In Zeiten der digitalen Transformation der Industrie werden Flexibilität und Know-how bei der Fertigung komplexer Produkte zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Dabei kommt der künstlichen Intelligenz (KI) eine Schlüsselrolle unter den Technologien zu.
Artificial Intelligence for Digitising Industry Laufzeit: 05/2019 – 12/2022
Leitung: Infineon Technologies AG (Deutschland)
Website:
https://ai4di.eu/ Das AI4DI-Projekt wurde durch ECSEL Joint Undertaking (JU) unter der Fördervereinbarung Nr. 826060 gefördert, sowie durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizont 2020 der Europäischen Union und durch die Projektmitglieder aus Deutschland, Österreich, die Tschechische Republik, Italien, Lettland, Belgien, Litauen, Frankreich, Griechenland, Finnland und Norwegen ermöglicht.
Das Potenzial der Künstlichen Intelligenz (KI) für die europäische Industrie und Gesellschaft wurde zu lange nicht ausreichend beachtet. Für mehr Innovationsdynamik durch maschinelles Lernen (ML) und KI fehlten bislang geeignete Infrastrukturen und europäische technische Entwicklungen.
Das durch Infineon koordinierte europäische Forschungsprojekt „Artificial Intelligence for Digitising Industry“ (AI4DI) hatte von 2019 bis Ende 2022 das Ziel, die Grundlagen für ein dynamisches KI-basiertes Technologie-Ökosystem in Europa zu entwickeln.
Dazu wurden Paradigmen und Methoden aus dem Bereich der KI in Halbleiterindustrie, Fertigung, Mobilität, Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie der Logistik funktionsübergreifend eingesetzt. Das Know Center, ein führendes europäisches Innovations- und Forschungszentrum für vertrauenswürdige KI und Data Science, lieferte dabei KI-Komponenten zur Realisierung eines intelligenten FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) Assistenten. FMEA ist eine strukturierte Methode, um mögliche Probleme oder Fehler und ihre Auswirkungen zu erkennen und zu beheben, bevor ein unerwünschtes Ereignis eintritt. Der Assistent kann seine Stärken insbesondere in der kostensensitiven Halbleiterfertigung ausspielen.
FMEA in der Halbleiterfertigung
Im komplexen und physikalisch-chemisch aufwendigen Prozess der Halbleiterfertigung sind Risikomanagement und genaue Ursachenforschung bei eventuellen Abweichungen essenziell. Nur so können jene qualitativ hochwertigen Produkte garantiert werden, die in einer digitalen Gesellschaft gebraucht werden.
Nun sind menschliche Experten und Expertinnen im Qualitätsmanagement der Halbleiterproduktion nicht wegzudenken. Die dabei zu verarbeitende Menge an Daten erzeugt aber einen kritischen Engpass: Das gesammelte Erfahrungs- und Kontextwissen ist in der Regel nur wenigen erfahrenen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen zugänglich. Die verbundene Abhängigkeit von Einzelnen kann zu Stillständen im Produktionsprozess führen.
Viele Probleme könnten aber mit den geeigneten Ressourcen auch von Menschen gelöst werden, die gar nicht auf das entsprechende Gebiet spezialisiert sind. Mit einem geeigneten Assistenten – in diesem Fall dem FMEA-Assistenten – wird disloziert verteiltes und von unterschiedlichen Expert:innen erstelltes Wissen, gesammelt, organisiert und für andere Benutzer:innen zugänglich gemacht.
Die Algorithmen und Methodiken hinter FMEA-Assistenten sind jedoch nicht nur für die Halbleiterfertigung relevant. Sie können leicht auf andere Branchen und FMEA-Prozesse übertragen werden, beschleunigen dabei den Wissensaustausch, verhindern Fehler und Probleme, bevor diese entstehen und geben damit dem Innovationsprozess neuen Schub.