Global Foundries setzt in seiner Halbleiterproduktion in Dresden akustische Sensoren und Künstliche Intelligenz ein, um Transportroboter in der Chipfertigung vorausschauend und effizient zu warten. Dieser Text gibt einen Einblick.

Chips werden weitläufig eingesetzt – in Haushaltsgeräten, Smartphones, Autos, Industrieanlagen und medizinischen Geräten und sind auf dem Weltmarkt heiß begehrt. Im größten und modernsten Halbleiterwerk Europas produziert Global Foundries in Dresden Mikrochips für Kunden aus diesen Bereichen. Um Wartungszyklen zu optimieren und Produktionsausfälle zu vermeiden, hat T-Systems MMS gemeinsam mit dem Smart Systems Hub eine neuartige, Cloud-basierte IoT-Plattform realisiert. In Pionierarbeit und im Rahmen des bewährten Co-Innovation Formats „Digital Product Factory“ entstand in drei Monaten eine KI-Lösung, um das hochautomatisierte fahrerlose Transportsystem im Reinraum vorausschauend zu warten und instand zu halten.

Die Herstellung von Mikrochips enthält mehr als 1.000 Einzelschritte unter strengsten Reinraumbedingungen. Entsprechend hoch ist die Komplexität der gesamten Fertigung, bei der gegenseitige Abhängigkeiten in der Abfolge bestehen.

Die 300mm-Wafer, auf denen die Mikrochips entstehen, werden dabei in Overhead Transportation Vehicles befördert. Auf einem 22 Kilometer langen Schienennetz an der Decke, dem Automated Material Handling System, transportieren täglich mehr als 800 Fahrzeuge die Wafer in speziellen Boxen. An jeder Bearbeitungsstation senkt ein Hubsystem die Boxen ab. Im Anschluss werden die Waferboxen automatisch zum nächsten Fertigungsschritt gebracht. Fällt ein Roboter im laufenden Betrieb aus, kann er Teile des Schienensystem im Reinraum blockieren und die Produktion in diesem Bereich verlangsamen. Entsprechend aufwändig und engmaschig wurde die komplexe Mechanik der Fahrzeuge bislang manuell überwacht und gewartet.

Davon ausgehend wollte Global Foundries einen weiteren Schritt Richtung Smart Factory gehen: Um das Wafer-Transportsystem künftig vorausschauend warten zu können und um Wartungszyklen zu optimieren, sollte das Transportsystem durch eine intelligente IoT-Lösung kontinuierlich überwacht und sein Zustand in Echtzeit visualisiert werden.

Künstliche Intelligenz versteht den Klang gesunder Maschinen

Der neu entwickelte Global Foundries Health Predictor wurde im laufenden Betrieb an einer Schiene des Wafer-Transportsystems im Reinraum installiert. Während der Smart Systems Hub die Hardware lieferte, steuerte T-Systems MMS die Software- und KI-Komponenten bei.

Ein hochsensibler akustischer Edge-Computing-Sensor erfasst bei der smarten Lösung den Schall der vorbeigleitenden Fahrzeuge und kann Anomalien feststellen, beispielsweise, wenn ein Rad locker oder ein Kugellager defekt ist. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz beziehungsweise Machine Learning gleicht man die Daten zu Schwingungen und Vibrationen mit den bereits verfügbaren historischen Daten in einer Datenbank ab. Dank Edge Computing kann die Latenzzeit bei der Übermittlung der Daten – im Gegensatz zu einer Cloud-Lösung – so kurz gehalten werden, dass die Erkennung und Analyse von Fehlern in Echtzeit erfolgen kann. Auf einem Dashboard wird der Gesundheitszustand der Transportroboter mit einem Ampelsystem permanent überwacht. Dabei kommt die Cloud-Plattform AWS zum Einsatz. In die KI-basierte Cloud-Lösung wurden verschiedene Datenquellen integriert, unter anderem neuartige MEMS-Akustiksensoren und eine Big-Data-Anwendung, die pro Tag mehr als 10.000 Dateien mit fahrzeugbezogenen Daten auswertet.

