Ausschuss bei der Produktion verursacht in der industriellen Fertigung durchschnittlich 15 Prozent der Kosten, schreibt die Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH) in einer Mitteilung. Als Hintergrund für diesen hohen Faktor wird dort „ein oft veraltetes Qualitätsmanagement“ genannt. Forschende der ETH haben hier eine Lösung gefunden.
Weniger fehlerhafte Produkte mit Hilfe des Algorithmus
Die beiden ETH-Forscher Julian Senoner und Torbjørn Netland sowie der seit Kurzem an der Ludwig-Maximilians-Universität München aktive Stefan Feuerriegel haben einen Algorithmus entwickelt, der in digitalisierten Produktionsverfahren eingesetzt werden kann. Er wurde bereits in der Halbleiterfabrik von Industriepartner Hitachi Energy in Lenzburg AG erprobt. Dort konnte der Anteil der fehlerhaften Produkte mit Hilfe des Algorithmus um über 50 Prozent gesenkt werden.
Der auf Künstlicher Intelligenz basierende Algorithmus imitiert die einzelnen Schritte im komplexen Produktionsverfahren und wird mit möglichst vielen historischen Produktionsdaten gefüttert. „Auf Basis dieser Daten lernt der Algorithmus, unter welchen Bedingungen die Qualität der Halbleiter gut ist und wann es zu hohen Fehlerquoten kommt“, wird Studienerstautor Senoner in der Mitteilung zitiert.
Der an der ETH entwickelte Ansatz soll „das Qualitätsmanagement ins digitale Zeitalter bringen“, erklärt Netland. Ausgebildete Ingenieurskräfte werden dadurch aber nicht ersetzt. „Unser Algorithmus zeigt vor allem bislang unentdeckte Fehlerquellen auf“, erläutert der ETH-Professor für Produktionsmanagement. „Wie diese aber genau behoben werden, erfordert weiterhin sehr viel technisches Fachwissen und menschliche Kreativität.“
Einsatzmöglichkeiten in hochgradig digitalisierten Produktionsprozessen
Einsatzmöglichkeiten für ihren Algorithmus sehen die Forscher in hochgradig digitalisierten Produktionsprozessen, wie sie aktuell vor allem in der Pharmaindustrie, der Chemiebranche oder der Kunststoffherstellung vorkommen. Senoner und ETH-Pioneer Fellow Bernhard Kratzwald wollen die Technologie möglichst breit zugänglich zu machen. Sie haben dafür die ETH-Ausgründung EthonAI eingerichtet. hs
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