Durch KI und betriebliche Lernassistenz zum Erfolg
in der Halbleiterindustrie

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Die Kooperation reiht sich in eine erfolgreiche Serie an Projekten ein (TEXCOM, Tex-As), in welcher wir über drei Jahre hinweg das KI-basierte Assistenzsystem „Ioni“ für die Instandhaltung der Ionenimplantation entwickelt haben.

Ioni ist nun seit über einem Jahr in der Produktivumgebung im Einsatz und liefert Lösungen für unterschiedliche Arten an Ausfällen mit Hilfe verschiedener algorithmischer Pipelines. Dafür werden große Datenmengen analysiert, Muster erkannt und Vorschläge zur Störungsbehebung generiert.

Zusätzlich wurde das Assistenzsystem um ein eigens entwickeltes Lerncockpit sowie die Anbindung an ein Wissensmanagement-System erweitert. Dadurch kann nun eine zielgerichtete Bereitstellung und Vermittlung von ExpertInnen-Wissen umgesetzt werden. 

„Mit der Implementierung von Ioni durch die ExpertInnen von Fraunhofer Austria haben wir einen merklichen Fortschritt in der Instandhaltung der Ionenimplantation erreicht. Das System zeigt eindrucksvolle Fähigkeiten, große Datenmengen zu analysieren und passende Lösungsvorschläge bei Ausfällen zu liefern. Ein besonderer Mehrwert ist die Integration von Ioni mit einem Lerncockpit und unserem Wissensmanagement-System. Dadurch kann nun Domänenwissen von ExpertInnen effektiv zugänglich gemacht und weitergebenen werden.“

Dr. Daniel Valtiner
Senior Manager Data, Analytics & Digitalization
Infineon Technologies Austria AG

Sie sind auch interessiert and der Integration von KI für Ihre Instandhaltung? Sehen sie sich im Video zu Störungsdokumentation 4.0 unsere Idee der zukünftigen Prozesse in der Instandhaltung an und nehmen Sie Kontakt mit uns auf! 

Fact Box

Projekt: Text Mining basiertes System für eine betriebliche Lernassistenz
laufzeit 12 Monate
methode: Requirements Engineering, Text Mining v. Instandhaltungsdokumentation, Knowledge Graphs, Technologieanalyse, Agile Softwareentwicklung, Human Centered Design
projektergebnisse:

Lernassistenzsystem im Produktivsystem zur Unterstützung von Instandhalter:innen in der Ionenimplantation inkl. Lerncockpit und Confluence-Anbindung

  • Beschleunigte und strukturierte Dokumentation durch Verknüpfung mit Wissensbasis und AI-basierter Datenbank
  • Verbesserte Vorschlagsqualität durch lernendes System auf Basis des Feedbacks der Nutzer:innen
  • Sichtbarmachen von Spezialisierungspotential sowie Engpasskompetenzen durch Visualisierungen von Aktivitätsmustern
PROJEKTLEITER: Dipl.-Ing. Benedikt Fuchs