Testiranje fotonskih integriranih vezij z umetno inteligenco: hitrejše, učinkovitejše in brez nesreč

Pri razvoju in obsežni proizvodnji fotonskih integriranih vezij (PIC),hitrost, izkoristek in nič incidentov na proizvodni linijiso ključnega pomena. Testiranje je nedvomno najbolj praktičen in stroškovno učinkovit način za doseganje teh ciljev – te točke ni mogoče preceniti. Pravi izziv pa je v tem, kakovgraditi umetno inteligenco (UI) v okolja za testiranje v realnem časuna način, ki skrajša testne cikle, optimizira izkoriščenost orodij in omogoča širše ukrepanje na podlagi vpogleda – brez žrtvovanja nadzora, natančnosti ali sledljivosti.

Ta članek se osredotoča natri področja, kjer umetna inteligenca prinaša merljivo vrednost:

1. Optimizacija obstoječih potekov testiranja za hitrejše in zanesljivejše odločitve o uspešnosti/neuspešnosti

2. Pospeševanje vizualnega prepoznavanja na ravni rezin in čipov za odklepanje avtomatiziranega optičnega pregleda (AOI)

3. Deluje kot varen vmesnik za prenos podatkov med človekom in strojem, ki širi dostop, hkrati pa ohranja determinizem in opazovalnost pri kritičnih odločitvah.

Prav tako bom orisal/anačrt postopnega uvajanja, zasnovan okoli podatkovne suverenosti, postopnega prilagajanja ter varnosti in robustnosti, ki sta potrebni v proizvodnih operacijah – od zbiranja in priprave podatkov do kvalifikacije in množične proizvodnje.

Umetna inteligenca v optimizaciji poteka testiranja

Bodimo odkriti: celovito fotonsko testiranje se pogosto zanaša nadolga merilna zaporedja, specializirane testne platforme in strokovni posegiTi dejavniki podaljšujejo čas do uvedbe na trg in povečujejo kapitalske izdatke. Vendar pa z uvedboZ nadzorovanim učenjem v uveljavljene delovne procese – usposobljeni na podatkih celotne serije proizvodnje – lahko optimiziramo zaporedja testov, hkrati pa ohranjamo lastništvo, preglednost in odgovornost.

V posebnih primerih lahko umetna inteligenca celozamenjajte namensko strojno opremo, s prenosom določenih funkcij v programsko opremo brez ogrožanja natančnosti meritev ali ponovljivosti.

Izplačilo?
Manj korakov za doseganje samozavestnih odločitev o uspešnosti/neuspešnosti – in lažja pot do lansiranja novih različic izdelkov.

Kaj se zate spremeni:

• Krajši kvalifikacijski cikli brez kompromisov pri standardih kakovosti

• Zmanjšana redundanca opreme zaradi programske opreme

• Hitrejše prilagajanje, ko se izdelki, parametri ali zasnove razvijajo

Vizualno prepoznavanje z umetno inteligenco

V industrijskih okoljih – kot so poravnava rezin ali testiranje čipov z veliko količino – so tradicionalni sistemi vida pogostopočasen, krhek in nefleksibilenNaš pristop gre po bistveno drugačni poti: ponuditi rešitev, ki jehiter, natančen in prilagodljiv, doseganje do100× pospešek v času ciklahkrati pa ohranja – ali celo izboljšuje – natančnost zaznavanja in stopnje lažno pozitivnih rezultatov.

Človeško posredovanje se zmanjša zred velikostiin skupni podatkovni odtis se zmanjša zatri velikostne razrede.

To niso teoretične pridobitve. Omogočajo delovanje vizualnega pregleda.v skladu z obstoječimi časi testiranja, kar ustvarja prostor za prihodnjo širitev vavtomatiziran optični pregled (AOI).

