SB_22131LP

2024
Abschlussbericht
DVS-Forschung
Datenbasierte
Modellierung des
Selektivwellenlötens zur
Vorhersage der Lötqualität
(SmartSelective)

Datenbasierte Modellierung
des Selektivwellenlötens zur
Vorhersage der Lötqualität
(SmartSelective)
Abschlussbericht zum
Forschungsvorhaben IGF-Nr.: 22.131N
DVS-Nr.: 10.3494
Friedrich-Alexander-Universität
Erlangen-Nürnberg Department
Maschinenbau Lehrstuhl für
Fertigungsautomatisierung und
Produktionssystematik
Förderhinweis:
Das IGF-Vorhaben Nr.: 22.131 N / DVS-Nr.: 10.3494 der Forschungsvereinigung
Schweißen und verwandte Verfahren e.V. des DVS, Aachener Str. 172, 40223 Düsseldorf,
wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen
Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

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Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der
Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind online
abrufbar unter: http://dnb.dnb.de
© 2024 DVS Media GmbH, Düsseldorf
DVS Forschung Band 596
Bestell-Nr.: 170706
Kontakt:
Forschungsvereinigung Schweißen
und verwandte Verfahren e.V. des DVS
T +49 211 1591-0
F +49 211 1591-200
forschung@dvs-home.de
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Schlussbericht vom 31.1.2025
zu IGF-Vorhaben Nr. 01IF22131N
Thema
Datenbasierte Modellierung des Selektivwellenlötens zur Vorhersage der Lötqualität
(SmartSelective)
Berichtszeitraum
1.4.2022 - 30.9.2024
Forschungsvereinigung
Forschungsvereinigung Schweißen und verwandte Verfahren e.V. des DVS
Forschungseinrichtung(en)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)

Seite 2 des Schlussberichts zu IGF-Vorhaben 01IF22131N
Inhalt
THEMA .............................................................................................................................. 1
BERICHTSZEITRAUM ........................................................................................................... 1
FORSCHUNGSVEREINIGUNG ................................................................................................ 1
FORSCHUNGSEINRICHTUNG(EN) .......................................................................................... 1
AUSGANGSSITUATION UND PROJEKTZIEL ............................................................................. 5
GEGENÜBERSTELLUNG DER DURCHGEFÜHRTEN ARBEITEN UND DES ERGEBNISSES MIT DEN
ZIELEN DES PROJEKTS .............................................................................................. 6
1. AP 1: ERSTELLUNG DES PROZESSMODELLS ............................................................... 8
1.1. Beschreibung des Selektivwellenlötprozesses ................................................... 8
1.1.1. Analyse der Prozesseinflussfaktoren ................................................................. 10
1.2. Entwicklung einer einheitlichen Datenbasis für Industrie- und Versuchsdaten
15
1.3. Auswahl aussagekräftiger Bewertungskriterien der ML Vorhersagequalität -
Abnahmekriterien und Design-Rules .................................................................. 18
1.4. Definition des Baugruppenspektrums mit dem PBA ......................................... 22
2. AP 2: CHARAKTERISIERUNG THERMISCHER EIGENSCHAFTEN VON LÖTSTELLEN .......... 24
2.1. Entwicklung einer geeigneten Repräsentation von Lötstellen im ML-Modell .. 24
2.2. Definition der Testleiterplatte für Laborversuche .............................................. 26
2.2.1. Design SmartSelective LowPower Board ........................................................... 26
2.2.2. SmartSelective HighPower Board ....................................................................... 29
2.3. Validierung des Prozessdatenmodells durch ML-Training mit Industriedaten 32
3. AP 3: DATENSAMMLUNG - ERZEUGUNG DER DATENSÄTZE ......................................... 34
3.1. Versuchsplanung der Laborversuche ................................................................ 34
3.2. Durchführung der Versuche und der Datenaufnahme....................................... 34
3.3. Datenbasierte Modellierung der Vorheizung ...................................................... 35
3.4. Vorversuch Training von ML-Modell mit Labordatensätzen ............................. 37

