Schlussbericht zum Projekt AISSI (Autonomous Integrated Scheduling for Semiconductor Industry)

Abstract

KI-basierte Produktionsplanung in der Halbleiterindustrie war zu Beginn des AISSI-Projekts ein relativ unerforschtes Gebiet. Bestehende Ansätze konzentrierten sich oft auf spezifische Teilprobleme und weniger auf eine ganzheitliche Optimierung. Ziel von AISSI war es daher, den Durchsatz und die Lieferkettenprognosen in der Halbleiterfertigung mithilfe von Deep Reinforcement Learning (DRL), digitalen Zwillingen und einer standardisierten Kommunikationsplattform (AISSI-Plattform) zu verbessern. Die Methodik umfasste die Entwicklung von DRL-Agenten, die anhand von digitalen Fabrikzwillingen trainiert und anschließend in Demonstratoren für drei Use Cases unterschiedlicher Skalierung evaluiert wurden. Die Ergebnisse zeigen eine signifikante Verbesserung gegenüber herkömmlichen Verfahren: Eine Durchsatzsteigerung von 9% im Vergleich zu Benchmarks und eine Vorhersagegenauigkeit der Lieferzeiten von 80-90% wurden erreicht. AISSI demonstriert somit das Potenzial von KI zur Optimierung der Halbleiterproduktion und bietet eine vielversprechende Basis für die Entwicklung zukünftiger, intelligenter Planungssysteme. Die AISSI-Plattform ermöglicht zudem die flexible Integration und Anpassung der Lösungen an verschiedene Anwendungsfälle innerhalb und außerhalb der Halbleiterindustrie.