Tekoälyllä toimiva fotonisten integroitujen piirien testaus: Nopeampaa, tehokkaampaa ja ei yhtään onnettomuutta

Fotonisten integroitujen piirien (PIC) kehittämisessä ja laajamittaisessa tuotannossanopeus, tuotto ja nolla tapaturmaa tuotantolinjallaovat kriittisiä. Testaus on epäilemättä käytännöllisin ja kustannustehokkain keino saavuttaa nämä tavoitteet – tätä ei voida yliarvioida. Todellinen haaste on kuitenkin siinä, mitenupota tekoäly (AI) reaaliaikaisiin testausympäristöihintavalla, joka lyhentää testisyklejä, optimoi työkalujen käyttöä ja mahdollistaa laajemman toiminnan oivallusten perusteella – tinkimättä kontrollista, tarkkuudesta tai jäljitettävyydestä.

Tämä artikkeli keskittyykolme aluetta, joilla tekoäly tuottaa mitattavissa olevaa arvoa:

1. Optimoimalla olemassa olevia testivirtoja nopeampien ja luotettavampien hyväksymis-/hylkäyspäätösten mahdollistamiseksi

2. Kiekko- ja sirutason visuaalisen tunnistuksen nopeuttaminen automatisoidun optisen tarkastuksen (AOI) avaamiseksi

3. Toimii turvallisena ihmisen ja koneen välisenä datarajapintana, joka laajentaa käyttöoikeuksia säilyttäen samalla determinismin ja havaittavuuden kriittisissä päätöksissä

Kerron myös,vaiheittainen käyttöönottosuunnitelma, joka on suunniteltu datasuvereniteetin, asteittaisen räätälöinnin sekä tuotantotoiminnoissa vaadittavan turvallisuuden ja kestävyyden ympärille – tiedonkeruusta ja -valmistelusta kelpuutukseen ja volyymituotantoon asti.

Tekoäly testivirtauksen optimoinnissa

Olkaamme rehellisiä: kattava fotoninen testaus perustuu useinpitkät mittaussekvenssit, erikoistuneet testiympäristöt ja asiantuntijan puuttuminen asiaanNämä tekijät pidentävät markkinoilletuloaikaa ja kasvattavat pääomamenoja. Ottamalla kuitenkin käyttöönohjatun oppimisen vakiintuneiksi työnkuluiksi – koulutettuna koko erän tuotantodatan avulla – voimme optimoida testisekvenssejä säilyttäen samalla omistajuuden, läpinäkyvyyden ja vastuuvelvollisuuden.

Tietyissä tapauksissa tekoäly voi jopakorvaa erillinen laitteisto, siirtämällä tiettyjä toimintoja ohjelmistoon vaarantamatta mittausten tarkkuutta tai toistettavuutta.

Palkkio?
Vähemmän vaiheita varmojen hyväksymis-/hylkäyspäätösten tekemiseen – ja sujuvampi polku uusien tuotevarianttien lanseeraukseen.

Mitä sinulle muuttuu:

• Lyhyemmät pätevöintijaksot laatustandardeista tinkimättä

• Ohjelmistopohjaisten ominaisuuksien ansiosta laitteiden redundanssia vähennetty

• Nopeampi mukautuminen tuotteiden, parametrien tai suunnittelun kehittyessä

Tekoälyllä varustettu visuaalinen tunnistus

Teollisuusympäristöissä – kuten kiekkojen kohdistuksessa tai suurten määrien sirutestauksessa – perinteiset konenäköjärjestelmät ovat useinhidas, hauras ja joustamatonLähestymistapamme on pohjimmiltaan erilainen: tarjoamme ratkaisun, joka onnopea, tarkka ja mukautuva, saavuttaen jopa100× syklinaikainen kiihtyvyyssamalla kun säilytetään – tai jopa parannetaan – havaitsemistarkkuutta ja väärien positiivisten tulosten määrää.

Ihmisen puuttuminen asiaan väheneesuuruusluokkaa, ja kokonaisdatan jalanjälki pieneneekolme suuruusluokkaa.

Nämä eivät ole teoreettisia hyötyjä. Ne mahdollistavat visuaalisen tarkastuksen toiminnan.samaan tahtiin olemassa olevien testiaikojen kanssa, luoden liikkumavaraa tulevalle laajentumiselleautomaattinen optinen tarkastus (AOI).

