Leiterplattenunternehmen machen sich KI zu eigen

von Meny Gantz

Die Entwicklung der Leiterplatte von der flächenmäßig großen, antiquierten „gedruckten Schaltung“ hin zur heutigen HDI-Leiterplatte mit Fineline-Strukturen, hin zu Halbleitersubstraten  (ICS) und noch komplexeren Produkten wurde von einer Entwicklung der weitestgehend manuellen Fertigung hin zur hochautomatisierten Produktion begleitet. Im Zuge dieser Entwicklung werden die Prozesse immer komplexer und feiner. Dies beinhaltet auch die Möglichkeiten der Inspektion sowie die Fähigkeit, Schadstellen auf Leiterplatten festzustellen und zu reparieren, Schadstellen, die früher zum Verschrotten des gesamten Boards geführt haben. Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) stellt einen wichtigen Schritt dar, einzelne Prozessschritte bei der Herstellung von Leiterplatten und letztendlich den gesamten Produktionsprozess zu optimieren.

Typischerweise verlässt sich die Leiterplattenherstellung auf Fachleute, die ihr Fachwissen über Jahre lang erworben haben. Diese Experten kennen jeden Schritt des Herstellungsprozesses ganz genau. Sie wissen, wie sie ihre Erfahrungen zur Produktionsoptimierung und Ausbeutesteigerung wirksam einsetzen können. Allerdings unterlaufen Menschen immer wieder Fehler oder sie ermüden bei immer wiederkehrenden Arbeiten und beeinträchtigen so die erreichten Optimierungen. Bedienerfehler oder die fälschliche Klassifizierung von Leiterplattenfehlern –„sogenannte Pseudofehler“ – kann zu Ausbeuteverlust oder gar Ausschuss durch vermehrtes Handling führen.

Durch die Integration von KI in den Produktionsprozess (Abb. 1) können bestehende Anlagen so erweitert werden, indem sie bestimmte „angelernte“ Aufgaben übernimmt, während menschliche Experten zur gleichen Zeit weiterhin komplexere Aufgaben wahrnehmen, die Intelligenz und Interaktion erfordern wie etwa die Optimierung und das „Anlernen“ des KI-Systems. Diese Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz steigert den Gesamtwirkungsgrad und eröffnet die größten Möglichkeiten für KI Expertensysteme.

Abb.1 KI kann zur Qualitätssteigerung in der Leiterplattenfertigung beitragen

Automated Shaping – Automatische Konturierung

MES - Produktionsleitsystem

KI und Industrie 4.0

Die Zukunft der Leiterplattenherstellung ist eine Produktionsstätte mit voll integrierten Industrie- 4.0-Systemen, die mit KI sowohl auf Fertigungsbereichsebene als auch auf Ebene des Produktionssystems ausgestattet sind. Die Fertigungsbereichsebene schließt alle Systeme der jeweiligen Produktionsbereiche mit ein, nicht nur die einzelnen individuellen Produktionssysteme.

Mit Automatisierung und Datenaustausch stellt Industrie 4.0 eine Infrastruktur zur Verfügung, die eine Produktionsanalyse in Echtzeit, bidirektionale Kommunikation und Datenverbund, Rückverfolgbarkeit und eine Datenanalyse nach Bedarf ermöglicht. Innerhalb jeder einzelnen Fabrik kann KI durch die Verwendung der von verschiedenen Produktionssystemen und Maschinen erfassten Daten den Produktionsprozess verbessern, Daten, die im Zuge von Industrie 4.0 Anwendungen wie Rückverfolgbarkeit oder bidirektionale Kommunikation gesammelt werden. Der Vorteil für den Leiterplattenhersteller besteht darin, dass die KI gewaltige Mengen systemübergreifender Daten bewertet, um eingestellte Parameter zu optimieren und die größtmögliche Produktivität und Ausbeute zu erzielen. Selbstlernende Prozesse und der Einsatz von KI sind stetig voranschreitend und erfolgen durch den Aufbau künstlicher neuronaler Netze. In einigen Jahren werden sie Korrekturen durch den Bediener überflüssig machen und zu völlig automatisierten Fabriken führen.

Die Erfordernisse für dieses neue Modell der Leiterplattenherstellung umfassen die vollständige Vernetzung aller Systeme des Unternehmens, in der die KI Überwachungs- und Entscheidungsprozesse übernimmt. Der gegenwärtige Stand der Technik erlaubt noch nicht die vollständige Automatisierung von Leiterplattenfabriken und so wird heute die KI zunächst wo immer möglich bei individuellen Systemen zum Einsatz kommen, wie z. B. bei der Automatischen-Optischen-Inspektion (AOI).  Die Vorteile bei der Einführung von KI in Produktionsanlagen liegen, in einer viel zuverlässigeren Erkennung von Fehlern – „wahren Fehlern“ – in Verbindung mit der Möglichkeit die Fehlerquelle aufzuspüren, und somit eine Anpassung der der Prozessparameter durchzuführen, um ähnliche Fehler zu vermeiden.

