Starke Synergien durch Zusammenarbeit von Strama-MPS - F & K DELVOTEC Bondtechnik - Fraunhofer IPA Das Forschungsprojekt KI-BOND beschäftigt sich mit dem Einsatz von maschinellem Lernen beim Ultraschalldrahtbonden. In diesem Verbundprojekt wurde untersucht, wie die Qualität von Bondverbindungen mittels maschineller Lernverfahren auf Basis vorhandener Prozess- und Maschinendaten vorhergesagt werden kann. Der Vorteil dieses Verfahrens liegt darin, dass die Echtzeitüberwachung zerstörungsfrei und ohne zusätzliche Sensorik realisiert werden kann. Kontaktieren Sie unsere Kollegen, insbesondere Christoph Buchner, wenn Sie mehr über das Forschungsprojekt erfahren möchten! Lesen Sie die vollständige Veröffentlichung hier: https://rdcu.be/dMUD7 Über "Open-Access-Publikationskosten" ermöglicht und organisiert durch ProjektDEAL. Diese Arbeit wurde gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie im Rahmen des Gemeinsamen Bayerischen Förderprogramms (BayVFP) - Förderlinie Digitalisierung - Förderbereich Informations- und Kommunikationstechnik unter dem Förderkennzeichen DIK0460. #MovingTheLimits #Together #Constantly -------------------------------------------- Member of Strama Group
I am excited to share our latest open-access publication in "The International Journal of Advanced Manufacturing Technology"! This publication marks a significant achievement and reflects the dedication and collaboration of our entire team (Strama-MPS, F & K DELVOTEC Bondtechnik GmbH & Fraunhofer IPA). A huge thank you to my esteemed co-authors: - Christian Seidler - Marco Huber - Hartmut Eigenbrod - Hans-Georg von Ribbeck - Franz Schlicht It has been a privilege to collaborate with such talented and committed professionals. Your contributions have been critical to this project's success. Our work focuses on using Machine Learning for quality prediction in ultrasonic wire bonding. Read the full publication here: https://rdcu.be/dMUD7 #ResearchPublication #Collaboration #MachineLearning #UltrasonicWireBonding #QualityPrediction