Thin[gk]athon Distributed AI for Predictive Maintenance

Défi « IA distribuée pour la maintenance prédictive dans la fabrication de semi-conducteurs » : pipeline d'IA Edge-to-Cloud avec le kit d'IA d'Infineon

propulsé par Infineon, ZEISS Digital Innovation & Smart Systems Hub –
3 jours d'idéation et de prototypage

À PROPOS DU THIN[GK]ATHON

Le Thin[gk]athon est plus qu'un hackathon classique. Il s'agit d'un sprint de co-innovation intensif dans lequel des équipes interdisciplinaires travaillent sur de véritables défis industriels.

En moins de 3 jours, des équipes de développement de logiciels, de science des données, d'ingénierie embarquée et de l'industrie développent ensemble des prototypes fonctionnels et des concepts d'architecture technique.

L'accent est mis sur :

• l'intégration du matériel et des logiciels

• le travail avec des données et des technologies réelles

• le développement de solutions dans des conditions pratiques

Le Thin[gk]athon offre un espace dans lequel de nouvelles approches techniques peuvent être rapidement testées, évaluées et développées davantage.

LE DÉFI : L'IA DISTRIBUÉE POUR LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE

En moins de 3 jours, des équipes de développement de logiciels, de science des données, d'ingénierie embarquée et de l'industrie travaillent conjointement sur des prototypes et des concepts d'architecture technique.

L'accent est mis sur sur :

• l'intégration du matériel et des logiciels

• le travail avec des données et des technologies réelles

• le développement de solutions dans des conditions pratiques

Le Thin[gk]athon offre ainsi un espace dans lequel de nouvelles approches techniques peuvent être rapidement testées, évaluées et développées davantage.

Dans les installations de production modernes de l'industrie des semi-conducteurs, les données des capteurs des machines et des systèmes sont continuellement générées. Ces données contiennent des informations précieuses à partir desquelles l'état d'une machine peut être dérivé - par exemple en ce qui concerne l'usure, les anomalies ou les dysfonctionnements imminents.

Dans la pratique, cependant, ces données ne sont souvent pas suffisamment utilisées pour prendre des décisions de maintenance cohérentes et fondées. De plus, les données nécessaires à la maintenance prédictive font souvent défaut car elles n'ont pas encore été systématiquement enregistrées - même dans l'industrie hautement automatisée des semi-conducteurs, où la disponibilité, la stabilité et la précision ont un impact direct sur la production. Les entreprises sont confrontées à plusieurs défis :

• De grandes quantités de données sont créées directement sur site, mais en raison de ressources limitées, elles ne peuvent pas y être entièrement traitées pour tous les cas d'utilisation requis.
• Le traitement purement basé sur le cloud entraîne des latences pour les décisions critiques.
• Dans le même temps, les infrastructures d'IA adaptées ou économiquement sensées font souvent défaut au niveau local.

Cependant, des décisions rapides et fiables sont cruciales pour la disponibilité, la stabilité et les performances de production. C'est exactement le domaine de tension abordé. IA distribuée : la liaison intelligente de l'exécution locale de l'IA sur les systèmes de pointe avec la formation et la gestion centrales des modèles dans le cloud.

LA MISSION

Développer un pipeline d'IA de la périphérie au cloud fonctionnel à usage industriel qui utilise les données des capteurs pour détecter et visualiser automatiquement les états d'erreur et tirer des conclusions sur les exigences de maintenance d'une activation de ligne.

Le point de départ est un véritable environnement de test chez Infineon : une piste de test avec un système de convoyeur constitue une application pratique où les données des capteurs sont enregistrées directement sur les conteneurs de transport. Les solutions développées peuvent donc non seulement être conçues conceptuellement, mais également vérifiées et validées directement sur l'objet réel.

L'objectif est de montrer comment l'IA distribuée peut être mise en œuvre dans des environnements industriels - depuis l'acquisition de données sur le système, en passant par la formation et le déploiement, jusqu'à la détection locale et l'évaluation basée sur le cloud.

