Vom 23. bis 27. August findet in Lyon die Automationskonferenz IEEE CASE statt. Im Rahmen dieser Konferenz fand am 24.08. eine Special Session zum Thema Machine Learning und Datenanalyse für die Fehleranalyse in der Fertigungsindustrie statt. Diese wurde von Prof. Boucher (Ecole Des Mines De Saint-Etienne), Prof. Weyrich (IAS Universität Stuttgart) und Prof. Kallfass (ILH Universität Stuttgart) im Rahmen des EUREKA Projektes FA4.0 zusammen mit Industriepartnern organisiert.
Ziel dieser Special Session ist es, einen Beitrag zum internationalen Stand der Forschung zu leisten und dabei die jüngsten und laufenden Arbeiten im Bereich der industriellen Anwendungen hervorzuheben. Es soll gezeigt werden, wie leistungsfähig die Kombination von statistischen Ansätzen mit innovativen ML/AI-Techniken ist, um aus heterogenen Datenbanken, die sich auf bestimmte industrielle Bereiche beziehen, wichtige kausale Informationen über Produktionsfehler zu extrahieren.
Beiträge gab es unter anderem zu den Themen Intelligent Fault Analysis Decision Flow in Semiconductor Industry 4.0 Using Natural Language Processing with Deep Clustering (Kenneth Ezukwoke - Ecole Des Mines Saint-Etienne), Non-Destructive Failure Analysis of Power Devices Via Time-Domain Reflectometry (Kanuj Sharma – ILH Universität Stuttgart) oder A Hybrid Modelling Approach for Parameter Estimation of Analytical Reflection Models in the Failure Analysis Process of Semiconductors (Simon Kamm – IAS Universität Stuttgart).
Hybride Konferenz mit Teilnehmern vorort und „online“ aufgrund von Corona
Konferenzteilnehmer im Gespräch