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Drei Millionen Bilder pro Tag analysiert
Der Spielraum für Fehler ist in der Fertigung von Hightech-Elektronik sehr klein. Um die ohnehin schon geringe Fehlerrate weiter zu reduzieren, hat Seagate bei der Wafer-Fertigung KI mit industrieller Bildverarbeitung gekoppelt.

Das KI-System Athena

In das neuronale Netz wurden Wafer-Bilder eingespeist, um das KI-System so zu trainieren, dass es zwischen intakten und fehlerhaften Wafern unterscheiden kann. Denn die Lösung namens Athena lernt genauso wie eine menschliche Ingenieurin – indem sie Tausende von Fotos betrachtet. Doch dank der leistungsstarken Verarbeitung ist sie dabei viel schneller und auch präziser als ein Mensch. Im Laufe der Zeit hat das System die Fähigkeit erworben, auch potenzielle Prozessfehler zu erkennen. Die KI markiert anomale Bilder zur manuellen Beurteilung durch einen Experten. Zusätzlich kann Athena eigene Regeln aufstellen und verfeinern. Diese basieren auf Anomalien, die während des Bildanalyseprozesses aufgespürt werden. Darüber hinaus kann Athena Bilder, die vom Elektronenmikroskop erzeugt werden, in Echtzeit verarbeiten und analysieren. Seagate ist es dadurch möglich, täglich drei Millionen Bilder zu verarbeiten und selbst winzige Defekte unverzüglich zu identifizieren, die von einem menschlichen Ingenieur schnell übersehen werden können. Die Echtzeitverarbeitung ermöglicht es den Mitarbeitern, Fehler in der Fertigung schnell zu identifizieren und zu korrigieren, sodass ihre potenziellen Auswirkungen auf den Produktionsprozess und damit einhergehende Kosten deutlich reduziert werden.

Es bleibt bei der Unterstützung

Das Projekt Athena hilft bei der Identifizierung von Mängeln. Aber es kann und wird nicht die geschulten, menschlichen Experten ersetzen. Doch aus dem Projekt resultieren besonders interessante Möglichkeiten für Seagates Wafer-Experten, mit denen sie größere Probleme neu angehen und lösen können. Das System stellt eine beispielhafte Lösung dar, die eine weitaus breitere Palette von Problemen über den Fertigungsprozess hinaus bewältigen kann. Die Fähigkeit Anomalien schneller, adaptiver und aussagekräftiger zu erkennen, erweist sich über die Produktion in Smart Factories hinaus in den unterschiedlichsten Bereichen wie öffentliche Sicherheit, autonomes Fahren und Smart Cities als nützlich. „Wir gehen davon aus, dass wir Athena zu gegebener Zeit in allen unseren Produktionsstätten einsetzen werden“, sagt Jeffrey Nygaard, Executive Vice President of Operations, Products and Technology bei Seagate. „Und da die Kosten für Mikroskopkameras und IoT-Sensoren sinken, können die gleichen Technologien auch für andere Anwendungen eingesetzt werden. Dies ist ein wegweisender erster Schritt in der intelligenten Fertigung und der Grundstein, auf dem unsere anderen Fabriken aufbauen können.“

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