Les équipes développent une architecture de bout en bout qui :

• Capteurs de données sur les conteneurs de transport des enregistrements de route d'essai

• sélectionne et traite les données pertinentes pour la détection de l'état

• développe un concept pour l'architecture de données et de système appropriée

• implémente techniquement l'enregistrement des données, la description de l'état et la détection des erreurs

• rend les données de formation utilisables pour les états d'erreur connus et nouveaux

• la formation la plus efficace possible pour les nouveaux états d'erreur permet

• Les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés et mis à disposition en option automatiquement pour un déploiement sur les systèmes de périphérie

• Détecte les états d'erreur localement sur le périphérique de périphérie

• Les états et les résultats détectés sont mis à disposition et visualisés sous une forme appropriée

L'accent est mis ici sur un scénario de maintenance prédictive : comment reconnaître précocement quand une maintenance est requise sur la ligne - par exemple des anomalies dans les composants mécaniques tels que les roulements ou d'autres éléments susceptibles de s'user.

L'espace de solutions inclut l'industrie moderne et les technologies cloud natives, en particulier dans l'écosystème AWS et CNCF. L'utilisation de GenAI pour la recherche de solutions et le prototypage est explicitement souhaitée.

Le Thin[gk]athon sert à développer une solution qui non seulement fonctionne techniquement, mais rend également visible la valeur ajoutée de l'IA distribuée pour la détection des erreurs industrielles et la maintenance prédictive dans une application réelle.

AVANTAGES :

• collaboration directe avec les partenaires de l'industrie

• Accès à du matériel réel et à des cas d'utilisation industriels

• Soutien de mentors et d'experts en technologie

• Collaboration intense au sein d'équipes interdisciplinaires

• Réseautage avec l'industrie, les start-ups et la recherche

PROFIL DES PARTICIPANTS

Nous recherchent des participants avec des perspectives et des compétences différentes.
Les rôles typiques sont :

• Développeurs de logiciels
• Ingénieurs de données / Ingénieurs ML
• Ingénieurs embarqués
• Architectes système
• Experts de l'industrie
• Esprits créatifs / Passionnés d'IoT

DÉFI PROPRIÉTAIRE

ZEISS Digital Innovation développe des solutions logicielles individuelles pour des environnements de production complexes. Grâce à un haut niveau d'expertise industrielle et une large compréhension des innovations technologiques ainsi qu'un état d'esprit agile, les idées de solutions innovantes sont mises en œuvre rapidement et de manière créative.

L'entreprise combine son expertise dans :

• Génie logiciel industriel

• Données et IA

• Architectures Edge et Cloud

• Cybersécurité

Infineon est l'une des principales sociétés mondiales de l'industrie des semi-conducteurs. Le site de fabrication d'Infineon Dresde a été fondé en 1994 - à l'époque au sein de Siemens.

Aujourd'hui, Dresde est l'un des sites les plus modernes et les plus grands en matière de fabrication, de technologie et de développement de produits et emploie désormais plus de 4 000 personnes sur deux sites. Cela fait d'Infineon Dresden l'un des employeurs industriels les plus importants de la région.

Infineon Dresden fabrique plus de 400 produits différents basés sur des tranches de 200 mm et 300 mm pour les quatre secteurs d'activité du groupe. Avec le Smart Power Fab, Infineon ouvre à Dresde l'une des installations de production de semi-conducteurs de 300 mm les plus modernes et en même temps les plus flexibles d'Europe, avec l'un des plus grands spectres technologiques au monde.

Dans le Thin[gk]athon, ZEISS Digital Innovation et Infineon Technologies apportent un véritable défi dans le contexte de l'IA industrielle et de l'IA distribuée.

PARTENAIRES
Systèmes intelligents Hub

Infineon Technologies

Innovation numérique ZEISS


RÉSULTATS ET RECONNAISSANCE
Les meilleures équipes ont l'opportunité :

• de développer davantage leur idée avec des partenaires industriels

• pour rendre leurs résultats visibles dans le réseau Smart Systems Hub.