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EU-Forschungsprojekt, das KI-basierte Demonstratoren für Edge-Processing in Automotive, Halbleiter, Maschinenbau, Food & Beverage und Transport entwickelt
AI4DI (Infineon Technologies AG, Projektkoordination)
Neubiberg (Am Campeon 1-15) · München (Postanschrift, 81726)Neu auf Amplifa
Über AI4DI
AI4DI (Artificial Intelligence for Digitising Industry) war ein von der EU gefördertes Forschungsprojekt mit dem Ziel, Künstliche Intelligenz von der Cloud an den Edge zu bringen und Europa im Bereich Silicon-Born-AI voranzubringen. Das Projekt wurde von der Infineon Technologies AG mit Sitz in Neubiberg koordiniert und umfasst rund 20 Demonstratoren entlang der gesamten Lieferkette der Elektronikindustrie. Die entwickelten Referenzlösungen decken u. a. Predictive Maintenance mit IIoT-Sensorik (Vibration, Strom, Schall, Temperatur), die Optimierung von Inbound-Logistik und Assemblierungsprozessen per Computer Vision, maschinelles Lernen für die Wafer-Inspektion und Fehlerklassifikation bei Halbleitern sowie KI-Assistenten für FMEA-Analysen ab. Weitere Demonstratoren betreffen autonome Mobile Roboter, rekonfigurierbare Batteriesysteme für Second-Life-Anwendungen, intelligentes Holzbearbeitungsmaschinen-Umfeldsensorik, Qualitätskontrolle in der Champagnerproduktion und KI-basiertes Flottenmanagement für multimodalen Verkehr. Die Ergebnisse stehen als Referenzdemonstratoren für die Industriebereitstellung bereit.
- Standort
- Neubiberg
- Verfahren
- Assembly process optimization (KI-basiert, Computer Vision, Ergonomie-Bewertung), Predictive health-monitoring system for machines on the level of a digital twin (e-motor unit), Smart Robot - multimodale kognitive Sensorik-Plattform für Industrieroboter (mm-Wellen-Radar, ROS), Wood machinery with perception of the surrounding environment (Ultraschall-Sensormatrix,, Machine vision system in the wafer inspection production line (CNN-basierte, Quality control system (Traubenqualitätsklassifizierung per Bilderkennung / semantische, Automatic inspection of SEM cross-section images for technology verification (Halbleiter-Frontend), Inbound logistic process optimization
- Werkstoffe
- KI/ML-Verfahren (Edge), Computer Vision, IIoT-Sensorik
- Zertifikate
- AI-basierte optische Inspektion, Predictive Health-Monitoring
- Branchen
- Automotive, Halbleiter, Industrial Machinery, Food and Beverage, Transportation/Mobility
- 01
Datenerfassung über IIoT-Sensorik
- 02
KI-Verarbeitung an Edge-Geräten
- 03
Anomalie- und Fehlererkennung
- 04
Prozessoptimierung und Prüfsysteme
Verfahren und Technologien
KI/ML-Verfahren (Edge)
Neuronale Netze, CNN und Reinforcement Learning werden auf Edge-Plattformen inkl. FPGA-Beschleunigung eingesetzt.
Computer Vision
Bildbasierte Qualitätskontrolle, Wafer-Inspektion und Assemblierungsüberwachung mittels CNN und semantischer Segmentierung.
IIoT-Sensorik
Vibrations-, Strom-, Schall- und Temperatursensoren liefern Echtzeitdaten für Predictive-Maintenance-Modelle.
Standorte
Neubiberg
DEProjektkoordination (Infineon Technologies AG, Am Campeon 1-15)
Einblicke in die Fertigung
Branchen
Verfahren & technische Grenzen
| Verfahren | Toleranz | Max. Bauteil | Gewicht | Losgröße | Werkstoffe |
|---|---|---|---|---|---|
| Assembly process optimization (KI-basiert, Computer Vision, Ergonomie-Bewertung)Montage | – | – | – | – | – |
| Predictive health-monitoring system for machines on the level of a digital twin (e-motor unit)Engineering | – | – | – | – | – |
| Smart Robot - multimodale kognitive Sensorik-Plattform für Industrieroboter (mm-Wellen-Radar, ROS)Montage | – | – | – | – | – |
| Wood machinery with perception of the surrounding environment (Ultraschall-Sensormatrix,Engineering | – | – | – | – | Holz |
| Machine vision system in the wafer inspection production line (CNN-basiertePrüfung | – | – | – | – | Halbleiter-Wafer |
| Quality control system (Traubenqualitätsklassifizierung per Bilderkennung / semantischePrüfung | – | – | – | – | – |
| Automatic inspection of SEM cross-section images for technology verification (Halbleiter-Frontend)Prüfung | – | – | – | – | Halbleiter |
| Inbound logistic process optimizationEngineering | – | – | – | – | – |
| Autonomous reconfigurable battery system (Second-Life EV-Batterien, SoC/SoH-Prognose)Engineering | – | – | – | – | – |
| Virtual AI training platform for robot learning (Reinforcement Learning, Simulation)Engineering | – | – | – | – | – |
| BLE localization in asset trackingEngineering | – | – | – | – | – |
| Autonomous mobile robotic agent (Autonomous Mobile Robot für innerbetrieblichen Materialtransport)Montage | – | – | – | – | – |
| AI-based fleet management / MaaS fleet optimisation toolEngineering | – | – | – | – | – |
| Environmental monitoring system (Weinberge/Weinkeller)Engineering | – | – | – | – | – |
| Production process optimisation (Sojabohnen-Verarbeitung, IIoT-Sensorik für Temperatur/Feuchtigkeit)Engineering | – | – | – | – | Sojabohnen |
| Predictive maintenance (IIoT-Sensorik: Vibration, Strom, Schall, Temperatur)Engineering | – | – | – | – | – |
| Autonomous environment-aware robot (Weinberg-Roboter für Ertragsschätzung/Krankheitserkennung)Montage | – | – | – | – | – |
| AI based FMEA AssistantEngineering | – | – | – | – | – |
| Neural network for predicting critical 3D dimensions in MEMS inertial sensorsPrüfung | – | – | – | – | MEMS |
| Wafer fault classification (FPGA-basierte Echtzeit-Klassifizierung)Prüfung | – | – | – | – | Halbleiter-Wafer |
| Optical outgoing inspection (Anomalie-Erkennung mit neuronalen Netzen)Prüfung | – | – | – | – | – |
| Digitizing product definition (Bewertung von Produktdefinitionen, MOSFETs, Gate-Treiber, Sensoren)Engineering | – | – | – | – | – |
| Anomaly detection @ wirebonding processPrüfung | – | – | – | – | – |
Zusatzleistungen
Referenzkunden
Qualität und Zuverlässigkeit
Mehrere Demonstratoren widmen sich der Qualitätskontrolle: Optische Inspektion mit Anomalie-Erkennung, CNN-basierte Wafer-Inspektion, FPGA-basierte Echtzeit-Waferklassifikation sowie automatisierte SEM-Bildauswertung für Technologieverifikation und Grafit-Zielerkennung in der Produktion.
| Nachweis | Neubiberg |
|---|---|
| AI-basierte optische Inspektion | |
| Predictive Health-Monitoring |
Projektverlauf
- ca. 2019–202
EU-Forschungsprojekt AI4DI mit Mission, KI von der Cloud an den Edge zu bringen und Europa zum Leader in Silicon-Born-AI zu machen; Demonstrationen in Automotive, Halbleiter, Maschinenbau, Food & Beverage und Transport