Use Case

Sinterprozessentwicklung in der Leistungselektronik

Mockup
Vom Parameterentwurf bis zur Datenerfassung und Analyse – das AISEN bringt Struktur, Rückverfolgbarkeit und Geschwindigkeit in die Entwicklung von Sinterprozessen.
Kontekt

Das Sintern ist eine zentraleVerbindungstechnologie in der Leistungselektronik. Es ermöglicht zuverlässigeChip- und Substratverbindungen, die hohen elektrischen Strömen und thermischenBelastungen standhalten.

Für belastbare Fügestellen ist einepräzise Steuerung von Druck, Temperatur, Atmosphäre und Haltezeit erforderlich– Abweichungen können zu Hohlräumen, Delamination oder frühzeitigem Ausfallführen.

Wert für Ingenieure

Schneller zur optimalen Parametereinstellung: Identifizieren Sie gezielt dierelevanten Einflussgrößen unter realistischen Einsatzbedingungen.

Geringeres Risiko durch abgesicherte Prozessfenster: Verknüpfen Sie mechanische undthermische Testergebnisse mit umfangreichen Versuchsdaten.

Wissenssicherung im Team: Dokumentieren und teilen SieProzessversuche einheitlich und standardisiert über alle Beteiligten hinweg.

Skalierbarkeit vom Labor bis zur Serie: Vergleichen Sie Sinterbedingungendetailliert über Labor-, Pilot- und Serienanlagen hinweg.

So funktioniert's
  • Im AISEN definieren Sie IhreVersuchsparameter (z. B. Kraft, Aufheizrate, Gasart), erfassen Zeitreihendatenvon Presse und Sensorik, dokumentieren Zusatzdaten wie Bediener, Charge, Anlageoder Rezeptversion und verknüpfen anschließend die Versuchsergebnisse (z. B.Scherfestigkeit, Porenanteil) mit den Versuchsbedingungen.
  • Sie analysieren Trends direkt im Toolmittels integrierter Korrelations- und Regressionsmethoden und können optionalFinite-Elemente-Simulationen einbinden.
  • Alle Versuchsreihen werden versioniertin einer durchsuchbaren Datenbank gespeichert.
Ergebnis

Ein stabiler und reproduzierbarer Sinterprozess – unabhängig von Material, Bedienpersonal oder Anlagenvariante

Quantifizierte Parameterwirkungen auf Basis realerProduktionsdaten – zur sicheren Freigabe neuer Materialkombinationen

Zukunftssichere Prozessdokumentation mit Rohdaten und interpretierten Erkenntnissen – vollständig versioniert und mit Produktfreigaben verknüpft

Grundlage für den Einsatz maschinellen Lernens zur frühzeitigen Erkennung von Abweichungen oder zur Vorhersage von Chargenergebnissen

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