Ziel dieses Projektes ist es, eine umfassende, weitgehend automatisierte Prozesskette für die Fehlerdiagnose unter Einbeziehung selbstlernender Datenanalyse, Fehlererkennung und -lokalisierung, standardisierter Analyseverfahren und entsprechender –schnittstellen einschließlich zentraler Datenerfassung und -korrelation mit elektrischen Leistungsdaten zu entwickeln. Mit aktuellen Durchbrüchen im Bereich der Forschung zu künstlicher Intelligenz ergeben sich dabei neue Ansätze für automatisierte und selbstlernende Bildverarbeitungs-, Messsysteme und Fehleranalyseverfahren. Die Vernetzung der unterschiedlichen Analysesysteme zur Materialkenndatenermittlung und Fehlerdiagnostik entlang der Prozesskette und Korrelation mit bekannten Degradationsmechanismen und Fehlerkatalogen nach dem Industrie 4.0 Konzept bieten hier hohes Potential die Effizienz der Qualitätssicherung bei Fertigung und die Zuverlässigkeit elektronischer Bauelemente entscheidend zu verbessern und Analysekosten zu senken. Die technische Zielsetzung des Projektvorschlages von KERN besteht darin, eine Demonstrator-Fräsmaschine zu entwickeln die in die automatisierte Prozesskette zur Fehlerdiagnose Integriert wird. Speziell die Integration von Soft- und Hardwareschnittstellen in den Demonstrator im Sinne des Industrie 4.0 Konzeptes und die Entwicklung eines optischen Nullpunktmesssystems stehen hierbei im Fokus.
Verbundprojekt: Zuverlässige Mikroelektronik durch KI-basierte Fehleranalyse – FA4.0 -; Teilvorhaben: Fräsmaschinen für innovative Methoden der Fehleranalyse
Laufzeit:
01.04.2020
- 30.09.2023
Förderkennzeichen: 16ME0110
Koordinator: KERN Microtechnik GmbH
Verbund:
Zuverlässige Mikroelektronik durch KI-basierte Fehleranalyse
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Tschechische Republik
Frankreich
Schweden
Themen:
Förderung
Information u. Kommunikation
Weitere Informationen
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