Teilbereiche der KI wie maschinelles Lernen und tiefgehendes Lernen bringen die Leiterplattenunternehmen dem Ziel einer vollständigen Automatisierung näher. Das maschinelle Lernen verwendet Algorithmen mit deren Hilfe Computer die Leistung eines Prozesses verbessern, indem sie auf bereits bekannte Daten und Beispiele zurückgreifen und von denen lernen, ohne dass sie ausdrücklich dafür programmiert sind. In der Leiterplattenherstellung trägt das maschinelle Lernen zur Steigerung der Ausbeute bei, verbessert die Fertigungsprozesse und reduziert manuelle Arbeitsgänge bei gleichzeitigem wirkungsvollerem Umgang mit Anlagen, Lagerbeständen und der Lieferkette.

Tiefgehendes Lernen bedeutet KI auf einem noch komplexeren Niveau, einem Niveau, das die gesamte Produktionskette des Unternehmens umfasst. Tiefgehendes Lernen ist durch die Fähigkeit des menschlichen Gehirns inspiriert, mittels vielfältiger, mehrschichtiger neuronaler Netze zu lernen, Sachverhalte zu verstehen und zu extrapolieren. In der Leiterplattenindustrie lernen Software-Expertensysteme aus ausgeklügelten Darstellungen von Mustern und Zusammenhängen der gesammelten Daten. Das Erlernte bildet dann die Basis für automatische Prozessverbesserungen in der Leiterplattenherstellung.

Die Implementierung von maschinellem und tiefgehendem Lernen befähigt Leiterplattenhersteller über das menschliche Verständnis hinaus zu gehen; das KI-System erschließt durch ein Vordringen in Bereiche, an die der Mensch nicht gedacht hätte, neue Möglichkeiten der Prozessoptimierung. Es reduziert die erforderliche Anzahl von Fachkräften und befördert die Leistungsfähigkeit indem es zusätzliche, komplexere Parameter zur Überwachung von Produktionsabläufen im Betriebsmaßstab beisteuert.

Unter Verwendung von Industrie 4.0-Sensoren (Solche, die Daten von Anlagen senden können) und -Systemen werden umfassend über den gesamten Leiterplatten-Herstellungsprozess bis zur kleinsten Produktionseinheit Daten erhoben, vom einfachen Auslesen und Dokumentieren bis zum hochentwickelten Verfolgen von Prozessparametern. Die Prozessparameter können das Ätzen, die Resistentwicklung und die Konzentration von Chemikalien im Herstellungsprozess umfassen. Unter Anwendung von tiefgehendem Lernen werden diese Datentypen zur Optimierung von Herstellungsverfahren und Prozessparametern ausgewertet, mit dem Ziel, Muster herauszufinden und Entscheidungen über notwendige Anpassungen der Prozesse zu treffen. All dies findet 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche in einer völlig automatisierten Form statt.

KI auf Systemebene

Auf Systemebene zeigen die heutigen KI Installationen im Leiterplattenbereich einen messbaren Einfluss auf die Produktivität und Ausbeute, z.B. bei AOI Prozessen. In diesem Falle reduziert maschinelles Lernen menschliche Fehler bei der elektrischen Prüfung von Leiterplatten dramatisch. Beispiele für Fehler sind Kurzschlüsse und Unterbrechungen von Leiterbahnen oder Kupferspritzern selbst in kleinsten Mengen. Die automatische Inspektion kann minimale Fehler feststellen, die durch die manuelle Inspektion nicht feststellbar sind oder vom Prüfenden übersehen werden – eine natürliche Konsequenz bei sich ständig wiederholenden Arbeitsgängen.

Bei einer klassischen Prüfung von 100 Leiterplatten ohne den Einsatz von KI werden typischerweise 20 bis 30 Fehler pro Platte festgestellt, wobei ca. 75 Prozent Scheinfehler sein können. Da alle gefundenen Fehler manuell überprüft werden müssen, kostet die Verifikation von Scheinfehlern wertvolle Arbeitszeit. Das zusätzliche Handling der Platten kann zu neuen Schäden führen kann. Zudem kann es während der Überprüfung zu weiteren Fehleinschätzungen des Bedieners kommen, durch Müdigkeit, Überarbeitung oder Ablenkung.

Durch Einsatz eines AOI Systems mit maschinellem Lernen können solche Pseudofehler und Reparaturen drastisch reduziert werden (Abb, 2). Weniger Pseudofehler bedeuten weniger Handling von Platten, was an und für sich schon die Ausbeute erhöht. Darüber hinaus liefert die KI eine beständige (und dramatisch verbesserte) Fehlerzuordnung ohne die Begrenzungen, die einem Bediener naturgegeben gesetzt sind, und gewährleistet,  zuverlässigere Ergebnisse und kürzere Verifikationszeit. Nach internen Untersuchungen von Orbotech verringert KI in AOI Systemen die Pseudofehlerrate bis zu 90 Prozent. AOI Systeme erfassen mehr Daten als jeder andere Arbeitsgang in der Leiterplattenherstellung. Sie sind in dieser Hinsicht einzigartig und daher als ein erster Schritt für die KI Implementation besonders geeignet. Gleichzeitig ist die AOI Inspektion der arbeitsintensivste Arbeitsgang innerhalb der Leiterplattenherstellung und die Einführung von KI bringt daher den größten Nutzen innerhalb der Produktion. Dies alles bedeutet für Leiterplattenhersteller: Millionen von Fehler können genauer identifiziert und zugeordnet werden, eine Produktion mit größerer Ausbeute und zu geringeren Kosten.

