Drei Millionen Bilder pro Tag analysiert

Industrielle Bildverarbeitung bei Seagate 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. Seagate produziert jedes Jahr mehr als eine Milliarde Wandler in seiner Waferfertigung in Normandale, […]

Industrielle Bildverarbeitung bei Seagate

Drei Millionen Bilder pro Tag analysiert

Bild: ©sebastianreuter/stock.adobe.com

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.


Seagate produziert jedes Jahr mehr als eine Milliarde Wandler in seiner Waferfertigung in Normandale, Minnesota, USA. Um die hohen Qualitätsstandards einzuhalten und Herstellungsfehler früh zu erkennen, müssen die Wandler umfassend analysiert und getestet werden. Die Produktion der Wandler startet mit dem Rohmaterial, das im Wesentlichen ein dünnes Halbleitersubstrat ist. Im Laufe eines fotolithografischen Prozesses wird das Substrat zu einem dünnen, flachen, kristallinen Wafer. Der Wafer wird, wenn er geschnitten und weiterverarbeitet wird, zu einem Wandler (auch bekannt als Schieberegler) – ein Element, das in der Lage ist, Daten auf eine rotierende Magnetplatte zu schreiben und sie zu lesen. Der Testprozess ist lang, komplex und erfordert viel Fingerspitzengefühl. In jedem 200mm-Wafer befinden sich 100.000 Schieber, die überprüft werden müssen. In der Fabrik in Normandale werden täglich Millionen von Mikroskopaufnahmen erzeugt. Das entspricht einem Volumen von 10 Terabyte an Daten, die gesichtet werden müssen, um mögliche Produktionsfehler zu erkennen, bevor die Wafer in Laufwerken verbaut werden.

Nur bekannte Fehler auffindbar

Bisher war es die Aufgabe der Ingenieure, all diese Bilder zu analysieren. Dies birgt ein gewisses Fehlerpotenzial, was dazu führen kann, dass defekte Wandler erst zu einem späteren Zeitpunkt im Herstellungsprozess erkannt werden und dadurch zusätzliche Kosten verursachen. Seagate benötigte eine Lösung, um mehr Bilder in kürzerer Zeit zu überprüfen. Doch selbst das Einstellen von mehr Bildanalyseexperten würde nicht ausreichen, um Millionen von Bildern zu verarbeiten. Schließlich wurde mit einer regelbasierten Bildanalyse zunächst ein erster Automatisierungsgrad erreicht. Mit diesem Ansatz ließen sich einige Anomalien identifizieren – die Voraussetzung dafür war jedoch, dass das System weiß, wonach es suchen muss. Hinzu kam, dass die Regeln manuell eingestellt werden mussten. Dies war ein zeitaufwendiger Prozess, der ständig optimiert und verfeinert werden musste. Das regelbasierte System konnte nur langsam eingerichtet und optimiert werden und lieferte dabei variable Ergebnisse. Abgesehen von einigen Fehlmeldungen des Systems konnte es durch die vorgegebenen Regeln nur bekannte Probleme erkennen. Dies führte zu dem potenziellen Risiko, dass fehlerhafte Wafer vor der Montage in Lese- und Schreibköpfe nicht erkannt werden konnten. Erst die Fortschritte in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Sensoren für das Internet der Dinge führte zu einer Lösung für das Problem.

Eine interne KI-Edge-Plattform

Einer Lösung standen zwei große Herausforderungen im Weg: Das riesige Volumen an Daten, das im täglichen Prozess zu bewältigen war und die Beschränkung bestehender regelbasierter Analyse-Tools, die es zu umgehen galt. Traditionelle Big-Data-Programme arbeiten nach einem Batch-Prozess – dieser eignet sich jedoch nicht für eine Produktionslinie, die rund um die Uhr und 365 Tage im Jahr betrieben wird. Der erste Schritt war der Aufbau eines neuronalen Netzes (Deep Neural Network, DNN), das Erkenntnisse zur Verbesserung der Automatisierung der Erkennung von defekten Wandlern liefern konnte. Das neuronale Netz wurde mit den Grafikprozessoren Nvidia V100 und P4 sowie leistungsstarken All-Flash-Array-Systemen der Reihe Nytro X 2U24 von Seagate entwickelt.

Seiten: 1 2Auf einer Seite lesen

Autor: Seagate Technology GmbH
www.seagate.com

News

Fachbeiträge

AI at the Edge

AI at the EdgeProgrammierung von AI-Lösungen unter...

Weitere Fachbeiträge

Leitfaden für Unternehmen

Leitfaden für Unternehmen Zukunftsfähig mit künstlicher Intelligenz Mit ihrem aktuellen Bericht wollen die Experten der Plattform 'Lernende Systeme' Unternehmen einen Leitfaden an die Hand geben und zeigen, wie sie KI systematisch nutzen können - veranschaulicht von...

Was ist künstliche Intelligenz?

Was ist künstliche Intelligenz? Anspruchsvolle Probleme einfach per KI lösen Kaum eine Digitalstrategie kommt heutzutage ohne künstliche Intelligenz aus. Doch was zeichnet eine KI aus und wo kommt sie zum Einsatz? Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik,...

Machine Learning kann Liquidität steigern

Volle Auftragsbücher und trotzdem insolvent – dieses Schicksal kann selbst stabile Unternehmen ereilen, wenn ihre Großkunden nicht pünktlich zahlen. Dabei lässt sich die Liquidität sichern, wenn rechtzeitig die richtigen Infos bereitstehen. Machine Learning macht genau das jetzt automatisiert möglich.

Der digitale Zwilling im Fahrzeugbau

Wie mit Daten die Entwicklung beschleunigt werden kann Der digitale Zwilling im Fahrzeugbau Fahrzeugbauer erhalten Erkenntnisse über die Qualität und Fahrverhalten neuer Automodelle unter Realbedingungen. Die dabei gesammelten Daten bilden jedoch immer häufiger die...

RPA trifft künstliche Intelligenz

Intelligent Automation steht für eine neue Stufe in der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. Smarte Automatisierung verändert mithilfe von KI und Analytics die Geschäftsprozesse in Unternehmen grundlegend. Für die aktuelle Studie hat Deloitte weltweit Unternehmen befragt: Wie skalieren sie ihre Automatisierungsstrategie erfolgreich? Und sind sie bereit, menschliche und maschinelle Intelligenz zu kombinieren, um das volle Potential der neuen Technologie zu schöpfen?

Software-Roboter im Internet der Dinge

Künstliche Intelligenz und das Internet of Things sind für sich alleine schon faszinierende Technologien. Werden beide kombiniert, eröffnet dies neue Anwendungszenarien für die Optimierung von Geschäftsprozessen. Dabei sammelt das IoT die Daten, während die KI sie verarbeitet, um ihnen Bedeutung zu verleihen.

Anomaly Detection

Anomaly Detection Anomalien einfach und zielsicher mit wenigen Bildern erkennen Deep-Learning-Verfahren werden sowohl für die Identifikation von Objekten als auch für die Detektion von Fehlern eingesetzt. Mit der Anomaly Detection in Halcon 19.11 lassen sich nun auch...

Mehr Speicher für mehr Daten

Autonomes Fahren Mehr Speicher für mehr Daten Künstliche Intelligenz spielt bei der Zukunft der Mobilität eine große Rolle, da Fahrzeuge immer abhängiger von immer mehr Daten werden. Dies erfordert neue Speicherlösungen, die es ermöglichen, Daten nahtlos zwischen...

News

→ MEHR