Een nieuw analytisch raamwerk helpt bij het optimaliseren van productieomgevingen. Het raamwerk analyseert de verschillende stappen die binnen productieomgevingen plaatsvinden, verbindt deze met elkaar en coördineert de stappen. Het raamwerk zorgt dat optimalisaties van individuele stappen het productieproces als geheel vooruithelpen.
Het analytisch raamwerk is ontwikkeld door een team van onderzoekers onder leiding van de Amerikaanse University of Buffalo. Het raamwerk heet STREAM en combineert kunstmatige intelligentie met onder meer simulaties. Het analytisch raamwerk creëert een openbare online bibliotheek. Onderzoekers en professionals uit de maakindustrie kunnen hier informatie en ervaringen delen met betrekking tot data, modellen, simulators, controllers, analytische gegevens en empirische onderzoeken.
Een productieproces bestaat uit een groot aantal stappen, die met elkaar zijn verbonden. “Een commercieel productie is het eindresultaat van een lange keten van met elkaar verbonden stappen, die regio’s, sectoren en verschillende productieprocessen kunnen beslaan”, legt Hongyue Sun, assistent-hoogleraar industriële en systeemtechniek bij de University of Buffalo, uit.
Iedere individuele stap in het productieproces kan worden geoptimaliseerd. Hoewel deze optimalisatie de individuele stap vooruithelpt, is het effect op het productieproces als geheel niet altijd positief. Het STREAM-raamwerk verbindt de verschillende stappen en zorgt dat optimalisaties het productieproces als geheel ten goede komen.
“Wij creëren een analytisch raamwerk dat al deze processen verbindt en coördineert. Het eindresultaat is een cyber-fysiek systeem dat kunstmatige intelligentie en andere tools gebruikt voor het optimaliseren en uiteindelijk verbeteren van productiesystemen”, aldus Sun.
Als voorbeeld noemt de onderzoeker chipproductie, een proces dat uit diverse stappen bestaat. “Dit omvat tientallen stappen, waaronder het groeien van kristallen, snijden van ingots, het creëren en polijsten van wafers, lithografie, etsen en chemisch-mechanische planarisatie”, zegt de onderzoeker. “Deze fases kennen sterke dynamieken en afhankelijkheden. De processen in downstream fases worden beïnvloed door de processen in upstream fases, zowel wat betreft kwaliteit als productiviteit.”
Als voorbeeld noemt Sun meerdere wafermachines, die samenwerken voor het produceren van honderden wafers. Real-time proces- en productie-informatie van de betrokken machines zijn op elkaar van invloed en bepalen de prestaties van het productiesysteem als geheel. Het STREAM-raamwerk kan deze stappen met elkaar coördineren en zo chipproductie als geheel optimaliseren.
Het project krijgt een subsidie van 2,3 miljoen dollar van de Amerikaanse National Science Foundation (NSF), dat diverse industrieën ondersteund. De subsidie is onderdeel van het Future Manufacturing Research Grant CyberManufacturing project van het NSF. Future Manufacturing ondersteunt fundamenteel onderzoek en onderwijs van toekomstige arbeidskrachten. Zo wil het NSF wetenschappelijke, technologische, educatieve, economische en sociale barrières overwinnen en nieuwe productiemogelijkheden katalyseren die nog niet bestaan.
Auteur: Wouter Hoeffnagel
Foto: Ulrike Leone via Pixabay