Seite 3 des Schlussberichts zu IGF-Vorhaben 01IF22131N
4. AP 4: DATENAUFBEREITUNG.................................................................................... 39
4.1. Analyse der Datenqualität mit statistischen Verfahren ..................................... 39
4.2. ML-spezifische Aufbereitung der Daten und Vorbereitung für ML-Algorithmen
40
4.2.1. Ausgleich der Verteilungsschiefe durch Undersampling .................................. 40
4.2.2. Oversampling zur Ergänzung von Ungleichverteilungen in Datensätzen ........ 41
4.2.3. Ausreißerdetektion zur Bereinigung der Datensätze ......................................... 42
5. AP 5: ML-TRAINING ................................................................................................ 44
5.1. Auswahl und systematischer Test von überwachten ML-Algorithmen ............ 44
5.2. Ermittlung des Einflusses der Größe der Lötdatensätze .................................. 45
5.2.1. Vertrauenswürdigkeit der Modellaussagen ........................................................ 45
5.2.2. Datensatzgröße vs. Modellierungsqualität ......................................................... 50
5.3. Trainingsergebnisse ............................................................................................ 51
6. AP 6: EVALUATION DER MODELLE MIT ANWENDUNGSFÄLLEN DES KONSORTIUMS ....... 53
6.1. Optimierung und Evaluation der Modelle mit Anwendungsfällen des
Konsortiums: Validierung der Lötzeitmodelle ................................................... 53
6.1.1. Testergebnis mit ausschließlich industriellen Trainingsdaten ......................... 53
6.1.2. Testergebnis mit gemischten industriellen und experimental Trainingsdaten 54
6.2. Optimierung und Evaluation der Modelle mit Anwendungsfällen des
Konsortiums: Validierung der Lotdurchstiegsmodelle ..................................... 55
6.2.1. Testergebnis für Selektivwellenlötmodelle ........................................................ 57
6.2.2. Szenariorechnung zur Plausibilisierung und Validierung des industriellen
Serienprozesses ................................................................................................... 57
6.3. UMSETZUNG EINES AUSGEWÄHLTEN MODELLS ALS TOOL........................................... 59
6.4. ERSTELLUNG EINES BEST-PRACTICE LEITFADENS ZUR UMSETZUNG EINES ML-PROJEKTS
IM FERTIGUNGSTECHNISCHEN KONTEXT .................................................................... 60
7. FAZIT UND ZUSAMMENFASSUNG DES PROJEKTES ...................................................... 63
7.1. Wissenschaftlich-technischer und wirtschaftlicher Nutzen der erzielten
Ergebnisse insbesondere für KMU ..................................................................... 63
7.1.1. Innovativer Beitrag .................................................................................................... 63
7.1.2. Industrielle Anwendungsmöglichkeiten .................................................................. 63
8. VERWENDUNG DER ZUWENDUNG .............................................................................. 66

Seite 4 des Schlussberichts zu IGF-Vorhaben 01IF22131N
8.1. Personaleinsatz .................................................................................................... 66
8.2. Notwendigkeit und Angemessenheit der geleisteten Arbeit ............................. 66
8.3. Förderhinweis....................................................................................................... 66
9. PLAN ZUM ERGEBNISTRANSFER IN DIE WIRTSCHAFT UND NUTZEN DER ERZIELTEN
ERGEBNISSE ........................................................................................................... 67

Seite 5 des Schlussberichts zu IGF-Vorhaben 01IF22131N
Ausgangssituation und Projektziel
Das Selektivwellenlöten, sind zuverlässige, günstige und etablierte Lötprozesse. Die Beurteilung
der IPC-konformen Lötbarkeit, also der Fertigungsgerechtigkeit eines vorliegenden Multilayer
Leiterplattenlayouts, ist jedoch eine Herausforderung in der Produktentwicklung und –fertigung.
Auf Grund der Komplexität des Prozesses ist eine zuverlässige, manuelle Bewertung von
Leiterplattendesigns rein auf Basis von Expertenwissen stark von der Erfahrung im Unternehmen
bzw. der beurteilenden Person abhängig. Zudem führt die große Anzahl von Varianten im
Kupferlagendesign schnell zu Fehleinschätzungen der nichtlinearen Zusammenhänge in dem
Dat
en
sat
z 1
multiphysikalischen Lötprozess. Daraus entstehen den Unternehmen längere Designphasen,
Schäden durch Fehlerkosten, erhöhte Fertigungskosten, reduzierte Qualität und verringerter
…
Datensatz n
Layout 1 Bauteil 1 Parameter 1 Ergebnis
Layout n Bauteil n Parameter
Wettbewerbsfähigkeit erheblichen Ausmaßes.
Bauteil
Ergebnis
Gesucht ist damit ein Vorgehen zur quantitativen Beurteilung eines THT-Lötstellen Layouts und
der Vorhersage des Lotdurchstiegs (siehe Bild 1). Der Stand der Technik zur Bewältigung dieser
Ankontaktierungsdesign
Aufgabe ist eine erfahrungsbasierte Bewertung.
Lötanlage
Inspekt
ionsergebni
s
Bauteil
100 µm
Ankontaktierungsdesign
Lötprozessparameter
Lotdurchstieg
Bild 1: Bestandteile des Lötprozesses
Auf Grund der Tatsache, dass im industriellen Umfeld sowohl Design als auch die
Lötprogrammdaten gespeichert sind wird eine datenbasierte, algorithmische Betrachtung und
Beurteilung der Leiterplattendesigns unter Berücksichtigung der Prozesseinflussfaktoren
angestrebt.
Um dieser Problemstellung zu begegnen wird im vorliegenden Projekt SmartSelective der
Selektivlötprozess intensiv mittels datenbasierter Modelle untersucht. Daraus wird dann ein
Vorgehen zur Prozessmodellierung der THT-Lötprozesse unter Verwendung der vorhandenen
R. Seidel | Ausschreibung Bachelor-/Master-/Projektarbeit für MB, MECH, WING
Daten entwickelt.
13.08.2018
7
Das Ziel des Vorhabens wurde erreicht.