 

Abb.2 KI-gesteuerte AOI kann die Verifikation verringern und Arbeitszeit einsparen

Typical flow – Typischer Ablauf

Human verification – Verifikation durch Mitarbeiter

Repair – Reparatur

AI flow – KI Ablauf

Automated shaping – Automatische Konturierung

 

KI auf Fertigungs- und Systemebene arbeiten zusammen

Ein Beispiel für KI sowohl auf System- als auch auf Fertigungsebene ist folgendes: Angenommen sei, ein AOI System prüft 100 Leiterplatten. Die KI, auf Systemebene bestehend im maschinellen Lernen, filtert die Scheinfehler heraus, die vom System als Kurzschlüsse eingeordnet werden. Das KI-System erzielt die bestmöglichen Klassifikationsergebnisse mittels Bewertung mehrfacher AOI Bilder durch einen Vergleich aller Komponenten auf der Platte mit Sollmustern, d.h. wie sie aussehen sollten. Diese Informationen gehen in das den gesamten Prozess umfassende KI System ein, das durch tiefgehendes Lernen die echten Fehler als Kurzschlüsse erkennt, die eine Verlängerung der Ätzzeit erfordern, um das überschüssige Kupfer zu entfernen. Das KI-System nutzt die Daten aus der Systemebene  zu umfassenden Entscheidungen und damit zur Anpassung der Ätzparameter. Alle weiterhin produzierten Platten haben weniger, wenn überhaupt Fehler desselben Typs. Letztendlich wird der Austausch zwischen den einzelnen Ebenen weiter zunehmen und die Entscheidungsfähigkeit der KI auf der die Leiterplattenproduktion umfassenden Ebene verbessern.

Steigende Herausforderungen in der Herstellung

So wie sich die Entwicklungen der KI industrieweit schnell ausbreiten, mindestens ebenso schnell - wenn nicht in noch größerem Maße - steigen die Herausforderungen in der Leiterplattenherstellung. Die zwei vordringlichsten Gebiete auf denen die Fehlerfindung zunehmend schwieriger wird sind flexible Basismaterialien und abnehmende Leiterbahngeometrien. Die nächste Generation komplexer Materialien wie Flüssigkristall-Polyamide (liquid crystal polyamide LCP) und modifizierte Polyamide (MPI) stellen für die Hersteller neue Herausforderungen dar was die Bilderfassung, das Handling, Verwindung und feinere Strukturen betrifft. Die hochentwickelten Basismaterialien für flexible Leiterplatten führen z.B. zu mehr festgestellten Fehlern, mithin auch zu mehr Scheinfehlern. Die Zielsetzung der Hersteller bei derartig komplexen Materialien ist die Minimierung des Handlings der flexiblen Platten bei der Ermittlung der Scheinfehler. Flexible Leiterplatten (Abb. 3) sind ein Produkttyp, der wahrscheinlich viel von der KI Implementierung profitieren wird, da hier die Systeme lernen werden, mit strengeren Parametern zu produzieren.

Abb.3 Flexible Schaltungen bedeuten zusätzliche Probleme für die automatische optische Inspektion

Leiterplatten für 5G sind eine weitere Anwendung, die eine größere Genauigkeit in der Herstellung erfordert als die gegenwärtig übliche und sie haben das Potenzial, von der durch die künstliche Intelligenz ermöglichten, Fachkompetenz in hohem Maße zu profitieren. Die für 5G Anwendungen benötigten HDI Schaltungen erfordern feinere Leiterbahnbreiten mit senkrechten Flanken und höchstgenauen Parametern. Dies macht die Fehlerermittlung schwieriger als je zuvor und für die Fachleute stellt es eine extreme Herausforderung dar, eine erfolgreiche Lösung zu finden.

Angesichts dieser und weiterer, noch unbekannter Herausforderungen wird die KI in den Betrieben zum Schlüsselelement für die Produktion in der Zukunft. Die Entwicklungen in der KI Anwendung auf Fertigungsebene erfordern in der Leiterplattenherstellung etwas mehr Zeit bis sie umgesetzt werden, klar ist jedoch, dass die KI Implementation auf Systemebene bereits im Gange ist. Sie bildet die Grundlage für zukünftige völlig automatische Leiterplattenfabriken.

- Meny Gantz ist der für Marketing zuständige Vizepräsident von Orbotechs Leiterplatten-Sparte