Thin[gk]athon Distributed AI for Predictive Maintenance

Завдання «Розподілений штучний інтелект для прогнозованого обслуговування у виробництві напівпровідників»: конвеєр штучного інтелекту Edge-to-Cloud із комплектом штучного інтелекту Infineon

за технологією Infineon, ZEISS Digital Innovation & Smart Systems Hub –
3 дні ідей і створення прототипів

ПРО THIN[GK]ATHON

Thin[gk]athon — це більше, ніж класика хакатон. Це інтенсивний спільний інноваційний спринт, у якому міждисциплінарні команди працюють над реальними промисловими викликами.

Протягом менш ніж 3 днів команди з розробки програмного забезпечення, науки про дані, вбудованої техніки та промисловості разом розробляють робочі прототипи та концепції технічної архітектури.

Основна увага приділяється:

• інтеграції апаратного та програмного забезпечення

• роботі з реальними даними та Технології

• розробка рішень у практичних умовах

Thin[gk]athon пропонує простір, у якому нові технічні підходи можна швидко перевірити, оцінити та розвинути далі.

ЗАВДАННЯ: РОЗПОДІЛЕНИЙ ШІ ДЛЯ ПРОГНОЗИВНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ

Протягом менш ніж 3 дні, команди з розробки програмного забезпечення, науки про дані, вбудованої техніки та спільно функціонуючих прототипів промисловості та концепцій технічної архітектури.

У центрі уваги:

• інтеграція апаратного та програмного забезпечення

• робота з реальними даними та технологіями

• розробка рішень у практичних умовах

Таким чином Thin[gk]athon пропонує простір, у якому нові технічні підходи можна швидко перевірити, оцінити та розвинути далі.

Сучасні виробничі потужності напівпровідникової промисловості безперервно генерують дані датчиків від машин і систем. Ці дані містять цінну інформацію, на основі якої можна визначити стан машини, наприклад щодо зносу, аномалій або загрозливих несправностей.

Однак на практиці ці дані часто не використовуються достатньо для прийняття послідовних і обґрунтованих рішень щодо технічного обслуговування. Крім того, дані, необхідні для прогнозного технічного обслуговування, часто відсутні, оскільки вони ще не були систематично записані - навіть у високоавтоматизованій промисловості напівпровідників, де доступність, стабільність і точність безпосередньо впливають на виробництво. Компанії стикаються з кількома проблемами:

• Великі обсяги даних створюються безпосередньо на місці, але через обмежені ресурси не можуть бути повністю оброблені там для всіх необхідних варіантів використання
• Обробка в суто хмарі спричиняє затримки для прийняття критично важливих рішень
• У той же час відповідна або економічно розумна інфраструктура штучного інтелекту часто відсутня локально

Однак швидка та надійні рішення мають вирішальне значення для доступності, стабільності та продуктивності. Це саме те, що вирішує проблему. Розподілений ШІ: інтелектуальний зв’язок виконання локального штучного інтелекту на периферійних системах із централізованим навчанням моделі та керуванням у хмарі.

МІСІЯ

Розробляє діючий конвеєр штучного інтелекту від краю до хмари для промислового використання, який використовує дані датчиків для автоматично виявляти та візуалізувати стани помилок і робити висновки щодо вимог до обслуговування лінії включення.

Відправною точкою є реальне тестове середовище в Infineon: тестовий трек із конвеєрною системою формує практичне застосування, де дані датчиків записуються безпосередньо на транспортні контейнери. Таким чином, розроблені рішення можна не лише концептуально спроектувати, але й перевірити та підтвердити безпосередньо на реальному об’єкті.

Мета полягає в тому, щоб показати, як розподілений штучний інтелект може бути реалізований у промисловому середовищі – від збору даних у системі, через навчання та розгортання, до локального виявлення та хмарної оцінки.

Команди розробляють наскрізну архітектуру, яка:

• Дані датчиків на транспортні контейнери тестового маршруту записують

• вибирає та обробляє відповідні дані для виявлення стану

• розробляє концепцію відповідних даних і архітектури системи

• технічно реалізує запис даних, опис стану та виявлення помилок

• робить навчальні дані придатними для відомих і нових станів помилок

• можливе найефективніше навчання для нових станів помилок.

• Моделі машинного навчання навчаються та, за бажанням, автоматично стають доступними для розгортання на периферійних системах.

• Виявляє стани помилок локально на крайньому пристрої.

• Виявлені стани та результати стають доступними та візуалізуються у відповідній формі

Основна увага приділяється прогнозованому сценарію технічного обслуговування: як можна завчасно розпізнати, коли на лінії потрібне технічне обслуговування – наприклад, несправності механічних компонентів, таких як підшипники чи інші елементи, схильні до зносу.

Простір рішень включає сучасні промислові та хмарні технології, особливо в екосистемі AWS і CNCF. Використання GenAI для пошуку рішень і створення прототипів явно бажане.

Thin[gk]athon служить для розробки рішення, яке не тільки працює технічно, але й робить додаткову цінність розподіленого штучного інтелекту для виявлення промислових помилок і прогнозованого обслуговування видимими в реальній програмі.

ПЕРЕВАГИ:

• пряма співпраця з галузевими партнерами

• Доступ до справжнього апаратного забезпечення та прикладів промислового використання

• Підтримка з боку наставників і технологічних експертів

• Інтенсивна співпраця в міждисциплінарних командах

• Мережа з промисловістю, стартапами та дослідниками

ПРОФІЛЬ УЧАСНИКА

Ми шукаємо учасників з різним досвідом, перспективами та навичками.
Типові посади:

• Розробники програмного забезпечення
• Інженери даних / Інженери ML
• Інженери вбудованих систем
• Системи Архітектори
• Експерти галузі
• Креативні розумники / ентузіасти Інтернету речей

ВЛАСНИК ВИКЛИКУ

ZEISS Digital Innovation розробляє індивідуальні програмні рішення для складних виробничих середовищ. Завдяки високому галузевому досвіду та широкому розумінню технологічних інновацій, а також гнучкому мисленню інноваційні ідеї рішень впроваджуються швидко та креативно.

Компанія поєднує досвід у:

• промисловій інженерії програмного забезпечення

• даних та штучному інтелекті

• граничних та хмарних архітектурах

• Кібербезпека

Infineon є однією з провідних світових компаній у галузі напівпровідників. Виробничий завод Infineon Dresden був заснований у 1994 році, тоді як частина Siemens.

Сьогодні Дрезден є одним із найсучасніших і найбільших місць для виробництва, технологій і розробки продуктів, і зараз тут працює понад 4000 людей у ​​двох місцях. Це робить Infineon Dresden одним із найважливіших промислових роботодавців у регіоні.

Infineon Dresden виробляє понад 400 різних продуктів на основі пластин 200 і 300 мм для всіх чотирьох бізнес-сфер групи. За допомогою Smart Power Fab Infineon відкриває в Дрездені одне з найсучасніших і водночас найгнучкіших виробництв 300-міліметрових напівпровідників у Європі з одним із найбільших технологічних спектрів у світі.

У Thin[gk]athon ZEISS Digital Innovation та Infineon Technologies представляють справжній виклик у контексті промислового штучного інтелекту та розподіленого. AI.

ПАРТНЕРИ
Smart Systems Hub

Infineon Technologies

Цифрові інновації ZEISS


РЕЗУЛЬТАТИ ТА ВИЗНАННЯ
Найкращі команди отримують можливість:

• продовжити розвиток своєї ідеї разом із галузевими партнерами

• зробити результати видимими в мережі Smart Systems Hub.