Das FA2IR-Projekt erforscht die notwendingen Strukturen von Datenbanken zur Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) in der mikroelektronischen Fehleranalyse (FA). Die neuartigen Methoden werden zu kürzeren Entwicklungszeiten für neue Produkte, einer schnelleren und präziseren Reaktion auf Ausfälle im Feld sowie zu einer verbesserten Zusammenarbeit zwischen den Partnern der Wertschöpfungskette führen. Das Projekt FA4.0 hat zum ersten Mal den Wert der Anwendung von KI-Algorithmen auf FA-Techniken zur Verbesserung ihrer Effizienz und Produktivität bewiesen. Allerdings sind die heute typischen FA-Datenlandschaften für die Anwendung der neuen Methoden ungeeignet. Ziel dieses Projekts ist es, FA-Datenbanken KI-fähig zu machen und verbesserte FA4.0-KI-basierte Methoden zu entwickeln, z.B. für die Analyse von Bild- und Messdaten, Textklassifikation usw. Obwohl KI das Thema verschiedener FA-bezogener Veröffentlichungen ist, ist der Ansatz dieses Projekts in Bezug auf die Datenbanklandschaft aufgrund der Umsetzung des FAIR-Datenprinzips (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) einzigartig. Bosch wird mit den Projektpartnern die geeigneten Datenbankstrukturen erforschen, um FA4.0-KI-basierte Algorithmen effizient und automatisiert anwenden zu können.
Verbundprojekt: Zuverlässigkeit und Qualität in der Mikroelektronikfertigung durch KI-basierte Fehleranalyse - FA2IR -
Laufzeit:
01.02.2024
- 31.01.2027
Förderkennzeichen: 16ME0921
Koordinator: Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung - Automotive Elektronics Qualitätsmanagement AE/QMS-E
Verbund:
Zuverlässigkeit und Qualität in der Mikroelektronikfertigung durch KI-basierte Fehleranalyse
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Niederlande
Schweden
Themen:
Förderung
Information u. Kommunikation
Weitere Informationen
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