Seite 6 des Schlussberichts zu IGF-Vorhaben 01IF22131N
Gegenüberstellung der durchgeführten Arbeiten und des
Ergebnisses mit den Zielen des Projekts
Es erfolgt eine Gegenüberstellung der geplanten Arbeiten mit den durchgeführten
Arbeitsschritten sowie der entsprechenden erhaltenen Ergebnisse mit den Zielen laut
Projektantrag.
AP 1: Erstellung des Prozessmodells
Geplante Arbeiten / Ziel
Zusammenfassung von Einflussgrößen
beim Selektivwellenlöten
Entwicklung einer einheitlichen Datenbasis
für Industrie- und Versuchsdaten
Auswahl aussagekräftiger
Bewertungskriterien der ML
Vorhersagequalität
Definition des Baugruppenspektrums mit
dem PBA
Durchgeführte Arbeiten / Ergebnis
Recherche aktueller wissenschaftlicher
Literatur und Normen
Definition eines Prozessdatenmodells
Definition von Metriken und
mindestqualitätsgrenzen als Zielstellung für
einen Nutzbringenden Einsatz der Modelle
Konzeption von Leiterplatteneigenschaften
und Auswahl von Bauteilen für Versuche
AP 2: Charakterisierung thermischer Eigenschaften von Lötstellen
Geplante Arbeiten / Ziel
Entwicklung einer geeigneten
Repräsentation von Lötstellen im ML-Modell
Definition der Testleiterplatte für
Laborversuche
Validierung des Prozessdatenmodells durch
ML-Training mit Industriedaten
Durchgeführte Arbeiten / Ergebnis
Einteilung der Bauteile nach deren Typen
und thermischen Eigenschaften, Einteilung
der Lötstellen nach Lötstellendesigns
Konstruktion der Testleiterplatte
Training erster Modelle mit
Industriedatensätzen aus dem PBA
AP 3: Datensammlung - Erzeugung der Lötdatensätze
Geplante Arbeiten / Ziel
Versuchsplanung der Laborversuche
Durchführung der Versuche und der
Datenaufnahme
Vorversuch Training von ML-Modell mit
Labordatensätzen
Durchgeführte Arbeiten / Ergebnis
Definition geeigneter Parameter und
Einstellungen zur Versuchsplanung für die
Beschreibung des Lötprozesses
Durchführung von Versuchsstudien zur
experimentellen Abdeckung des
ganzheitlichen Prozessfensters
Training erster Modelle mit Labordaten
AP 4: Datenanalyse und -aufbereitung
Geplante Arbeiten / Ziel
Analyse der Datenqualität mit statistischen
Verfahren
Durchgeführte Arbeiten / Ergebnis
Untersuchung der Datenverteilung und
iterative Ergänzung der durch Versuche

Seite 7 des Schlussberichts zu IGF-Vorhaben 01IF22131N
ML-spezifische Aufbereitung der Daten und
Vorbereitung für ML-Algorithmen
Iterative Entwicklung geeigneter
Datenaufbereitungsmaßnahmen für eine
Prozessgerechte Modellierung
AP 5: ML-Training
Geplante Arbeiten / Ziel
Auswahl und systematischer Test von
überwachten ML-Algorithmen
Ermittlung des Einflusses der Größe der
Lötdatensätze
Durchgeführte Arbeiten / Ergebnis
Definition einer Pipeline für die Durchführung
von Trainingsläufen für tabellarische
Datensätze
Iteratives Durchlaufen von
Datenaufbereitungsvarianten und
Trainingsläufen zur Identifikation geeigneter
Datenaufbereitung/Datensatzreduktionsansätze
zur Streuungsminimierung ohne die Validität
der Modelle zu gefährden > Fazit Qualität der
Daten kommt vor Quantität
AP 6: Evaluation der Modelle mit Anwendungsfällen des Konsortiums
Geplante Arbeiten / Ziel
Optimierung und Evaluation der Modelle mit
Anwendungsfällen des Konsortiums
Umsetzung eines ausgewählten Modells als
Tool
Erstellung eines Best-Practice Leitfadens
zur Umsetzung eines ML-Projekts
Erstellung des Schlussberichts
Durchgeführte Arbeiten / Ergebnis
Abgleich der Ergebnisse mit industriellen
Prozessen hinsichtlich qualitativer und
quantitativer Nachbildung der
Prozesseinflüsse
Entwicklung eines Tools als beispielhafte
Anwendung von ML-Modellen zur
Evaluation von Lötstellen
Ableitung eines generalisierten, iterativen
Vorgehens zur Übertragung der
Erfahrungen aus dem Projekt auf andere
Fertigungsprozesse
Erstellung des Schlussberichts