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AT&S nutzt “Smarte” Qualitätskontrollen bei der Leiterplattenproduktion

Leiterplatten sind das Nervensystem aller elektronischen Geräte. Ob bei mobilen Endgeräten oder im Automotive-, Industrie- und Medizinbereich.

AT&S nutzt “Smarte” Qualitätskontrollen bei der Leiterplattenproduktion

  • Künstliche Intelligenz hält erfolgreich Einzug in die Leiterplattenindustrie
  • Automatisierte Bilderkennung und Analyse als Sprungbrett, um Kosten und Ressourcen in der Qualitätskontrolle zu senken
  • Mit erklärbarer KI, auch Explainable AI genannt, will man Vertrauen und Akzeptanz in intelligente Systeme stärken

Die Einsatzbereiche sind vielfältig, ebenso wie die Herstellung. Für eine einzige Leiterplatte sind rund 150 komplexe Arbeitsschritte nötig, bis diese einsatzbereit ist.

Qualitätssicherung auf höchstem Niveau
„Eine hohe Qualität unserer Produkte ist bei AT&S selbstverständlich. Bereits während dem Herstellungsprozess werden automatisiert Fotos der Leiterplatten gemacht und diese laufen anschließend durch eine Bildanalyse-Software. Mitunter kommt es dazu, dass Leiterplatten fälschlicherweise als „fehlerhaft“ erkannt werden. Leider ohne für uns nachvollziehbare Gründe. Das kostete uns zusätzliche Zeit und Ressourcen“, sagt Ulrike Klein, Leiterin der Data & Analytics Abteilung bei AT&S.

Für den führenden Hersteller von High-End Leiterplatten AT&S entwickelte das Know-Center einen KI-Algorithmus. Dieser erkennt nicht nur die Bilder der Leiterplatten richtig, sondern liefert auch zusätzlich eine Erklärung, warum eine Leiterplatte als defekt oder intakt erkannt worden ist. Dadurch steht AT&S nun ein transparentes KI-System zur Verfügung, das nach einer intensiven Testphase in absehbarer Zeit nachvollziehbare und erklärbare Ergebnisse liefern soll.


AT&S nutzt “Smarte” Qualitätskontrollen bei der Leiterplattenproduktion

Techniker und Künstliche Intelligenz sind sich einig
„Unser Ziel war es, die fehlerhaften Leiterplatten präzise zu erkennen und die Ergebnisse nachvollziehbar zu machen. Es freut uns, dass wir nicht nur das Vorhaben erfolgreich umsetzen konnten, sondern unsere Ergebnisse auch mit den Aussagen der AT&S Techniker übereinstimmen“, sagt Dr. Andreas Trügler, Leiter des DDAI-Moduls am Know-Center und erklärt weiter: „Zuerst musste unser Algorithmus verstehen, welche Leiterplatten fehlerhaft waren und warum. Dazu trainierte das Team ein neuronales Netzwerk und fütterte es mit Bilddaten korrekter und fehlerhafter Leiterplatten. Mithilfe von Methoden aus dem Forschungsfeld „Explainable AI“ konnten wir zusätzlich die Erklärung liefern, warum und wo eine Leiterplatte als fehlerhaft erkannt worden ist.“

Intelligente Produktionsumgebung mittels KI
Industrie 4.0 oder die sogenannte „Smart Factory“ ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Der Einsatz von smarten und intelligenten Maschinen und Anwendungen sichert Firmen deutliche Vorteile in Zeiten von steigendem Wettbewerbsdruck.

KI ist mehr denn je die treibende Technologie für innovative Produkte und Dienstleistungen im Digitalisierungszeitalter. Vor allem im Bereich der Automatisierung setzt sich die Fertigungsindustrie intensiv damit auseinander. Stefanie Lindstaedt, Geschäftsführerin des Know-Centers erklärt: „KI ermöglicht Qualitätssicherung auf höchstem Niveau und spart Unternehmen Kosten und Ressourcen. In der automatisierten Bilderkennung und Analyse, die in vielen Branchen Einzug hält, gibt es aber Qualitätslücken. Ein weiterer Stolperstein, um KI in Unternehmen fest zu verankern, ist Vertrauen in diese Technologien. Wir freuen uns sehr, dass es in diesem Projekt gelungen ist, beide Barrieren zu überwinden.“

AT&S ist einer der Industriepartner im COMET-Modul DDAI. Das Modul unter der Leitung des Know-Centers, wird von der FFG gefördert und verfolgt das Ziel sichere, verifizierbare und erklärbare KI zu entwickeln, die gleichzeitig die Privatsphäre schützt. Damit soll wesentlich zu Akzeptanz und Vertrauen in KI beigetragen werden. Zukünftig will man gemeinsam mit AT&S und weiteren Industriepartnern des Moduls weitere Projekte in Richtung „Trustworthy AI“ vorantreiben.

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