Sens2IQ


Projektbeschreibung

Eine wesentliche Herausforderung im Verarbeitungsprozess elektronischer Bauteile sind die vielfältigen Einflussfaktoren, welche Auswirkungen auf die Produktqualität haben. Insbesondere ist die Affinität zur Feuchtigkeitsaufnahme der Bauteile und die daraus resultierenden Schadensmechanismen, welche zu Teileausfällen führen können, hier anzuführen. Kunststoffgehäuse elektronischer Bauteile nehmen durch Diffusionsvorgänge Feuchtigkeit aus der Fertigungsumgebung in ihre Kunststoffmatrix auf. Diese lagert sich zum Großteil zwischen den Grenzflächen des Kunststoffgehäuses und den internen Strukturen ab. Werden zu feuchtete Bauteile im Reflow-Lötprozessen verarbeitet, führt die starke Erhitzung zu einer schlagartigen Verdampfung der eingelagerten Wassermoleküle. Die damit verbundene Volumenausdehnung verursacht irreparable Schäden. Zur Schadensprävention werden Bauteile durch Zeit- sowie kostenintensive Trocknungsmaßnahmen behandelt, was häufig Engpässe im Gesamtprozess zur Folge hat. Die Verkettung weiterer Einflussparameter wie das Reflow-Lötprofil, das Leiterplattenmaterial sowie das Makro- und Mikroklima im Fertigungsumfeld beeinflussen maßgeblich die Schadensmechanismen im Verarbeitungsprozess.
Ziel des Projekts „Sens2IQ“ ist die Identifizierung qualitätsrelevanter Einflussgrößen im Verarbeitungsprozess empfindlicher elektronischer Bauteile sowie die Modellierung von Ursache- Wirkbeziehungen zwischen qualitätsbestimmenden Einfluss- und Zielgrößen. Durch die sensorische Erfassung von Daten kann ein digitales Prozessmodell zur Frühzeiterkennung von Teileausfällen entwickelt werden. Durch definierte Handlungsmaßnahmen wie z. B. den Eingriff auf Steuerungsebene können Prozesse flexibilisiert sowie Handlungsmaßnahmen bedarfsgerecht und adaptiv durchgeführt werden.
Die zur Modellierung eingesetzten Methoden verknüpfen Expertenwissen sowie selbstlernfähige Modelle zur Modellierung multivarianter Ursache- Wirkzusammenhänge zwischen Einfluss- und Zielgrößen. Im Rahmen des Projekts „Sens2IQ“ erfolgt die Erprobung des digitalen Prozessmodells in zwei Anwendungsfällen. Im Ersten Schritt wird eine Zustandsüberwachung im Verarbeitungsprozess realisiert. Das digitale Prozessmodell wird aus den bereitgestellten Daten automatisiert generiert und ermöglicht es, Zusammenhänge zwischen Einfluss- und Zielgrößen zu quantifizieren und nutzbar zu machen. Im zweiten Schritt erfolgt die Integration des digitalen Prozessmodelles. Durch die im digitalen Prozessmodell determinierten Optimal-Parameter können Eingriffe auf Steuerungsebene erfolgen. Die zur Verfügung stehende Echtzeit-Analysefähigkeit des Systemansatzes garantieren sehr kurze Regelzyklen wodurch sich das entwickelte Prozessmodell zur Beeinflussung echtzeitnaher Regelungen eignet.