudem ausgewogener ist als jede realistische Probenserie.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: CIVA ist eine lokal installierte Desktop-Software (Einzelplatz oder im eigenen Netzwerk). Es gibt keine Cloud-Pflicht, die Simulations- und Prüfdaten bleiben auf deinen Systemen bzw. in deiner Unternehmensinfrastruktur. Damit liegt die Datenhoheit vollständig bei dir; einordnen lässt sich das als EU-/On-Premise-Szenario.
• Personenbezug: NDT-Simulations- und Prüfdaten enthalten in aller Regel keine personenbezogenen Daten, der DSGVO-Bezug ist daher meist gering. Relevant wird Datenschutz vor allem bei Lizenz-, Support- und Kundendaten, die EXTENDE als Anbieter verarbeitet.
• Geistiges Eigentum: Bauteilgeometrien, Materialdaten und Prüfprozeduren sind oft hoch vertraulich. Da CIVA lokal läuft, verlassen diese Daten dein Haus nicht, ein klarer Vorteil gegenüber Cloud-Tools.
• Anbieter: EXTENDE S.A. (Frankreich), Lizenz des CEA (Commissariat à l’énergie atomique). EXTENDE ist u. a. nach ISO 9001, ISO 14001 und ISO 19443 (Nuklear-Lieferkette) zertifiziert.
• Empfehlung für Unternehmen: Für den Lizenz- und Wartungsvertrag die übliche Auftragsverarbeitungs-/Vertraulichkeitsregelung mit EXTENDE klären, insbesondere wenn EXTENDE im Rahmen von Dienstleistungen (Plug-in-Entwicklung, Schulung) Zugriff auf eure Bauteildaten erhält.

Gut kombiniert mit

• Python / PyTorch oder TensorFlow, CIVA liefert die gelabelten synthetischen Prüfdaten, das eigentliche Training, die Validierung und das Deployment des ML-Modells laufen im klassischen Data-Science-Stack. CIVA Script erleichtert den Export in maschinell verarbeitbare Formate.
• , für die Dokumentation der Trainingsdaten-Pipeline, das Aufsetzen von Auswerteskripten in Python und das Verfassen des Qualifizierungs- bzw. POD-Berichts. Das lange Kontextfenster hilft, umfangreiche Normtexte und Versuchsprotokolle am Stück zu verarbeiten.
• , für die vorgelagerte Recherche zu NDT-Normen, POD-Methodik und Behördenanforderungen (EASA, FAA), inklusive nachprüfbarer Quellen. So klärst du vor dem CIVA-Setup, welche Nachweise überhaupt verlangt werden.

Unser Testurteil

CIVA verdient 3 von 5 Sternen. In seiner Kernrolle, physikalisch validierte NDT-Simulation als Quelle synthetischer Trainingsdaten, ist es konkurrenzlos und in Behördenverfahren anerkannt; das ist ein echtes Alleinstellungsmerkmal, an dem kein generatives KI-Tool herankommt. Genau diese Stärke kostet aber Sterne: Die Einstiegshürde ist hoch (steile Lernkurve, kein öffentlicher Preis, kein deutscher Support), die KI-Auswertung verlangt eigenes Engineering statt schlüsselfertiger Automatik, und der Einsatzbereich ist extrem schmal. Für ein ML-Team in der Luftfahrt- oder Kerntechnik-Prüfung, das das Datenproblem der Defekterkennung lösen muss, ist CIVA praktisch alternativlos und jeden Stern wert. Für alle anderen ist es schlicht das falsche Werkzeug, und dafür ziehen wir keine Sterne ab, sondern weisen klar auf den Nischencharakter hin. Die drei Sterne sind ein gewichteter Mittelwert: hervorragend für die richtige Zielgruppe, aber mit substanziellen Einstiegshürden, die nur ein Bruchteil der Anwender wirklich überwindet.

Was wir bemerkt haben

• Mai 2026, CIVA positioniert sich zunehmend nicht mehr nur als Simulationswerkzeug, sondern als kombinierte Plattform aus Simulation, Realdaten-Analyse (CIVA UT Analysis) und KI-gestützter Diagnose (CIVA Data Science). Der Schritt von der reinen Vorhersage hin zur Auswertung echter Messdaten gängiger Gerätehersteller (EddyFi, Olympus, TPAC, Sonatest) ist der erkennbare strategische Trend.
• 2010, Vertrieb und Weiterentwicklung gingen vom CEA-List an EXTENDE über, das CIVA seither weltweit unter CEA-Lizenz vermarktet. Entwickelt wird die Software vom CEA bereits seit den frühen 1990ern, eine ungewöhnlich lange Reifezeit, die die Validierungstiefe erklärt.
• Hinweis, Die in unserem Eintrag genannten Preise sind Markt-Erfahrungswerte. CIVA hat bewusst keinen öffentlichen Listenpreis; verbindliche Zahlen gibt es nur über ein individuelles Angebot von EXTENDE oder einem lokalen Distributor. Wer evaluieren will, sollte gezielt nach der Mietoption und nach CIVA Education fragen.