Osnovne tehnologije podjetja

Integrirana vezja, industrijska in energetska elektronika

Naše raziskave na tem tehnološkem področju zajemajo vse, od EDA, ki jo poganja AI, oblikovanje IC/PCB in proizvodnje do trajnosti programsko opredeljene strojne opreme pri elektrifikaciji, avtomatizaciji in digitalizaciji, z integracijo elektronske strojne opreme, programske opreme in mehatronskih sistemov.

Raziščite publikacije

Predstavljajte si, če bi AI, digitalni dvojčki in programsko opredeljena strojna oprema zahtevali manj strojne opreme in energije

Kaj pa, če bi industrijska inteligenca obstajala neposredno tam, kjer se zgodi fizično delo? Ker tovarne, proizvodni sistemi in energetska omrežja zahtevajo večjo avtonomijo, zanašanje na težke strežniške računalnike ali računalništvo v oblaku povzroči zakasnitev, porabo energije in ozka grla strojne opreme. Prihodnost avtomatizacije zahteva inteligenco, da se približamo robu stroja. Ta pristop uporablja delček fizične strojne opreme in ponuja izjemno vrhunsko energetsko učinkovitost.

Pomembne so rešitve za učinkovitejše računalništvo, zaznavanje, energetsko elektroniko in vgrajene zmogljivosti umetne inteligence za industrijske sisteme.

Razdeljena slika z modro digitalno vizualizacijo mikročipa in tremi raziskovalci, ki skupaj gledajo zaslon prenosnika

Robotska roka, ki natančno sestavlja tiskana vezja vzdolž avtomatiziranega tovarniškega transportnega traku.

Integrirana vezja, industrijska in energetska elektronika zajema napredne arhitekture strojne opreme za digitalne, analogne in mešane signalne sisteme, tiskana vezja ter računalništvo za splošne namene ali za uporabo, vključno z umetno inteligenco in varnostnimi delovnimi obremenitvami.

Procesi oblikovanja uporabljajo strojno učenje in generativno umetno inteligenco za načrtovanje in preverjanje strojne opreme. Zajemajo integracijo, miniaturizacijo, proizvodne procese in celoten življenjski cikel trajnostnih izdelkov. Z uporabo tehnologij digitalnih niti in digitalnih dvojnih tehnologij sistemi, specifični za domeno, poganjajo sooblikovanje strojne in programske opreme na elektronskih platformah.

To Osnovna tehnologija podjetja zajema strojno opremo za računalništvo, komunikacijo, zaznavanje, aktiviranje in mehatronske sisteme, ki omogočajo varne, trajnostne terenske in robne naprave za elektrifikacijo, avtomatizacijo in digitalizacijo. Obsega tudi avtomatizacijo elektronskega oblikovanja z umetno inteligenco za integrirana vezja in tiskana vezja ter integrira digitalne rešitve dvojnih in digitalnih navojev na funkcionalnih, električnih, toplotnih in mehanskih področjih.

Poleg tega ta osnovna tehnologija podjetja vključuje integrirana vezja, specifična za aplikacije za programsko določeno strojno opremo, električno elektroniko za pretvorbo energije in nadzor gibanja ter strojno usmerjene tehnologije upravljanja, ki podpirajo umetno inteligenco, za industrijsko avtomatizacijo in robotiko v realnem času.

Ikona za integrirana vezja, industrijsko in energetsko elektroniko

Publikacije

Raziščite naše predstavljene dokumente

Pomladna reverbna emulacija s hibridnimi zaprtimi konvolucijskimi omrežji in državnimi prostorskimi modeli

Objavljeno v: ICASSP 2026
M. Wess, J. Janser, D. Dallinger, J. Janser, M. Wess, M. Bittner, D. Schnöll, A. Jantsch

