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Foto: AT&S
Automatisierte Bilderkennung und Analysen sind ein Sprungbrett, um in der Qualitätskontrolle deutlich Kosten und Ressourcen senken zu können. AT&S setzt jetzt auf einen KI-Algorithmus, der aus dem Bereich der sogenannten „Explainable AI“ kommt.

Forschung

Was ist „Explainable AI“? Ein Beispiel aus der Praxis

Mit Explainable AI, also erklärbarer KI, will man das Vertrauen in intelligente Systeme stärken. Wir haben ein Praxisbeispiel aus der Qualitätssicherung.

Das auf Data-Driven Business und KI spezialisierte Know-Center aus Österreich hat in diesem aktuellen Beispiel aus der Fertigungspraxis einen ganz besonderen Algorithmus entwickelt, der auf „Explainable AI“ basiert und bei der Firma AT&S zum Einsatz kommt. Dort unterstützt er eine Qualitätssicherung auf höchstem Niveau. Doch was genau ist das Besondere an dieser Form von Künstlicher Intelligenz? Dazu ein Blick in die Leiterplattenindustrie: 

Leiterplatten sind das Nervensystem aller elektronischen Geräte, ob bei mobilen Endgeräten oder im Automotive-, Industrie- und Medizinbereich. Die Einsatzbereiche sind vielfältig, ebenso wie die Herstellung. Für eine einzige Leiterplatte sind rund 150 komplexe Arbeitsschritte nötig, bis diese einsatzbereit ist.  Ulrike Klein, Leiterin der Data & Analytics Abteilung bei AT&S, berichtet hierzu: „Eine hohe Qualität unserer Produkte ist bei AT&S selbstverständlich. Bereits während des Herstellungsprozesses werden automatisiert Fotos der Leiterplatten gemacht und diese laufen anschließend durch eine Bildanalyse-Software. Mitunter kommt es dazu, dass Leiterplatten fälschlicherweise als „fehlerhaft“ erkannt werden. Leider ohne für uns nachvollziehbare Gründe. Das kostete uns zusätzliche Zeit und Ressourcen.“

Explainable AI macht das System transparenter

Für den führenden Hersteller von High-End Leiterplatten AT&S entwickelte das Know-Center einen KI-Algorithmus. Dieser erkennt nicht nur die Bilder der Leiterplatten richtig, sondern liefert auch zusätzlich eine Erklärung, warum eine Leiterplatte als defekt oder intakt erkannt worden ist. Dadurch steht AT&S nun ein transparentes KI-System zur Verfügung, das nach einer intensiven Testphase in absehbarer Zeit nachvollziehbare und erklärbare Ergebnisse liefern soll.

„Unser Ziel war es, die fehlerhaften Leiterplatten präzise zu erkennen und die Ergebnisse nachvollziehbar zu machen. Es freut uns, dass wir nicht nur das Vorhaben erfolgreich umsetzen konnten, sondern unsere Ergebnisse auch mit den Aussagen der AT&S Techniker übereinstimmen“, sagt Dr. Andreas Trügler, Leiter des DDAI-Moduls am Know-Center und erklärt weiter: „Zuerst musste unser Algorithmus verstehen, welche Leiterplatten fehlerhaft waren und warum. Dazu trainierte das Team ein neuronales Netzwerk und fütterte es mit Bilddaten korrekter und fehlerhafter Leiterplatten. Mithilfe von Methoden aus dem Forschungsfeld Explainable AI konnten wir zusätzlich die Erklärung liefern, warum und wo eine Leiterplatte als fehlerhaft erkannt worden ist.“

I4.0 und „Smart Factory“ sind längst keine Zukunftsmusik mehr

Der Einsatz von smarten und intelligenten Maschinen und Anwendungen sichert Firmen deutliche Vorteile in Zeiten von steigendem Wettbewerbsdruck. KI ist mehr denn je die treibende Technologie für innovative Produkte und Dienstleistungen im Digitalisierungszeitalter. Vor allem im Bereich der Automatisierung setzt sich die Fertigungsindustrie intensiv damit auseinander.

Stefanie Lindstaedt, Geschäftsführerin des Know-Centers erklärt: „KI ermöglicht Qualitätssicherung auf höchstem Niveau und spart Unternehmen Kosten und Ressourcen. In der automatisierten Bilderkennung und Analyse, die in vielen Branchen Einzug hält, gibt es aber Qualitätslücken. Ein weiterer Stolperstein, um KI in Unternehmen fest zu verankern, ist Vertrauen in diese Technologien. Wir freuen uns sehr, dass es in diesem Projekt gelungen ist, beide Barrieren zu überwinden.“

Praxisbeispiel zeigt, wie Akzeptanz und Vertrauen gestärkt werden

AT&S ist einer der Industriepartner im Comet-Modul DDAI. Das Modul unter der Leitung des Know-Centers, wird von der FFG gefördert und verfolgt das Ziel sichere, verifizierbare und erklärbare KI zu entwickeln, die gleichzeitig die Privatsphäre schützt. Damit soll wesentlich zu Akzeptanz und Vertrauen in KI beigetragen werden. Zukünftig will man gemeinsam mit AT&S und weiteren Industriepartnern des Moduls weitere Projekte in Richtung „Trustworthy AI“ vorantreiben.

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Foto: AT&S
Data-driven Business ist einer der wichtigsten Wirtschaftstrends. Auch in den Bereich der Leiterplattenproduktion ist dieses Thema vorgedrungen, wie das Praxisbeispiel aus der Qualitätsprüfung bei AT&T zeigt.

Kompetenzzentrum für Big Data und High Performance Computing

Das Know-Center ist eines der führenden europäischen Forschungszentren für Data-driven Business und AI. Seit 2001 werden namhafte Unternehmen dabei unterstützt, Daten als Erfolgsfaktor für ihr Unternehmen zu nutzen. Für die Datenanalyse greift das von der Big Data Value Association ausgezeichnete Know-Center auf aufgebaute Big Data- als auch High Performance Computing (HPC)-Infrastrukturen zurück.

Als fixer Bestandteil der europäischen Forschungslandschaft wickelt das Zentrum sehr erfolgreich zahlreiche Projekte und Auftragsforschung auf EU- und nationaler Ebene ab. Das im Rahmen von Comet geförderte K1-Kompetenzzentrum ist außerdem die führende Ausbildungsstätte für Data-Scientists in Österreich und bietet ebenfalls eine Bandbreite an Al-Trainings und Beratung für Firmen an.

Mehrheitsgesellschafter ist mit der TU Graz ein wesentlicher Träger der österreichischen AI-Forschung, dessen Institute zahlreiche Projekte gemeinsam mit dem Know-Center abwickeln. 2020 wurde das Know-Center mit dem I-Space Gold Award der EU ausgezeichnet, der in der gesamten EU nur neun Mal vergeben wurde. 

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