Fotonisko integrālo shēmu (PIC) izstrādē un liela mēroga ražošanā,ātrums, ražība un nulles negadījumi ražošanas līnijāir kritiski svarīgi. Testēšana neapšaubāmi ir vispraktiskākais un rentablākais līdzeklis šo mērķu sasniegšanai — šo punktu nevar pārvērtēt. Tomēr īstais izaicinājums slēpjas tajā, kāiestrādāt mākslīgo intelektu (MI) reāllaika testēšanas vidēstādā veidā, kas saīsina testēšanas ciklus, optimizē rīku izmantošanu un ļauj veikt plašākas darbības, pamatojoties uz ieskatiem, neupurējot kontroli, precizitāti vai izsekojamību.
Šajā rakstā uzmanība pievērstatrīs jomas, kurās mākslīgais intelekts sniedz izmērāmu vērtību:
-
Esošo testēšanas plūsmu optimizēšana, lai nodrošinātu ātrākus un uzticamākus lēmumus par sekmīgu/nesekmīgu pieņemšanu.
-
Paātrināta vizuālā atpazīšana vafeļu un mikroshēmu līmenī, lai atbloķētu automatizētu optisko pārbaudi (AOI)
-
Darbojoties kā droša cilvēka un mašīnas datu saskarne, kas paplašina piekļuvi, vienlaikus saglabājot determinismu un novērojamību kritisku lēmumu pieņemšanā
Es arī ieskicēšupakāpeniskas ieviešanas plāns, kas izstrādāts, ņemot vērā datu suverenitāti, pakāpenisku pielāgošanu, kā arī drošību un robustumu, kas nepieciešams ražošanas darbībās — sākot no datu vākšanas un sagatavošanas līdz kvalifikācijai un apjoma ražošanai.
Mākslīgais intelekts testa plūsmas optimizācijā
Būsim atklāti: visaptveroša fotoniskā testēšana bieži vien balstās uzilgas mērījumu secības, specializētas testa platformas un ekspertu iejaukšanāsŠie faktori pagarina laiku līdz nonākšanai tirgū un palielina kapitālieguldījumus. Tomēr, ieviešotuzraudzītas mācīšanās integrēšana izveidotās darbplūsmās — apmācībā, izmantojot pilnas partijas ražošanas datus —, mēs varam optimizēt testēšanas secības, vienlaikus saglabājot īpašumtiesības, pārredzamību un atbildību.
Atsevišķos gadījumos mākslīgais intelekts var patnomainīt speciālo aparatūru, pārvietojot noteiktas funkcijas uz programmatūru, neapdraudot mērījumu precizitāti vai atkārtojamību.
Atalgojums?
Mazāk soļu, lai nonāktu pie pārliecinātiem lēmumiem par atbilstību/neatbilstību, un vienmērīgāks ceļš uz jaunu produktu variantu laišanu klajā.
Kas mainās jums:
-
Īsāki kvalifikācijas cikli, neapdraudot kvalitātes standartus
-
Samazināta iekārtu dublēšana, pateicoties programmatūras iespējām
-
Ātrāka pielāgošanās, mainoties produktiem, parametriem vai dizainam
Vizuālā atpazīšana ar mākslīgā intelekta atbalstu
Rūpnieciskā vidē, piemēram, plākšņu izlīdzināšanā vai liela apjoma kristālu testēšanā, tradicionālās redzes sistēmas bieži tiek izmantotas.lēns, trausls un neelastīgsMūsu pieeja ir principiāli atšķirīga: piedāvāt risinājumu, kas irātrs, precīzs un pielāgojams, sasniedzot līdz pat100× cikla laika paātrinājumsvienlaikus saglabājot vai pat uzlabojot noteikšanas precizitāti un kļūdaini pozitīvu rezultātu rādītājus.
Cilvēka iejaukšanās tiek samazināta parlieluma kārta, un kopējais datu apjoms samazinās partrīs lieluma kārtas.
Tie nav teorētiski ieguvumi. Tie ļauj veikt vizuālu pārbaudi.saskaņā ar esošajiem testa laikiem, radot brīvu vietu turpmākai paplašināšanaiautomatizēta optiskā pārbaude (AOI).
