Maschinelles Lernen zur Verbesserung des Technologie-Laufweges in einer komplexen Halbleiterfertigung "LOTSE" Projekt uri icon

Akronym

  • LOTSE

Hauptsprache

  • ger

Interdisziplinäres Projekt

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Internationale Kooperation

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Profillinien

  • Shaping
  • networking and digitalising the economy and work

Projektname

  • Maschinelles Lernen zur Verbesserung des Technologie-Laufweges in einer komplexen Halbleiterfertigung "LOTSE"

ZAFT-Anbindung

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Beschreibung

  • Das Ziel des Projektes LOTSE ist es, eine fortschrittliche Big Data-basierte Fertigungssteuerung zu etablieren. Dies erfordert die Bewertung der Qualität bereits während der Fertigung. So sollen versteckte Qualitätsabweichungen frühzeitig durch spezielle Methoden des Maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz (KI) und durch mathematische Optimierung erkannt und behoben werdenDie informationstechnischen Teilaufgaben werden von hochspezialisierten Experten aus Hochschulen und kleinen mittelständischen Unternehmen (KMUaus Sachsen übernommen. Diese einzigartige Kooperation hat sich gemeinsam das Ziel gesetzt, zwei grundlegende Aspekte bei der Verarbeitung von Daten gesamtheitlich zu untersuchen: Qualität und Risikominimierung. Dafür werden Abweichungen kontinuierlich und frühzeitig erfasst. Defekte Computer-Chips werden bereits während der Fertigung erkannt und nicht weiterbearbeitet.  

    Die Projektpartner sind überzeugt, dass die Ergebnisse auch von anderen sächsischen Firmen, nutzbar sind. Das Potential dieser Forschungs- und Entwicklungsarbeiten ist sehr groß und ermöglicht eine besserKonkurrenzfähigkeit der Region gegenüber dem weltweiten Markt 

    Sobald die Ergebnisse nach der Fertigstellung des Projektes LOTSE in der Produktion eingesetzt werden, kann GlobalFoundries mit höherer Qualität und Effizienz Chips fertigen. Dies stärkt sowohl die Wirtschaft in der Region und ermöglicht die effektiviere Nutzung von Ressourcen, was langfristig die Umwelt schont. 

Datum/Uhrzeit-Intervall

  • Mai 10, 2023 - Mai 9, 2026

Drittmittel

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Industrie

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Privat

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Öffentlich

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