An diesen 3 KI-Projekten beteiligt sich BMK

Angesichts schwierig werdender Rahmenbedingungen durch etwa Automatisierung, Fachkräftemangel oder Digitalisierung sind die Produktionskapazitäten eine zentrale Herausforderung. Die konsequente Umsetzung und tiefere Durchdringung aller Unternehmensbereiche von Industrie 4.0, Künstlicher Intelligenz sowie neuer Fertigungstechniken erhöhen die Genauigkeit und Effizienz. Zusätzlich wird so der Fachkräftemangel abgemildert und die steigende Nachfrage kann bewältigt werden. BMK kooperiert deshalb jetzt mit Forschungseinrichtungen, um die Automatisierung und Digitalisierung im Unternehmen voranzutreiben.

Digitaler Zwilling in der Elektronikfertigung

Im Rahmen des vom Freistaat Bayern geförderten Forschungsprojekts „ModProFT – Modellbasierte autonome Prozessplanung für Funktionstests in der Elektronikfertigung“ entwickeln BMK und das Technologietransferzentrum für flexible Automation der Hochschule Augsburg gemeinsam ein robotergestütztes Prüfkonzept für elektronische Baugruppen. Insbesondere bei Auftragsfertigern (EMS) ist die Vielfalt zu bestückender, elektronischer Baugruppen sehr groß. Für einen abschließenden Funktionstest muss jede Baugruppe in einem produktspezifischem Prüfsystem kontaktiert und auf Fehler geprüft werden. Mit den Herausforderungen zur Erkennung und Identifikation der Baugruppe, der Auftragszuordnung, dem Greifen und dem Einsetzen der Baugruppe in das Testsystem, dem Prüfablauf, der Validierung der Prüfergebnisse und der erforderlichen Dokumentation wird ein roboterbasierter, vollautomatischer Prüfprozess entwickelt. Zur Anbindung des vollautomatischen Prüfablaufs und Integration in das Produktionsumfeld wird ein Daten- und Vernetzungsmodell entwickelt. Mit der Definition digitaler Zwillinge wird es möglich sowohl die zu prüfende Baugruppe, aber auch das Testsystem mitsamt der Automatisierung digital abzubilden und in die IT-Architektur von BMK einzubinden.

Vorhersage von Produktqualität mit KI

Vor der eigentlichen Serienfertigung mithilfe von Predictive-Quality-Algorithmen die Risiken aufzuzeigen, die durch das Design des Produktes in Verbindung mit den gewählten Prozessparameter bedingt sind, ist das Ziel des Bayerischen Forschungsprojektes im KI-Produktionsnetzwerk (EBQuoPro) an der Technischen Hochschule Augsburg (THA). So können Unternehmen frühzeitig Maßnahmen ergreifen, um die Qualität ihrer Produkte zu verbessern, den Ausschuss während der Fertigung verringern und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Aus einem lückenlosen Traceability-System bei BMK können Prozessdaten automatisch gezogen werden. Diese Daten sollen mithilfe von KI-Algorithmen analysiert werden, um Muster zu finden und diese Informationen dann in die Prüfstrategie einfließen zu lassen. Das Forschungsprojekt wird unter der Konsortialführung der Rohde & Schwarz Messgerätebau GmbH durchgeführt. Der Fertigungsstandort von Rohde & Schwarz in Memmingen bringt sich mit seiner langjährigen Erfahrung an der Schnittstelle in die Produktentwicklung (NPI) ein und stellt seine Expertise bei der Bestückung komplexer Baugruppen und der systematischen Erfassung großer Qualitätsdatenmengen zur Verfügung. Neben BMK und der THA ist auch der Institutsteil Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer Instituts für angewandte Informationstechnik (FIT) Forschungspartner.

KI für Predictive / Prescriptive Maintenance

Das Vermeiden von ungeplanten Stillstandzeiten durch reaktive Wartungen bzw. Reparaturen bei Störanfällen ist oberstes Ziel von Anlagenbetreibern. Der Freistaat Bayern fördert das Forschungsprojekt KIOekoSys, bei dem der Aufbau eines KI-Ökosystems für Predictive / Prescriptive Maintenance in der Elektronikfertigung erforscht wird. Auf der Plattform sollen intelligente und modulare KI-Algorithmen sowohl für Anlagenhersteller als auch -betreiber zur Verfügung gestellt werden. Dabei wird insbesondere ein standardisierter Ansatz für die Integration der Maschinen und IT-Systeme verfolgt, sodass die Produktionsumgebung auch bei Anpassungen und Erweiterungen im KI-Ökosystem abgebildet werden kann.