Das fach- und unternehmensübergreifende Projektteam bestand aus Experten der Unternehmen GlobalFoundries Dresden, Telekom MMS, DELTEC electronics, Smart Systems Hub und ZEISS Digital Innovation. Mehrere Monate hat das Team gemeinsam an der Heimdall-Lösung gearbeitet. Wir haben unsere Projektpartner gebeten, etwas zu ihrer Arbeit in der DPI zu schreiben.

Wer uns kennt, weiß, wie wichtig uns Zusammenarbeit ist. Nicht nur in unseren eingespielten Teams, auch über die Unternehmensgrenzen hinweg. Wir wissen unsere Partnerschaften sehr zu schätzen und sind uns dessen bewusst, dass sie wichtiger Treiber für Innovationen sind.

Das auf dem MVP (Minimal Viable Product) der DPF #4 aufbauende Implementierungsprojekt für Heimdall spiegelt genau das, was wir uns unter partnerschaftlicher Zusammenarbeit vorstellen. Wir bewegen uns in einem Ökosystem, in welchem viele von uns ähnliche Ziele verfolgen. Es geht darum, die Zukunft mitzugestalten und Unternehmen zu befähigen, den Herausforderungen in Zeiten des digitalen Wandels gestärkt entgegenzutreten. Warum also nicht gemeinsam?

Die DPF #4 hat gezeigt, welchen großen Mehrwert es hat, ein Projekt mit verschiedenen Akteuren entlang ihrer jeweiligen Expertise zu besetzen. So hatten wir als ZEISS Digital Innovation die Möglichkeit, die vorausschauende Wartung für die Overhead Transportation Vehicles um eine visuelle Inspektion zu erweitern.

Dazu entwickelte unser Team gemeinsam mit Kollegen von Smart Systems Hub und GlobalFoundries unter anderem eine in die Cloudumgebung integrierte Softwarekomponenten, welche durch den Einsatz von Hochgeschwindigkeitskameras Abweichungen und Defekte an den Fahrzeugen ermittelt. Die Daten tragen dazu bei, dass über ein Dashboard Handlungsempfehlungen zur rechtzeitigen Wartung automatisch abgeleitet werden können. Dadurch können Produktionsausfälle vermieden werden.

Unser Team hat insbesondere die Interdisziplinarität und die Agilität im Projekt als sehr positiv empfunden und beschreibt diese als wichtigen Erfolgsfaktor für IIOT-Projekte. Ebenso wertvoll war das gute Zusammenspiel der Mitwirkenden, von Zuverlässigkeit und guter Erreichbarkeit bis hin zu Transparenz und kurzen Reaktionszeiten. Die gelebte Hands-on-Mentalität ist etwas, was vor allem in Bezug auf Fortschritt auch zukünftig beibehalten werden soll.

Wir konnten viel voneinander lernen und nehmen uns auch Verbesserungsvorschläge für das nächste Gemeinschaftsprojekt mit auf den Weg. Eine Retrospektive nach Projektabschluss half uns dabei, die Sicht der Teammitglieder auf die letzten Monate in Erfahrung zu bringen, Ableitungen zu treffen und Impulse für weitere Projekte dieser Art zu geben.

Darüber hinaus ist das Thema der visuellen Inspektion eines, welches auch andere produzierende Unternehmen bewegt. So spielt es neben der Halbleitertechnik z.B. auch in der Automobilindustrie eine Rolle. Wartung im laufenden Betrieb verspricht das Vermeiden unnötiger Reparaturzyklen und damit verbunden auch Kosteneinsparungen. Im Bereich Manufacturing trägt diese Lösung zur Verbesserung des gesamten Produktionszyklus bei. Davon sollen zukünftig auch weitere Kunden profitieren.

Das Co-Innovation-Projekt „Heimdall“, zusammen mit dem Smart Systems Hub, Globalfoundries Dresden, MMS und Carl Zeiss Digital Innovation, ist eines der aktuellen Predictive Maintenance-Lösungen von DELTEC electronics. Hierbei handelt es sich um die Entwicklung und Fertigung eines Acoustic Analysers. Dieser wird in der Halbleiterfertigung eingesetzt, um Fahrgeräusche der Wafer-Transportwagen aufzunehmen und auszuwerten. Ziel ist es, Störfaktoren durch defekte Transportwagen auf dem Transportweg frühzeitig zu erkennen und damit erheblich zu reduzieren.

