Thin[gk]athon Distributed AI for Predictive Maintenance

Challenge "Distributed AI for Predictive Maintenance in der Halbleiterfertigung": Edge-to-Cloud AI Pipeline mit dem Infineon AI Kit

powered by Infineon, ZEISS Digital Innovation & Smart Systems Hub –
3 Tage Ideenfindung & Prototyping

ABOUT THE THIN[GK]ATHON

Der Thin[gk]athon ist mehr als ein klassischer Hackathon. Er ist ein intensiver Co-Innovation-Sprint, in dem interdisziplinäre Teams reale industrielle Herausforderungen bearbeiten.

Innerhalb von weniger als 3 Tagen entwickeln Teams aus Softwareentwicklung, Data Science, Embedded Engineering und Industrie gemeinsam funktionierende Prototypen und technische Architekturkonzepte.

Der Fokus liegt dabei auf:

• der Integration von Hardware und Software

• der Arbeit mit realen Daten und Technologien

• der Entwicklung von Lösungen unter praxisnahen Bedingungen

Der Thin[gk]athon bietet damit einen Raum, in dem neue technische Ansätze schnell getestet, bewertet und weiterentwickelt werden können.

DIE CHALLENGE: DISTRIBUTED AI FÜR DIE VORAUSSCHAUENDE WARTUNG

Innerhalb von weniger als 3 Tagen entwickeln Teams aus Softwareentwicklung, Data Science, Embedded Engineering und Industrie gemeinsam funktionierende Prototypen und technische Architekturkonzepte.

Der Fokus liegt dabei auf:

• der Integration von Hardware und Software

• der Arbeit mit realen Daten und Technologien

• der Entwicklung von Lösungen unter praxisnahen Bedingungen

Der Thin[gk]athon bietet damit einen Raum, in dem neue technische Ansätze schnell getestet, bewertet und weiterentwickelt werden können.

In modernen Produktionsanlagen der Halbleiterindustrie entstehen kontinuierlich Sensordaten aus Maschinen und Anlagen. Diese Daten enthalten wertvolle Informationen, aus denen sich der Zustand einer Maschine ableiten lässt – etwa im Hinblick auf Verschleiß, Anomalien oder drohende Fehlfunktionen.

In der Praxis werden diese Daten jedoch häufig noch nicht ausreichend genutzt, um daraus konsequent und fundiert Wartungsentscheidungen abzuleiten. Hinzu kommt, dass für Predictive Maintenance oft genau die Daten fehlen, die für eine vorausschauende Instandhaltung erforderlich sind, weil sie bislang noch nicht systematisch erfasst werden – selbst in der hochautomatisierten Halbleiterindustrie, in der Verfügbarkeit, Stabilität und Präzision direkte Auswirkungen auf die Produktion haben. Unternehmen stehen dabei vor mehreren Herausforderungen:

• Große Datenmengen entstehen direkt vor Ort, können auf Grund begrenzter Ressourcen dort aber nicht für alle benötigten Anwendungsfälle vollständig verarbeitet werden
• Eine rein cloudbasierte Verarbeitung verursacht Latenzen für zeitkritische Entscheidungen
• Gleichzeitig fehlen lokal oft geeignete oder wirtschaftlich sinnvolle KI‑Infrastrukturen

Schnelle und verlässliche Entscheidungen sind jedoch entscheidend für Verfügbarkeit, Stabilität und Produktionsleistung Genau dieses Spannungsfeld adressiert Distributed AI: die intelligente Verknüpfung von lokaler KI-Ausführung auf Edge-Systemen mit zentralem Modelltraining und Management in der Cloud.

THE MISSION

Entwickelt eine funktionierende Edge-to-Cloud AI Pipeline für den industriellen Einsatz, die Sensordaten nutzt, um Fehlerzustände automatisch zu erkennen, zu visualisieren und daraus Rückschlüsse für den Wartungsbedarf einer Linie zu ermöglichen.

Ausgangspunkt ist eine reale Testumgebung bei Infineon: Eine Teststrecke mit Conveyor-System bildet eine praxisnahe Anwendung, an der Sensordaten direkt an Transportbehältern erfasst werden. Die entwickelten Lösungen können damit nicht nur konzeptionell entworfen, sondern direkt am realen Objekt überprüft und validiert werden.

