Triebwerksborescope: KI erkennt Beschichtungsschäden die Augen übersehen
Thermische Schutzschichten an Turbinenschaufeln spallen mikroskopisch ab — für menschliche Inspektoren kaum erkennbar, bis es zu spät ist. KI-Bildanalyse auf Borescope-Aufnahmen macht frühe Degradation sichtbar.
Das Problem
Manuelle Borescope-Inspektionen dauern 4–8 Stunden pro Triebwerk. Frühe Spallation thermischer Schutzschichten (TBC) auf Turbinenschaufeln wird dabei regelmäßig übersehen — die visuellen Muster sind subtil, Lichtbedingungen variabel, Inspektoren ermüden. Ergebnis: ungeplante AOG-Events (Aircraft on Ground) mit Kosten von 100.000–300.000 € pro Tag.
Die Lösung
Computer-Vision-Modell, trainiert auf tausenden annotierten Borescope-Frames, erkennt TBC-Degradationsmuster (Spallation, Oxidation, Erosion) mit Konfidenzscores und Lokalisation. Integration in bestehende Borescope-Hardware über Software-Update oder Cloud-Upload.
Der Nutzen
Detektionsrate früher Schäden +30–60% gegenüber rein manueller Inspektion. AOG-Ereignisse durch übersehene Schäden reduzierbar. Inspektionszeit sinkt nicht — Qualität steigt durch KI als zweite Meinung, die nie ermüdet.
Produktansatz
Computer Vision (CNN/ViT auf hochauflösenden Endoskopie-Frames), annotiertes Trainingsdatenset aus MRO-Datenbank, Integration über On-Device-AI oder REST-API in bestehenden Inspektionsworkflow
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- Kosten- & ROI-Vergleich
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- Praxisszenario aus der Beratung
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- DSGVO-Hinweise für DE
Passt das zu dir?
- Ihr betreibt einen EASA Part-145 zugelassenen MRO-Betrieb
- Euer Portfolio umfasst mindestens einen modernen Hochleistungs-Turbofan (GEnx, CFM LEAP, V2500, PW1100)
- Ihr habt oder plant ein digitales MRO-System (AMOS, Ramco o.ä.) für Work-Order-Dokumentation
- Mindestens ein lizenzierter Part-66 Cat B1/B2 Prüfer mit Borescope-Erfahrung ist im Betrieb
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