Zu erwartende Ausfälle und Wartungsbedarfe können nun vorausgesagt werden, indem bei der Annäherung an definierte Schwellenwerte Alarm ausgelöst wird und die Transportroboter mit hoher Ausfallwahrscheinlichkeit entsprechend identifiziert werden können. Die erhobenen Fehler-Daten dienen dem Reporting, Analysen, Berichten und Audits.

Die im Dresdner Halbleiterwerk installierte Pilotlösung Global Foundries Health Predictor sollte zunächst die technische Machbarkeit klären. Inzwischen existiert ein Folgeprojekt, bei dem Edge-Computing-Sensoren an mehreren Stellen eingesetzt werden. So finden sie sich beispielsweise auch in Kurven oder verschiedenen Schienensystemen.

Forscher entwickeln Qualitätsüberwachung mithilfe von Körperschall

Ohne in die laufende Produktion eingreifen zu müssen, kann dadurch der Wartungsbedarf der Transportroboter frühzeitig erkannt, präzise bestimmt und visualisiert werden. Denn lange bevor Schäden auftreten, registriert der Health Predictor Auffälligkeiten in Echtzeit. Wartung und Instandhaltung des hochkomplexen Wafer-Transportsystems können somit am tatsächlichen Bedarf ausgerichtet und Wartungszyklen entsprechend angepasst werden.

Der Health Predictor optimiert die Abläufe in der Chipfertigung weiter und die Produktionskapazitäten werden ausgelastet– gerade beim aktuellen Chipmangel auf dem Weltmarkt ist das von erheblicher Bedeutung. Zudem sinkt der Ressourcenaufwand in Bezug auf Material, Personal und Zeit. Die Lebensdauer der Transportroboter erhöht sich infolge der rechtzeitigen Wartung und intakte Teile müssen nicht mehr aus Routine ausgetauscht werden.

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Das ist ein Umstand, der auch auf das Thema Nachhaltigkeit einzahlt. Bei höchster Fertigungsqualität kann gleichzeitig die Vor-Ort-Präsenz der Wartungstechniker im Reinraum reduziert werden. Da die Hard- und Software-Komponenten des Health Predictors modular aufgebaut sind, kann die KI-basierte Anwendung zukünftig auch für weitere Fertigungs- und Logistiksysteme von Global Foundries zum Einsatz kommen.

Mit Industrie 4.0 das Drei-Säulen-Prinzip einer nachhaltigen Entwicklung realisieren

Laut einer Studie des Bundeswirtschaftsministeriums aus dem Jahr 2020 können Unternehmen, die KI-Technologien einsetzen, ihren Gewinn um rund 25 Prozent steigern. Aktuell ist Smart Maintenance als Element der Industrie 4.0 in Unternehmen im deutschsprachigen Raum noch wenig verbreitet. Berichte wie der von Global Foundries verdeutlichen jedoch das Potenzial. Ein früher Einstieg in die Digitalisierung der Produktion unter Einbezug von IoT und KI schafft Wettbewerbsvorteile und sichert Unternehmen einen Innovationsvorsprung.

Die vollständige digitale Transformation der Instandhaltung ist ein über Jahre dauernder Prozess. Erste Erfolge lassen sich mithilfe von Smart Maintenance aber schnell erzielen. Auf diese Weise sammeln Unternehmen positive Referenzwerte, der Rückhalt im Management steigt und die Bereitschaft der Mitarbeitenden, sich auf neue Prozesse und Technologien einzulassen, wächst. Auf dieser soliden Grundlage können Unternehmen aufbauen, um weitere Innovation folgen zu lassen.

* Dr. Stefan Pietschmann leitet bei T-Systems MMS den Bereich „Digital Twin Solutions“.

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