Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM
Das Kernziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines hybriden Ansatzes zur Selbstvalidierung von sicherheitskritischen Elektronikanwendungen. Auf Basis der realen, lokal verfügbaren Daten im Feld wird eine eindeutige Systemcharakterisierung durchgeführt. Hierdurch können sowohl kritische Systemzustände verhindert werden als auch Redundanzen und Überdimensionierung im System reduziert werden.
Im Projekt werden gezielt physikalische Degradationsmodelle (White-Box-Modelle) und datenbasierte KI-Modelle (Black-Box-Modelle) zur eindeutigen Systemcharakterisierung während der Nutzungsphase sowie zur Gewährleistung funktionaler Integrität kombiniert und in einem hybriden Modell (Grey-Box-Modell) zusammengeführt. Die hybride Modellbildung dient der Erstellung geeigneter unverwechselbarer Signaturen der Baugruppen in einem System, die sogenannten digitalen Zwillinge. Dabei werden neben dem Initialzustand der Baugruppen, z.B., Prozessschwankungen (Anteil an Voids im Lot, Lotgeometrie, Positioniergenauigkeit, usw.) auch die Auswirkung der Feldbelastung auf die funktionale Integrität berücksichtigt.
Für die Schaffung einer Datenbasis und der experimentellen Evaluation der Modelle werden mehrstufige Musteranwendungen mit unterschiedlichsten Designelementen entwickelt. Dadurch können die Modellgrenzen geprüft und der Funktionsumfang der Modelle schrittweise erhöht werden. Weiterhin wird dafür eine neuartige Test- und Messmethodik zur Onlineerfassung von Merkmalsänderungen, Belastungszuständen und Systemmanipulation entwickelt.
Um einen effizienten Datenfluss zu erreichen wird eine Software- und Kommunikationsarchitektur geschaffen, durch welche die anfallenden Daten vorverarbeitet und mit den Modellen gekoppelt werden können. Als Lösungsansatz wird eine verteilte, Service-orientierte Softwarearchitektur angestrebt und erforscht, die skalierbar und bauteilspezifisch Prognose und Entscheidungsfunktionen bereitstellt.
Im Ergebnis ermöglicht der hybride Grey-Box-Modellansatz somit im Betrieb die frühzeitige Lebensdauervorhersage des elektronischen Systems, die Erkennung von Systemmanipulationen sowie die Bestimmung des Einflusses von fertigungsbedingten Toleranzen auf den Systemzustand.