Pagsubok sa Photonic Integrated Circuit na Pinapagana ng AI: Mas Mabilis, Mas Mahusay, Walang Aksidente

Sa pagbuo at malawakang produksyon ng mga photonic integrated circuit (PIC),bilis, ani, at zero na insidente sa linya ng produksyonay kritikal sa misyon. Ang pagsubok, walang duda, ang pinaka-praktikal at pinakamatipid na paraan upang makamit ang mga layuning ito—hindi maaaring maging labis-labis ang puntong ito. Gayunpaman, ang tunay na hamon ay nakasalalay sa kung paanopag-embed ng artificial intelligence (AI) sa mga real-time na kapaligiran sa pagsuboksa paraang nagpapaikli sa mga siklo ng pagsubok, nag-o-optimize sa paggamit ng tool, at nagbibigay-daan sa mas malawak na aksyon batay sa kaalaman—nang hindi isinasakripisyo ang kontrol, mahigpit na pagpapatupad, o pagsubaybay.

Ang artikulong ito ay nakatuon satatlong larangan kung saan ang AI ay naghahatid ng masusukat na halaga:

1. Pag-optimize ng mga kasalukuyang daloy ng pagsubok upang paganahin ang mas mabilis at mas maaasahang mga desisyon sa pagpasa/pagbagsak

2. Pagpapabilis ng visual recognition sa antas ng wafer at die upang mabuksan ang automated optical inspection (AOI)

3. Gumaganap bilang isang ligtas na interface ng datos ng tao-makina na nagpapalawak ng access habang pinapanatili ang determinismo at obserbabilidad sa mga kritikal na desisyon

Ibabalangkas ko rin ang isangroadmap ng unti-unting pag-deploy, na idinisenyo batay sa soberanya ng datos, unti-unting pagpapasadya, at ang kaligtasan at katatagan na kinakailangan sa mga operasyon ng produksyon—mula sa pagkolekta at paghahanda ng datos hanggang sa kwalipikasyon at paggawa ng dami.

AI sa Pag-optimize ng Daloy ng Pagsubok

Maging prangka tayo: ang komprehensibong pagsusuri sa photonic ay kadalasang umaasa samahahabang pagkakasunud-sunod ng pagsukat, mga espesyalisadong plataporma ng pagsubok, at interbensyon ng ekspertoAng mga salik na ito ay nagpapahaba ng oras-sa-pamilihan at nagpapataas ng mga gastusin sa kapital. Gayunpaman, sa pamamagitan ng pagpapakilalapinangangasiwaang pagkatuto sa mga naitatag na daloy ng trabaho—sinanay sa full-batch na datos ng produksyon—maaari naming i-optimize ang mga sequence ng pagsubok habang pinapanatili ang pagmamay-ari, transparency, at pananagutan.

Sa mga partikular na kaso, maaari pa ngangpalitan ang nakalaang hardware, paglilipat ng ilang partikular na function sa software nang hindi nakompromiso ang higpit o kakayahang maulit ang pagsukat.

Ang kabayaran?
Mas kaunting hakbang para makarating sa mga desisyong may kumpiyansa kung papasa o hindi—at mas maayos na landas sa paglulunsad ng mga bagong variant ng produkto.

Ano ang mga pagbabago para sa iyo:

• Mas maiikling siklo ng kwalipikasyon nang hindi isinasakripisyo ang mga pamantayan sa kalidad

• Nabawasan ang kalabisan ng kagamitan sa pamamagitan ng kakayahang nakabatay sa software

• Mas mabilis na pag-aangkop kapag nagbabago ang mga produkto, parameter, o disenyo

Pagkilala sa Biswal na Pinapagana ng AI

Sa mga industriyal na kapaligiran—tulad ng wafer alignment o high-volume die testing—madalas ginagamit ang mga tradisyonal na sistema ng paninginmabagal, malutong, at hindi nababaluktotAng aming pamamaraan ay may ibang landas: ang paghahatid ng solusyon namabilis, tumpak, at madaling ibagay, nakakamit ng hanggang sa100× pagbilis ng oras ng siklohabang pinapanatili—o pinapabuti pa nga—ang katumpakan ng pagtuklas at mga false-positive rates.

Nababawasan ang interbensyon ng tao ngisang order ng magnitude, at ang kabuuang bakas ng datos ay lumiliit nangtatlong order ng magnitude.

Hindi ito mga teoretikal na pakinabang. Nagbibigay-daan ang mga ito para gumana ang visual inspection.kasabay ng mga kasalukuyang oras ng pagsubok, na lumilikha ng puwang para sa pagpapalawak sa hinaharapawtomatikong inspeksyon sa optika (AOI).