Hintergrund ist, dass Globalfoundries Dresden die Wartung der Wafer-Transportwagen automatisieren will, um überraschende Ausfälle zu verhindern, um somit kostenintensive Turnus-Austauschaktionen sowie Fertigungsstillstand zu verhindern.

Konkret funktioniert dies wie folgt: Dem Acoustic Analyser ist ein Ultraschallsensor vorgeschaltet, welcher überwacht, ob ein Transportwagen angefahren kommt. Wenn dieser ein positives Signal erhält, wird der Acoustic Analyser aktiviert. Somit ist kein Dauerbetrieb des Analysers notwendig und es kann Energie eingespart werden. Der Acoustic Analyser nimmt nun die Fahrgeräusche der Transportwagen auf und leitet diese per WLAN an eine Auswertungsbasis weiter. Untypische beziehungsweise nicht passende Geräusche, die auf einen Verschleiß oder Fehlfunktionen der Transportwagen hindeuten, werden mittels eines Algorithmus herausgefiltert. Sobald eine Anomalie festgestellt wird, alarmiert das System die Mitarbeitenden und diese können schnellstmöglich den betreffenden Transportwagen begutachten und gegebenenfalls instandsetzen.

P.S.: Der Projektname wurde ausgewählt, weil der gleichnamige nordische Götterwächter ebenso vor allem Überwachungsarbeit leistet wie der Acoustic Analyser.

Einzelkämpfer können in der Digitalisierung keinen Vorsprung erzielen. Ein Ökosystem aus den richtigen Partnern ist unverzichtbar. Nur wenn wir verschiedene Perspektiven, Ansätze und Wissen zusammenzubringen, kreieren wir zukunftsfähige Innovationen. Das DPF#4/ DPI4 ist ein Paradebeispiel für das Gelingen eines solchen Zusammenspiels: Alle Projektbeteiligten – von Hardware bis IT – haben an einem (Daten-) Strang gezogen und das hat einfach Spaß gemacht!

Dr. Stefan Pietschmann | Leiter Industrielle IoT-Lösungen, Telekom MMS

Der gemeinsam entwickelte „GlobalFoundries Health Predictor“ wurde im laufenden Betrieb an einer Schiene des Wafer-Transportsystems im Reinraum installiert.
Ein hochsensibler akustischer Edge Computing-Sensor erfasst bei der smarten Lösung den Schall der vorbeigleitenden Fahrzeuge und kann Anomalien feststellen, beispielsweise, wenn ein Rad beschädigt oder ein Kugellager defekt ist. Mithilfe von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz werden die Daten zu Schwingungen und Vibrationen mit den bereits verfügbaren historischen Daten in einer Datenbank abgeglichen.

Dank Edge Computing kann die Latenzzeit bei der Übermittlung der Daten – im Gegensatz zu einer Cloud-Lösung – so geringgehalten werden, dass die Erkennung und Analyse von Fehlern in Echtzeit erfolgen kann. Auf einem Dashboard wird der „Gesundheitszustand“ der Transportroboter mit einem Ampel-System permanent gemonitort. Dabei kommt die Cloud-Plattform Amazon Web Services 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 Files mit fahrzeugbezogenen Daten auswertet.

Die DPI Heimdall ist ein Paradebeispiel dafür, wie neue Technologie durch Co-Innovation schnell und erfolgreich in die Anwendung gebracht werden kann. Hierzu unseren Beitrag geleistet zu haben ist etwas, auf dass ich besonders stolz bin.“

MICHAEL KAISER
CEO | Smart Systems Hub

Als SCRUM Master war es für mich überaus bereichernd mit einem Entwicklerteam bestehend aus Hardware, Cloud, Embedded und AI Developern zu arbeiten, die agile Werte und Prinzipien verinnerlichen konnten. Dadurch haben wir als Team gemeinsam schnell Erfolge erzielen und einen Mehrwert stiften können.

Von besonderer Wichtigkeit war hierfür vor allem eine Transparente Kommunikationskultur innerhalb des Teams, die wir gemeinsam etablieren konnten. Für mich ergaben sich aus den gemachten Erfahrungen viele wichtige Learnings, die ich in nachfolgende Projekte einfließen lassen kann.“

HANS KLINGSTEDT
Business Development & Co-Innovation | Smart Systems Hub

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