Modeliranje analognih vzmetnih reverbov je zahtevno zaradi nelinearnega vedenja in dolgih repov. Predlagamo GCN-SSM, hibridni model globokega učenja, ki združuje zaprta konvolucijska omrežja in državne vesoljske modele. Za doseganje vrhunske, vodilne zaznavne kakovosti v panogi, zahteva le 125,7 tisoč parametrov in omogoča sodobno uvajanje procesorja.
Oglejte si na strani založnika

Analiza obnašanja materialov in preskusa utrujenosti spajke ter napovedovanje rezultatov za dolgotrajno toplotno kroženje

Objavljeno leta: 2025 26. mednarodna konferenca o toplotnih, mehanskih in multifizikalnih simulacijah in eksperimentih v mikroelektroniki in mikrosistemih (EuroSIME)
Peter Fruehauf, Andreas Weigert, Rainer Dudek, Kerstin Kreyßig, Matthias Prinz, Susana Richter-Trummer, Sven Rzepka

Ta študija potrjuje simulacije FE glede na 13-letne toplotne teste za napovedovanje življenjske dobe utrujenosti komponent FBGA277 in QFN. Obračunavanje staranja materiala in strjevanja krčenja v oblikovnih spojinah je bistvenega pomena, pri čemer se izpusti obračanje krčenja, izračunano deformacijo. Starejši zakoni plazenja Anand se ujemajo z vzorci fizičnih napak, za razliko od nestarejših podatkov.
Oglejte si na strani založnika

Rekonfigurirana inteligentna površina za industrijsko avtomatizacijo: zahteve za merjenje širjenja mmWave, simulacijo in nadzor algoritma

Objavljeno leta: 2024 IEEE 35. mednarodni simpozij o osebnih, notranjih in mobilnih radijskih komunikacijah (PIMRC)
L. W. Mayer, A. Hofmann, M. Schiefer, H. Radpour, M. Hofer, D. Löschenbrand, T. Zemen

Naša raziskava predstavlja aktivno 127-elementno rekonfigurirano inteligentno površino (RIS), ki deluje na 23,8 GHz, ki obide blokade vidne linije v industrijskih mmWave okoljih. Nadzorovano z ojačanjem na osnovi FET, učinkovito usmerja signale na ciljne točke. Meritve potrjujejo delovanje širine žarka in zagotavljajo praktična merila za posodobitev za mobilno sledenje v zaprtih prostorih.
Oglejte si na strani založnika

Modeliranje tranzistorjev SiC in GaN na podlagi impulznih meritev S-parametrov

Objavljeno v: december 2025, Napajalne elektronske naprave in komponente
Martin Hergt, Bernhard Hammer, Martin Sack, Lukas W. Mayer, Sebastian Nielebock, Marc Hiller

V tem raziskovalnem projektu smo izpeljali natančen 12-elementni model za močne tranzistorje SiC MOSFET in GaN HEMT z uporabo impulznih meritev S-parametrov od 2 MHz do 500 MHz. Iterativno prilagojen model, ki pokriva stisnjena, ohmična in aktivna območja, se odlično ujema z originalnimi meritvami za hitre pretvornike.
Oglejte si na strani založnika

Nadzor gibanja na osnovi umetne inteligence s prilagodljivostjo dinamike sistema

Objavljeno leta: 2024 Kongres za pretvorbo energije & Expo Europe (ECCE Europe)
Niklas Körwer; Martin Bischoff; Michael Laumen; Rik W. de Doncker

Algoritmi v današnjih proizvodnih strojih postajajo vsak dan vse bolj zapleteni, da bi sledili zahtevam trga po večji produktivnosti in prilagodljivosti. Ta članek predlaga uporabo okrepitvenega učenja in nevronskih mrež za pospešitev razvoja nadzora gibanja za proizvodne stroje. Omrežje, usposobljeno za digitalne dvojčke, prilagaja nastavljene vrednosti motorja dinamiki frekvenčnega pretvornika, zmanjšuje naslednje napake, gladi nadzor in omogoča prilagodljivo ponovno uporabo v različnih konfiguracijah strojev.
Oglejte si na strani založnika