In dem Projekt SemI40 - „Power Semiconductor and Electronics Manufacturing 4.0“ - forschen 37 Partner aus fünf Ländern an der Weiterentwicklung selbststeuernder Fabriken. Gemeinsames Ziel ist der nächste Entwicklungsschritt von Industrie-4.0-Anwendungen. Mit einem Volumen von 62 Millionen Euro gehört das Forschungsprojekt zu den größten Industrie-4.0-Projekten in Europa.
Das Projekt adressiert in den nächsten 3 Jahren die Forschungsfelder „intelligente Produktion“ und „cyber-physikalische Produktionssysteme“. Ziel ist es dabei, durch flexiblere Produktionsprozesse schneller auf Veränderungen in der gesamten Lieferkette reagieren zu können. Beispielsweise werden Prozesse in und außerhalb von Fabriken entwickelt, die eine sichere Kommunikation von weltweit vernetzten Anlagen mit unterschiedlichen Merkmalen gewährleisten.
Folgende Ziele verfolgt das Gesamtprojekt:
- Kompetente Fertigungsplanung und –steuerung
- Gesteigerte Fertigungsanlagen-Effizienz (OEE - Overall Equipment Efficiency)
- Sichere und nachhaltige Produktionsprozesse
Das Teilprojekt „Digitale Bildverarbeitung im Kontext Industrie 4.0“ an der Hochschule Mittweida wird von Professor Thomas Haenselmann geleitet. Ziel des Vorhabens ist es, Forschungsbeiträge bei der Überwachung von Anlagen und Produkten in der Wafer-Produktion zu erzielen.
Traditionell findet bei der Herstellung eine Beobachtung und Kontrolle der Produktionsanlage und der Produkte statt. So kann z.B. auf fehlbelackte Wafer frühzeitig reagiert werden, so dass misslungene Arbeitsschritte wiederholt werden können und erheblich weniger Ausschuss entsteht. Auch die Anlagen selbst werden ständig auf Verschleiß geprüft, um teure Ausfälle zu vermeiden. Diese Kontrolle durch Mitarbeiter wird mit zunehmender Automatisierung schwieriger.
Im Rahmen der Forschung soll Bildverarbeitung besser mit der Intention von Industrie 4.0 in Einklang gebracht werden. Heute werden Anlagen eher noch manuell den Unzulänglichkeiten der Bildverarbeitung angepasst: Betrachtungswinkel müssen senkrecht zur Arbeitsfläche stehen, Spiegelungen durch Abhängen der Decke vermieden werden oder es werden spezielle Lichtquellen installiert. In einer vernetzten, sich möglicherweise selbst konfigurierenden Anlage müssten sich bildgebende Systeme viel eher ad-hoc installieren lassen. Die sollten mit perspektivischer Verzerrung, Rauschen oder Spiegelungen so zurechtkommen, wie auch der Mensch dies kann. Leichter wird Bildverarbeitung und Bildverstehen, wenn sie in einem begrenzten Kontext stattfinden. Genau dieses Problem will Prof. Haenselmann mit einem neuen Ansatz lösen: Bei der Herstellung werden schon heute eine große Anzahl skalarer Messungen aufgenommen, die in einer "Advanced Process Control" Einheit ausgewertet werden. In diesem Datenstrom können Muster erkannt werden, die auf aktuelle oder bevorstehende Probleme in der Produktion hinweisen. Man kann sie als Kontext auffassen, in dem die Anlage zu einem gegebenen Zeitpunkt arbeitet. Durch Verschmelzen der Messungen mit der Bildanalyse sollen visuelle Probleme erkannt werden, die ohne Kontext nach dem aktuellen Stand der Technik nicht erkennbar wären.
Die unter der Rahmeninitiative ECSEL (Electronic Components and Systems for European Leadership) erforschten Verfahren werden im Werk Dresden der Infineon GmbH getestet und optimiert. In den Arbeitspaketen ist ebenso geplant, Komponenten der Verfahren heraus zu faktorisieren und einen für die Fertigung nützlichen „Baukasten“ an Bildverarbeitungsinstrumenten zu erstellen.
Aus Sicht der Hochschule ist das Vorhaben insbesondere deshalb hervorzuheben, da es das erste Forschungsprojekt ist, welches im Rahmen von Horizon 2020 an der Hochschule Mittweida gefördert wird. Das bis 2020 laufende Rahmenprogramm umfasst ca. 80 Mrd. Euro für Forschung und Innovation. Aktuelle Calls finden sich hier.
Autoren:
Prof. Dr. rer. nat. habil. Thomas Haenselmann, Projektleiter
Matthias Baumgart, Referat Forschung
Internetauftritt des Projekts
Bildquelle: Webseite des Projektes