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19.11.2021 | Neue Ansätze für Entwicklungsprozesse

Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) spielt für jede Elektronik eine große Rolle. Aber die systematische Optimierung ist aufwändig, für KMU schwierig umzusetzen. Im Rahmen des Verbundprojektes progressivKI untersuchen wir mit Partnern wie Künstliche Intelligenz den Prozess zukünftig erleichtern könnte.

Gemeinsam mit unseren Partnern EMC-Test, Fraunhofer ENAS in Paderborn und der Hochschule Hamm-Lippstadt haben wir uns die EMV-Entstörung aus dem Strauß der Entwicklungsherausforderungen herausgegriffen.
Bisher ist das häufig ein wenig zufriedenstellender Prozess: Die Elektronikentwickler entwickeln und designen nach anerkannten Regeln in der Hoffnung, dass die EMV-Performance am Ende stimmt. Der fertige Prototyp geht dann zum EMV-Labor für Precompliance- oder Endtest und das Labor prüft das Gerät hinsichtlich seiner Eigenschaften. Der Ergebnisse werden zurückgespielt, entweder gut oder schlecht. Eine Analyse der Ursachen findet im Labor häufig nicht statt, ist angesichts der vorliegenden Informationen auch selten möglich.
Wenn alle Tests bestanden werden, ist die Welt in Ordnung, aber wehe das Gerät besteht nicht. Dann wird es für KMU oftmals schwierig.

Natürlich lässt sich die Entwicklung mit Simulation deutlich planbarer gestalten, EMV-Klippen von Anfang an umschiffen. Aber neben der notwendigen Software ist auch eine gehörige Portion Knowhow und Manpower (oder Fraupower) notwendig um sinnvoll zu simulieren. Das können viele KMU gar nicht leisten. Der notwendige Aufwand steht bei vielen kleinen Projekten, wie auch wir sie häufig bearbeiten, nicht in einem sinnvollen Verhältnis zur Basis-Entwicklung.
In großen Unternehmen stehen teilweise ganze Teams zu Verfügung, die nur mit EMV-Optimierung betraut sind: Von der Entwicklung über erste Muster bis zur finalen Freigabe. Aber selbst solche Teams stolpern immer wieder mal über ein Projekt, das ungeplant negativ verläuft. Denn die EMV-Performance einer Baugruppe (oder eines Systems) wird durch eine Vielzahl an Parametern bestimmt. Diese physikalisch alle zu verstehen und zu beherrschen ist eine nahezu unmögliche Aufgabe. Wohl dem, der solche Experten hat.
Schon die Fehlersuche mit den Messergebnissen kann extrem aufwändig sein. Und selbst wenn man den Fehler lokalisieren kann, ist noch nicht gesagt, dass er sich einfach beheben lässt.

Wir bei Binder Elektronik haben bisher vor allem positive Erfahrungen gemacht. Unsere Entwicklungen schnitten in der Regel gut im EMV-Test ab. Aber es gab auch die Ausnahmen, die uns richtig Nerven gekostet haben.
Aus diesem Grund werden wir im Lauf der nächsten zwei Jahre und im Rahmen des Verbundprojekts progressivKI untersuchen wie man den Prozess der Entstörung, also dem Beheben erkannter EMV-Probleme, mittels KI verbessern kann. Unser Ziel ist aus den Messdaten Rückschlüsse auf die Ursache zu generieren um somit den Entwicklern die Suche und die Behebung des Problems zu erleichtern. Wir sind unglaublich gespannt wie weit das möglich sein wird.