Ziel ist es, zu zeigen, wie Distributed AI in industriellen Umgebungen konkret umgesetzt werden kann – von der Datenerfassung an der Anlage, über Training und Deployment, bis zur lokalen Erkennung und cloudbasierten Auswertung.

Die Teams entwickeln dafür eine End-to-End-Architektur, die:

• Sensordaten an den Transportbehältern der Teststrecke erfasst

• relevante Daten für die Zustandserkennung auswählt und aufbereitet

• ein Konzept für die passende Daten- und Systemarchitektur erarbeitet

• die Datenaufnahme, Zustandsbeschreibung und Fehlererfassung technisch umsetzt

• Trainingsdaten für bekannte und neue Fehlerzustände nutzbar macht

• ein möglichst effizientes Training für neue Fehlerzustände ermöglicht

• Machine-Learning-Modelle trainiert und optional automatisiert für ein Deployment auf Edge-Systemen bereitstellt

• Fehlerzustände lokal auf dem Edge-Gerät erkennt

• die erkannten Zustände und Ergebnisse in geeigneter Form bereitstellt und visualisiert

Im Zentrum steht dabei ein Predictive-Maintenance-Szenario: Wie lässt sich frühzeitig erkennen, wann Wartungsbedarf an der Linie entsteht – etwa durch Auffälligkeiten an mechanischen Komponenten wie Lagern oder anderen verschleißanfälligen Elementen.

Der Lösungsraum umfasst dabei moderne industrielle und cloud-native Technologien, insbesondere im Umfeld von AWS und dem CNCF Ökosystem. Die Nutzung von GenAI zur Lösungsfindung & für das Prototyping ist explizit erwünscht.

Der Thin[gk]athon dient dazu, eine Lösung zu entwickeln, die nicht nur technisch funktioniert, sondern den Mehrwert von Distributed AI für industrielle Fehlererkennung und vorausschauende Wartung in einer realen Anwendung sichtbar macht.

BENEFITS:

• direkter Zusammenarbeit mit Industriepartnern

• Zugang zu realer Hardware und industriellen Use Cases

• Unterstützung durch Mentoren und Technologieexperten

• intensiver Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams

• Networking mit Industrie, Start-ups und Forschung

TEILNEHMERPROFIL

Gesucht werden Teilnehmende mit unterschiedlichen Perspektiven und Fähigkeiten.
Typische Rollen sind:

• Software Developers
• Data Engineers / ML Engineers
• Embedded Engineers
• System Architects
• Industry Experts
• Kreative Köpfe / IoT Enthusiasts

CHALLENGE OWNER

ZEISS Digital Innovation entwickelt individuelle Softwarelösungen für komplexe Produktionsumgebungen. Dank hoher Branchenexpertise und einem breiten Verständnis für technologische Neuerungen sowie einem agilen Mindset, werden innovative Lösungsideen schnell und kreativ umgesetzt.

Das Unternehmen verbindet Expertise in:

• Industrial Software Engineering

• Data & AI

• Edge- und Cloud-Architekturen

• Cybersecurity

Infineon gehört zu den weltweit führenden Unternehmen der Halbleiterbranche. Der Fertigungsstandort Infineon Dresden wurde 1994 gegründet – damals noch als Teil von Siemens.

Heute ist Dresden einer der modernsten und größten Standorte für Fertigung, Technologie- und Produktentwicklung und beschäftigt inzwischen mehr als 4.000 Mitarbeitende an zwei Standorten. Damit ist Infineon Dresden einer der wichtigsten industriellen Arbeitgeber der Region.

Infineon Dresden fertigt über 400 verschiedene Produkte auf Basis von 200mm- und 300mm-Wafern für alle vier Geschäftsbereiche des Konzerns. Mit der Smart Power Fab eröffnet Infineon in Dresden eine der modernsten und zugleich flexibelsten 300mm-Halbleiterfertigungen in Europa mit einem der größten Technologiespektren weltweit.

Im Thin[gk]athon bringen ZEISS Digital Innovation und Infineon Technologies eine reale Herausforderung aus dem Kontext Industrial AI und Distributed AI ein.

PARTNERS
Smart Systems Hub

Infineon Technologies

ZEISS Digital Innovation

ERGEBNISSE UND RECOGNITION
Die besten Teams erhalten die Möglichkeit:

• ihre Idee gemeinsam mit Industriepartnern weiterzuentwickeln

• ihre Ergebnisse im Smart Systems Hub Netzwerk sichtbar zu machen.