Die Xplain Data GmbH treibt gemeinsam mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT), der Siemens AG und der Carrybots GmbH die Kreislaufwirtschaft in der Elektronikindustrie voran. Im Mittelpunkt des Forschungsprojekts DaFIRe steht die Entwicklung datengetriebener Methoden zur präzisen Fehlerdiagnose von Leiterplatten (PCBs) – mit dem Ziel, ein wirtschaftlich rentables und vollautomatisiertes Remanufacturing zu ermöglichen.
Automatisierte Fehlerdiagnose statt manuellem Prüfaufwand
Konventionelle Ansätze zur Aufbereitung von Elektronikkomponenten sind häufig auf manuelle Prüfverfahren oder direktes Recycling beschränkt. DaFIRe geht einen entscheidenden Schritt weiter: Das Projekt nutzt die systematische Auswertung von Inspektions-, Produktions- und Entwicklungsdaten, um mithilfe fortschrittlicher Datenanalyse und kausaler Modelle Fehlerursachen exakt zu lokalisieren. Daraus lässt sich automatisiert die jeweils effizienteste Strategie ableiten – von der gezielten Instandsetzung über das Remanufacturing bis hin zum hochwertigen Recycling.
Reverse Inference als technologischer Kern
Das Herzstück des Ansatzes sind sogenannte Reverse-Inference-Verfahren in kausalen Modellen. Aus Mess- und Sensordaten werden fundierte Fehlerhypothesen generiert, die als Basis für eine präzise Diagnose und passgenaue Maßnahmen dienen. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle, reproduzierbare und wirtschaftliche Rückführung von Leiterplatten in den Produktionskreislauf – erstmals in skalierbarer und vollautomatischer Form.
Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit vereinen
„Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit sind kein Widerspruch. Mit DaFIRe zeigen wir, wie datengetriebene Technologien Elektronikprodukte länger im Nutzungskreislauf halten und gleichzeitig industrielle Prozesse optimieren„, erklärt Dr. Michael Haft, CEO der Xplain Data GmbH.
Die Potenziale des Projekts reichen von effizienteren Wiederaufbereitungsprozessen und verlängerten Produktlebenszyklen bis hin zur massiven Reduktion von Elektronikschrott. Xplain Data bringt dabei seine Kernkompetenz in der Entwicklung kausaler Modelle und der Identifikation von Ursache-Wirkungs-Beziehungen ein. Die entstehenden Diagnosesysteme sind lernfähig, kontinuierlich optimierbar und künftig direkt in industrielle Remanufacturing- und Produktionsprozesse integrierbar.
Das Projekt DaFIRe wird im Rahmen des Förderprogramms „GreenTech Innovationswettbewerb – Digitale Technologien als Hebel für die Kreislaufwirtschaft“ gefördert.
Projektlaufzeit: 01.02.2026 bis 31.01.2029 | Förderkennzeichen: 01MN26006C
