Neues Forschungsprojekt “X|CausePro” gestartet

Eine der größten Herausforderungen in der modernen Elektronikproduktion ist die steigende Komplexität von Fertigungsprozessen, insbesondere getrieben durch immer kleinere Dimensionen und zunehmende Funktionalitätsintegration. Zahlreiche Einflussparameter und deren Wechselwirkungen bestimmen die Produktqualität und werden durch konventionelle Methoden immer schwerer beherrschbar. Klassische Machine Learning-Ansätze, die auf reiner Mustererkennung und Korrelation basieren, stoßen hier an ihre Grenzen, wenn es um die Identifikation tatsächlicher Ursache-Wirkungs-Beziehungen geht. Causal Machine Learning (Causal ML) stellt hingegen einen ganzheitlichen Ansatz dar, der es ermöglicht, kausale Zusammenhänge präzise zu quantifizieren und gezielt zu beeinflussen.

Das Verbundvorhaben X|CausePro verfolgt das Ziel, durch die Kombination von Large Language Models (LLMs), kausalem maschinellen Lernen und einer eventbasierten Dateninfrastruktur die Einstiegsbarrieren für kausale Analysen in der Produktion abzubauen und gleichzeitig die Produktionseffizienz und -qualität zu steigern.

Weitere Informationen finden Sie auf den Webseiten des FAPS.

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