Mitä näet:

• Linjaus ja tarkastus eivät ole enää pullonkauloja

• Virtaviivaistettu tiedonkäsittely ja huomattavasti vähemmän manuaalisia toimia

• Käytännöllinen siirtymisrampin tapa siirtyä perus-poiminnasta täyteen AOI-automaatioon

Tekoäly ihmisen ja koneen välisen datarajapinnana

Liian usein arvokas testidata on vain kourallisella asiantuntijoita saatavilla, mikä aiheuttaa pullonkauloja ja läpinäkymättömyyttä päätöksenteossa. Näin ei pitäisi olla. Integroimalla malleja olemassa olevaan dataympäristöön,laajempi joukko sidosryhmiä voi tutkia, oppia ja toimia – säilyttäen samalla determinismin ja havaittavuuden, kun taas tulosten on oltava auditoitavissa ja todennettavissa.

Mitä muutoksia:

• Laajempi, itsepalvelupohjainen pääsy tietoihin – ilman kaaosta

• Nopeampi perussyyanalyysi ja prosessien optimointi

• Ylläpidetty vaatimustenmukaisuus, jäljitettävyys ja laatuvaatimukset

Todellisuuteen perustuva, hallintaan rakennettu

Todellinen käyttöönoton onnistuminen syntyy tehdastoimintojen ja liiketoiminnan rajoitusten realiteettien kunnioittamisesta.Tietojen suvereniteetti, jatkuva räätälöinti, tietoturva ja kestävyys ovat ensisijaisia ​​vaatimuksia – eivät jälkikäteen ajateltuja.

Käytännön työkalupakkiimme kuuluu kuvantamislaitteita, merkintälaitteita, syntetisaattoreita, simulaattoreita ja EXFO Pilot -sovellus, jotka mahdollistavat täysin jäljitettävän tiedonkeruun, annotoinnin, tarkennuksen ja validoinnin.Säilytät täyden hallinnan jokaisessa vaiheessa.

Vaiheittainen polku tutkimuksesta tuotantoon

Tekoälyn käyttöönotto on evolutiivista, ei välitöntä. Useimmille organisaatioille tämä on varhaisen luvun pidemmässä muutoksessa. Vertikaalisesti integroitu käyttöönottopolku varmistaa yhdenmukaisuuden muutoshallinnan ja auditoitavuuden kanssa:

• Kerätä:EXFO Pilot kuvaa koko avaruuden (esim. kokonaiset kiekot) standardikoeajojen aikana

• Valmistella:Olemassa olevaa dataa optimoidaan ja täydennetään fysiikkaan perustuvalla renderöinnillä kattavuuden laajentamiseksi

• Karsinta:Mallit koulutetaan ja niitä testataan hyväksymiskriteerien ja vikaantumismoodien mukaisesti

• Tuottaa:Asteittainen siirtyminen täydellä havainnoitavuudella ja palautusmahdollisuudella

Innovaattorin ansan välttäminen

Vaikka yritykset kuuntelisivat asiakkaitaan ja investoisivat uusiin teknologioihin, ratkaisut voivat epäonnistua, jos ne jättävät huomiottaympäristön muutoksen vauhti ja tehtaiden toiminnan realiteetitOlen nähnyt tämän omin silmin. Vastalääke on selvä:yhteissuunnittelu asiakkaiden kanssa, aseta tuotannon rajoitukset keskiöön ja rakenna nopeutta, joustavuutta ja kattavuutta ensimmäisestä päivästä lähtien – jotta innovaatiosta tulee pysyvä etu eikä kiertotie.

Miten EXFO auttaa

Tekoälyn tuominen reaaliaikaiseen fotoniikan testaukseen ei saisi tuntua uskonhypyltä – sen tulisi olla ohjattu eteneminen. Ensimmäisestä kiekosta viimeiseen moduuliin ratkaisumme vastaavat tuotantolinjojen todellisia vaatimuksia:tinkimätöntä nopeutta, todistettua laatua ja luotettavia päätöksiä.

Keskitymme siihen, millä on todellista vaikutusta: automatisoidut mittaustyönkulut, tarkka optinen karakterisointi ja tekoälyn käyttöönottovain silloin, kun se tuottaa mitattavia hyötyjäNäin tiimisi voivat keskittyä luotettavien tuotteiden rakentamiseen – sen sijaan, että hallitsisivat prosessuaalisia lisäkustannuksia.

Muutos tapahtuu vaiheittain, ja determinismin, havaittavuuden ja datasuvereniteetin säilyttämiseksi on käytössä suojatoimia koko muutoksen ajan.

Lopputulos?
Lyhyemmät syklit. Suurempi läpivirtaus. Ja sujuvampi tie ideasta vaikutukseen. Se on tavoite – ja uskon vakaasti, että voimme saavuttaa sen yhdessä.