Ko redzēsiet:
-
Saskaņošana un pārbaude vairs nav šķēršļi
-
Optimizēta datu apstrāde un ievērojami samazināta manuāla iejaukšanās
-
Praktiska pāreja no pamata savākšanas un novietošanas uz pilnīgu AOI automatizāciju
Mākslīgais intelekts kā cilvēka un mašīnas datu saskarne
Pārāk bieži vērtīgi testēšanas dati ir pieejami tikai nelielam skaitam speciālistu, radot šķēršļus un neskaidrības lēmumu pieņemšanā. Tam tā nevajadzētu būt. Integrējot modeļus esošajā datu vidē,plašāks ieinteresēto personu loks var izpētīt, mācīties un rīkoties, vienlaikus saglabājot determinismu un novērojamību, kur rezultātiem jābūt auditējamiem un pārbaudāmiem..
Kas mainās:
-
Plašāka, pašapkalpošanās piekļuve ieskatiem — bez haosa
-
Ātrāka cēloņu analīze un procesu optimizācija
-
Uzturēta atbilstība, izsekojamība un kvalitātes kontroles kritēriji
Pamatots realitātē, radīts kontrolei
Patiesi ieviešanas panākumi rodas, respektējot rūpnīcas darbības realitāti un uzņēmējdarbības ierobežojumus.Datu suverenitāte, nepārtraukta pielāgošana, drošība un stabilitāte ir pirmās kārtas prasības, nevis pēc tam risināmas domas..
Mūsu praktiskajā rīku komplektā ietilpst attēlu veidotāji, marķētāji, sintezētāji, simulatori un EXFO Pilot lietojumprogramma, kas nodrošina pilnībā izsekojamu datu ieguvi, anotēšanu, palielināšanu un validāciju.Jūs saglabājat pilnīgu kontroli katrā posmā.
Pakāpenisks ceļš no pētniecības līdz ražošanai
Mākslīgā intelekta ieviešana ir evolucionāra, nevis momentāna. Lielākajai daļai organizāciju tas iezīmē agrīnu nodaļu ilgākā transformācijā. Vertikāli integrēts ieviešanas ceļš nodrošina atbilstību izmaiņu kontrolei un auditējamībai:
-
Savākt:EXFO Pilot standarta testa braucienu laikā attēlo visu telpu (piemēram, veselas plāksnes).
-
Sagatavot:Esošie dati tiek optimizēti un papildināti, izmantojot uz fiziku balstītu renderēšanu, lai paplašinātu pārklājumu
-
Kvalificēties:Modeļi tiek apmācīti un pārbaudīti pēc slodzes, ņemot vērā pieņemšanas kritērijus un atteices režīmus.
-
Ražot:Pakāpeniska pārslēgšanās ar pilnīgu novērojamību un atcelšanas iespējām
Izvairīšanās no inovatora slazda
Pat tad, ja uzņēmumi uzklausa klientus un iegulda līdzekļus jaunās tehnoloģijās, risinājumi var neizdoties, ja tie ignorēvides pārmaiņu temps un rūpnīcu darbības realitāteEsmu to redzējis pats. Pretlīdzeklis ir skaidrs:kopīga dizaina izstrāde ar klientiem, izvirziet ražošanas ierobežojumus centrā un jau no pirmās dienas veidojiet ātrumu, elastību un pārklājumu — lai inovācija kļūtu par ilgstošu priekšrocību, nevis apvedceļu.
Kā EXFO palīdz
Mākslīgā intelekta ieviešanai reāllaika fotonikas testēšanā nevajadzētu šķist kā ticības lēcienam — tai jābūt vadītai progresam. No pirmās plāksnes līdz pēdējam modulim mūsu risinājumi atbilst ražošanas līniju patiesajām prasībām:nevainojams ātrums, pārbaudīta kvalitāte un uzticami lēmumi.
Mēs koncentrējamies uz to, kas sniedz reālu ietekmi: automatizētas zondēšanas darbplūsmas, precīza optiskā raksturošana un ieviests mākslīgais intelekts.tikai tur, kur tas rada izmērāmus ieguvumusTas ļauj jūsu komandām koncentrēties uz uzticamu produktu izveidi, nevis pārvaldīt procedūras izmaksas.
Izmaiņas notiek pakāpeniski, un visā procesā ir ieviesti drošības pasākumi, lai saglabātu determinismu, novērojamību un datu suverenitāti.
Rezultāts?
Īsāki cikli. Lielāka caurlaidspēja. Un vienmērīgāks ceļš no koncepcijas līdz ietekmei. Tas ir mērķis, un es stingri ticu, ka mēs to varam sasniegt kopā.
Publicēšanas laiks: 2026. gada 4. janvāris