Praxisbeispiel: Künstliche Intelligenz EBQuoPro – Prozessanalyse und KI-gestützte Prüfstrategie für elektronische Baugruppen

KI-Produktionsnetzwerk der Technischen Hochschule Augsburg Entwicklung und Benchmarking von Predictive-Quality-Algorithmen zur Prozessanalyse und KI-gestützten Prüfstrategie für elektronische Baugruppen

Die Verwendung von Predictive-Quality-Algorithmen bietet Unternehmen die Möglichkeit, potenzielle Risiken im Produktdesign im Voraus vorherzusagen. Dadurch können Unternehmen ihre Produkte bereits vor der eigentlichen Produktion optimieren, Ausschuss reduzieren und sich langfristig einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Allerdings wird diese Möglichkeit aufgrund von Fachkräftemangel, Komplexität und undurchsichtigen Methoden derzeit kaum genutzt. EBQuoPro nutzt Künstliche Intelligenz, um verständliche und nachvollziehbare Prognosen zu ermöglichen.

Daran arbeitet EBQuoPro: 

Das Forschungsprojekt EBQuoPro (Entwicklung und Benchmarking von Predictive-Quality-Algorithmen zur Prozessanalyse und KI-gestützten Prüfstrategie für elektronische Baugruppen) hat das Ziel, verständliche und nachvollziehbare Vorhersagen zu generieren. Um dies zu erreichen, entwickelt und evaluiert EBQuoPro Predictive-Quality-Algorithmen, die auf erklärbarer und datenbasierter Künstlicher Intelligenz basieren. Diese Explainable Artificial Intelligence (XAI) soll transparent machen, wie das System zu seinen Ergebnissen gelangt und somit Vertrauen in die Ergebnisse schaffen.

Konkret untersucht EBQuoPro den Bestückungsprozess von Baugruppen. Dabei werden Risikofaktoren für die Produktqualität auf verschiedene Einflussfaktoren und kritische Spezifikationen einzelner Bauteile zurückgeführt. Diese Daten werden während des Fertigungsprozesses mithilfe moderner Sensortechnologie erfasst.

Es besteht keine Möglichkeit, Rückschlüsse auf Wettbewerbs- oder Unternehmensdaten zu ziehen. Die Ergebnisse des Projekts können daher horizontal in Unternehmen der gleichen Branche und vertikal entlang der Produktionskette eines Produkts integriert werden.

Die Verwendung von Predictive-Quality-Algorithmen bietet Unternehmen die Möglichkeit, potenzielle Risiken im Produktdesign im Voraus vorherzusagen. Dadurch können Unternehmen ihre Produkte bereits vor der eigentlichen Produktion optimieren, Ausschuss reduzieren und sich langfristig einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Allerdings wird diese Möglichkeit aufgrund von Fachkräftemangel, Komplexität und undurchsichtigen Methoden derzeit kaum genutzt. EBQuoPro nutzt Künstliche Intelligenz, um verständliche und nachvollziehbare Prognosen zu ermöglichen.

Daran arbeitet EBQuoPro: 

Das Forschungsprojekt EBQuoPro (Entwicklung und Benchmarking von Predictive-Quality-Algorithmen zur Prozessanalyse und KI-gestützten Prüfstrategie für elektronische Baugruppen) hat das Ziel, verständliche und nachvollziehbare Vorhersagen zu generieren. Um dies zu erreichen, entwickelt und evaluiert EBQuoPro Predictive-Quality-Algorithmen, die auf erklärbarer und datenbasierter Künstlicher Intelligenz basieren. Diese Explainable Artificial Intelligence (XAI) soll transparent machen, wie das System zu seinen Ergebnissen gelangt und somit Vertrauen in die Ergebnisse schaffen.

Konkret untersucht EBQuoPro den Bestückungsprozess von Baugruppen. Dabei werden Risikofaktoren für die Produktqualität auf verschiedene Einflussfaktoren und kritische Spezifikationen einzelner Bauteile zurückgeführt. Diese Daten werden während des Fertigungsprozesses mithilfe moderner Sensortechnologie erfasst.

Es besteht keine Möglichkeit, Rückschlüsse auf Wettbewerbs- oder Unternehmensdaten zu ziehen. Die Ergebnisse des Projekts können daher horizontal in Unternehmen der gleichen Branche und vertikal entlang der Produktionskette eines Produkts integriert werden.

Davon profitieren Unternehmen:

 
  • Nachvollziehbare Prognosen mit XAI
  • Risikofaktoren für Qualität von Produkten erkennen
  • Bessere Qualität und weniger Ausschuss
 

Beteiligte Unternehmen und Forschungseinrichtungen

  • Rohde & Schwarz Messgerätebau GmbH
  • BMK Professional electronics GmbH
  • Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik (FIT)
  • TTZ Data Analytics der Hochschule Augsburg

 

Mehr zu EBQuoPro finden Sie hier

Kontakt

Technische Hochschule Augsburg Fakultät für Informatik

Prof. Dr. Björn Steven Häckel
Professor, wissenschaftlicher Leiter KI-Produktionsnetzwerk, Informatik, Data Analytics, HSA_innos

An der Hochschule 1
86161 Augsburg

+45 821 5586-3325
+49 821 5586-3499
bjoern.haeckel@hs-augsburg.de
https://www.tha.de/Informatik.html

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