Ang makikita mo:

• Ang pagkakahanay at inspeksyon ay hindi na nagiging hadlang

• Pinasimpleng paghawak ng datos at lubhang nabawasang manu-manong interbensyon

• Isang praktikal na on-ramp mula sa basic pick-and-place hanggang sa full AOI automation

AI bilang isang Human-Machine Data Interface

Kadalasan, ang mahahalagang datos ng pagsubok ay nananatiling naa-access lamang ng iilang espesyalista, na lumilikha ng mga bottleneck at opacity sa paggawa ng desisyon. Hindi ito dapat mangyari. Sa pamamagitan ng pagsasama ng mga modelo sa iyong umiiral na kapaligiran ng datos,isang mas malawak na hanay ng mga stakeholder ang maaaring magsaliksik, matuto, at kumilos—habang pinapanatili ang determinismo at kakayahang maobserbahan kung saan ang mga resulta ay dapat na ma-awdit at mapatunayan.

Ano ang mga pagbabago:

• Mas malawak at self-service na access sa mga insight—nang walang kaguluhan

• Mas mabilis na pagsusuri ng ugat ng sanhi at pag-optimize ng proseso

• Pinapanatiling pagsunod, pagsubaybay, at kalidad ng mga gate

Nakabatay sa Realidad, Itinayo para sa Kontrol

Ang tunay na tagumpay sa pag-deploy ay nagmumula sa paggalang sa mga katotohanan ng mga operasyon ng pabrika at mga limitasyon sa negosyo.Ang soberanya ng datos, patuloy na pagpapasadya, seguridad, at katatagan ay mga pangunahing kinakailangan—hindi mga nahuling ideya.

Kasama sa aming praktikal na toolkit ang mga imager, labeler, synthesizer, simulator, at ang aplikasyong EXFO Pilot—na nagbibigay-daan sa ganap na masusubaybayang pagkuha ng datos, anotasyon, pagpapalaki, at pagpapatunay.Ikaw ang may ganap na kontrol sa bawat yugto.

Isang Hakbang-hakbang na Landas mula sa Pananaliksik Tungo sa Produksyon

Ang pag-aampon ng AI ay ebolusyonaryo, hindi agaran. Para sa karamihan ng mga organisasyon, ito ay nagmamarka ng isang maagang kabanata sa isang mas mahabang transpormasyon. Ang isang patayong pinagsamang landas ng pag-deploy ay nagsisiguro ng pagkakahanay sa kontrol ng pagbabago at kakayahang ma-awdit:

• Kolektahin:Kinokuha ng EXFO Pilot ang buong espasyo (hal., buong wafer) habang isinasagawa ang mga karaniwang pagsubok

• Maghanda:Ang mga umiiral na datos ay in-optimize at pinalalawak gamit ang physics-based rendering upang mapalawak ang saklaw.

• Kwalipikado:Ang mga modelo ay sinanay at sinusuri gamit ang stress laban sa mga pamantayan sa pagtanggap at mga paraan ng pagkabigo.

• Produkto:Unti-unting paglipat na may ganap na kakayahang maobserbahan at maibalik ang dating anyo

Pag-iwas sa Bitag ng Inobator

Kahit na makinig ang mga kumpanya sa mga customer at mamuhunan sa mga bagong teknolohiya, maaaring mabigo ang mga solusyon kung babalewalain nila angang bilis ng pagbabago sa kapaligiran at ang mga katotohanan ng operasyon ng pabrikaNakita ko na ito mismo. Malinaw ang panlunas:pakikipagtulungan sa mga customer sa disenyo, ilagay ang mga limitasyon sa produksyon sa sentro, at bumuo ng bilis, kakayahang umangkop, at saklaw mula sa unang araw—upang ang inobasyon ay maging isang pangmatagalang kalamangan sa halip na isang paglihis lamang.

Paano Nakakatulong ang EXFO

Ang pagdadala ng AI sa real-time photonics testing ay hindi dapat magmukhang isang malaking hakbang—dapat itong maging isang gabay na pag-unlad. Mula sa unang wafer hanggang sa huling module, ang aming mga solusyon ay naaayon sa kung ano talaga ang hinihingi ng mga linya ng produksyon:walang kompromisong bilis, napatunayang kalidad, at mapagkakatiwalaang mga desisyon.

Nakatuon kami sa kung ano ang naghahatid ng tunay na epekto: mga awtomatikong proseso ng probing, tumpak na optical characterization, at ipinakilalang AI.kung saan lamang ito lumilikha ng masusukat na mga pakinabangNagbibigay-daan ito sa iyong mga koponan na tumuon sa pagbuo ng mga maaasahang produkto—sa halip na pamahalaan ang mga overhead sa pamamaraan.

Ang pagbabago ay nangyayari nang paunti-unti, na may mga pananggalang na nakalagay upang mapanatili ang determinismo, kakayahang maobserbahan, at soberanya ng datos sa kabuuan.

Ang kinalabasan?
Mas maiikling mga siklo. Mas mataas na throughput. At mas maayos na landas mula sa konsepto hanggang sa epekto. Iyan ang layunin—at isa na lubos kong pinaniniwalaan na makakamit natin nang sama-sama.