KI Lösungskatalog

Der Funktionstest von Leiterplatten ist ein komplexer Prozess in dem fehlerhaftes Messequipment, Umwelteinflüsse und die Messmittelfähigkeit des Prüflings zu verschiedenen Fehlerbildern führen. Mit unserer Lösung wollen wir die Bediener solcher Tests unterstützen die Fehler der Leiterplatte selbst oder der Teststation zuzuordnen um die geeigneten Maßnahmen einzuleiten. Dazu wird ein Machine Learning Verfahren auf vergangenen Leiterplattentestdaten mit passenden Labeln (wie "Wiederholprüfung", "Teststationsfehler", "Leiterplattendefekt") trainiert und für die aktuelle Produktion als Service bereitegestellt.

Aufgaben

• Predictive Maintenance/Condition Monitoring
• Intelligente Assistenzsysteme

Prozess

• Qualitätssicherung

Unser Digitaler Zwilling lässt sich parallel zu komplexen Anlagen und IT-Systemem betreiben.
Während dem Betrieb zeichnet der Digitale Zwilling alle anfallenden Daten auf und entwickelt teilautomatisiert Vorhersagemodelle für die einzelnen Funktionen.
Diese Vorhersagemodelle lassen sich auf 2 Arten nutzen:
- Virtuelles Testing von verschiedenen Anlagen bei neuen Softwarereleases
- Frühzeitiges Erkennen von Anomalien, Abnutzung oder Störfällen im laufenden Betrieb

Aufgaben

• Qualitätskontrolle und –management
• Predictive Maintenance/Condition Monitoring
• Optimierte Prozessplanung
• Optimierte Prozesssteuerung
• Robotik & autonome Systeme
• Intelligente Sensorik
• Vorhersagen und Predictive Analytics
• Optimiertes Ressourcenmanagement
• Intelligente Automatisierung
• Intelligente Assistenzsysteme
• Datenanalyse
• Data Management

Prozess

• Produktionsentwicklung
• Fertigungs- und Montagevorbereitung
• Produktionsplanung und –steuerung
• Qualitätssicherung
• Änderungsprozesse
• Produktionsinstandhaltung

Die Algorithmus Schmiede entwickelt individuelle Steuerungsalgorithmen für Produktionsanlagen und IT-Systeme.
Unsere Kunden profitieren hierbei von deutlich mehr Genauigkeit und Ausfallsicherheit als bei allgemeinen Lösungen.
Unsere Programmcodes schreiben wir in Python und C++.

Beispiele:
- Vorhersage optimaler Maschineneinstellungen
- Optimale Verarbeitung von Rohstoffen wechselnder Zusammensetzung (z.B. via Reinforcement Learning)
- Vorhersage von benötigten Ressourcen
- Lösung komplexer Optimierungsprobleme
- Kosten-Nutzen Optimierung bei komplexen Preismodellen
- Optimales Verhalten bei Interaktion von verschiedenen Systemen

Aufgaben

• Optimierte Prozesssteuerung
• Predictive Maintenance/Condition Monitoring
• Qualitätskontrolle und –management
• Robotik & autonome Systeme
• Intelligente Sensorik
• Vorhersagen und Predictive Analytics
• Optimiertes Ressourcenmanagement
• Intelligente Automatisierung
• Intelligente Assistenzsysteme
• Datenanalyse

Prozess

• Produktionsplanung und –steuerung
• Produktionsentwicklung
• Fertigungs- und Montagevorbereitung
• Teilefertigung
• Teilefertigung - Produktionsprozess (Prozesskette)
• Teilefertigung - Einzelfertigungsprozess
• Qualitätssicherung
• Materialfluss, Logistik
• Produktionsinstandhaltung