Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZMVertrauenswürdige Datenerfassung in der Mikroelektronik-Fertigung als Basis für ML-optimierte Verarbeitung
Bei der Digitalisierung von Fertigungsprozessen ist eines der Hauptziele die Vernetzung von Produktionsanlagen und die Nutzung von Daten zur Digitalisierung von Geschäftsprozessen. Zur Optimierung der Fertigungsprozesse und zur Maximierung und um die Qualität des entstehenden Produkts zu maximieren, werden weitere Prozessinformationen und Daten direkt vom Werkstück und aus der Fertigungsumgebung benötigt, um eine ganzheitliche Systemsicht zu erreichen neben den ausgewählten Daten, die die Fertigungssysteme bereits liefern.
Im Rahmen des Projekts SiEvEI 4.0 arbeitet ein Forschungskonsortium aus Industrie und Wissenschaft an der Prozessdigitalisierung für ein Fertigungsszenario, in dem hochwertige elektronische Güter in einer verteilten Fertigungsumgebung hergestellt werden. Die wichtigsten Forschungsthemen sind die Implementierung einer Chain of Trust [CoT] für eine vertrauenswürdige verteilte Fertigung und die Anwendung von künstlicher Intelligenz/maschinellem Lernen zur Analyse und letztendlich Optimierung von Fertigungsprozessen.
Erreicht wurde die experimentelle Evaluierung dieser Konzepte in zwei verschiedenen Montagelinien, einschließlich der Datenerfassung, der Datenverarbeitung und der KI-Verarbeitung mit dem Ziel, die Verarbeitung im Sinne einer höheren Produktionsausbeute und Produktqualität zu optimieren.
Zur Erfassung von Umweltdaten und zur PKI-basierten Datenverschlüsselung werden spezielle Module eingesetzt - die Secure Sensor Items [SSI]. Im Rahmen des Projekts wird die Herstellung dieser SSI genutzt, um Daten zu sammeln, die von ML-Algorithmen zur Optimierung der Herstellungsprozesse verwendet werden. Ziemlich meta, nicht wahr?