Kaj boste videli:

• Poravnava in pregled nista več ozka grla

• Poenostavljeno upravljanje podatkov in drastično zmanjšanje ročnih posegov

• Praktična vgradnja od osnovnega prevzema in nameščanja do popolne avtomatizacije AOI

Umetna inteligenca kot podatkovni vmesnik med človekom in strojem

Prepogosto so dragoceni testni podatki dostopni le peščici strokovnjakov, kar ustvarja ozka grla in nepreglednost pri odločanju. To se ne bi smelo zgoditi. Z integracijo modelov v vaše obstoječe podatkovno okolje,širši nabor deležnikov lahko raziskuje, se uči in ukrepa – hkrati pa ohranja determinizem in opazovalnost, kjer morajo biti rezultati preverljivi in ​​pregledni.

Kaj se spremeni:

• Širši, samopostrežni dostop do vpogledov – brez kaosa

• Hitrejša analiza vzrokov in optimizacija procesov

• Vzdrževanje skladnosti, sledljivosti in zagotavljanje kakovosti

Utemeljeno v realnosti, zgrajeno za nadzor

Pravi uspeh uvajanja izhaja iz spoštovanja realnosti tovarniškega delovanja in poslovnih omejitev.Suverenost podatkov, nenehno prilagajanje, varnost in robustnost so zahteve prvega reda – ne pa naknadne..

Naš praktični komplet orodij vključuje slikovne naprave, označevalnike, sintetizatorje, simulatorje in aplikacijo EXFO Pilot, ki omogoča popolnoma sledljiv zajem podatkov, označevanje, dopolnjevanje in validacijo.Na vsaki stopnji imate popoln nadzor.

Postopna pot od raziskav do proizvodnje

Uvajanje umetne inteligence je evolucijsko, ne takojšnje. Za večino organizacij to pomeni zgodnje poglavje v daljši transformaciji. Vertikalno integrirana pot uvajanja zagotavlja usklajenost z nadzorom sprememb in možnostjo revizije:

• Zberi:EXFO Pilot med standardnimi testnimi izvedbami slika celoten prostor (npr. celotne rezine)

• Pripravite:Obstoječi podatki so optimizirani in dopolnjeni z uporabo upodabljanja na podlagi fizike za razširitev pokritosti.

• Kvalificirajte se:Modeli so usposobljeni in stresno testirani glede na kriterije sprejemljivosti in načine odpovedi.

• Pridelki:Postopen preklop s popolno opazovalnostjo in možnostjo povrnitve v prejšnje stanje

Izogibanje pasti inovatorja

Tudi ko podjetja prisluhnejo strankam in vlagajo v nove tehnologije, lahko rešitve ne uspejo, če prezrejotempo okoljskih sprememb in realnost delovanja tovarnTo sem videl na lastne oči. Protistrup je jasen:sooblikovanje s strankami, postavite proizvodne omejitve v središče in gradite hitrost, prilagodljivost in pokritost že od prvega dne – tako da inovacija postane trajna prednost in ne le ovinek.

Kako pomaga EXFO

Vključitev umetne inteligence v testiranje fotonike v realnem času se ne sme zdeti kot skok vere – mora biti voden napredek. Od prve rezine do končnega modula so naše rešitve usklajene s tem, kar proizvodne linije dejansko zahtevajo:brezkompromisna hitrost, preverjena kakovost in zaupanja vredne odločitve.

Osredotočamo se na tisto, kar prinaša resničen učinek: avtomatizirane delovne procese sondiranja, natančno optično karakterizacijo in uvedbo umetne inteligence.le tam, kjer ustvarja merljive koristiTo vašim ekipam omogoča, da se osredotočijo na izdelavo zanesljivih izdelkov – namesto na upravljanje postopkovnih stroškov.

Spremembe se dogajajo postopoma, z zaščitnimi ukrepi za ohranjanje determinizma, opazovalnosti in suverenosti podatkov.

Izid?
Krajši cikli. Večja prepustnost. In bolj gladka pot od zasnove do učinka. To je cilj – in trdno verjamem, da ga lahko dosežemo skupaj.