W rozwoju i masowej produkcji układów scalonych fotonicznych (PIC)prędkość, wydajność i zero incydentów na linii produkcyjnejmają kluczowe znaczenie dla misji. Testowanie jest bez wątpienia najbardziej praktycznym i opłacalnym narzędziem do osiągnięcia tych celów – nie można tego przecenić. Prawdziwe wyzwanie leży jednak w tym, jakosadzać sztuczną inteligencję (AI) w środowiskach testowych w czasie rzeczywistymw sposób, który skraca cykle testowe, optymalizuje wykorzystanie narzędzi i umożliwia szersze działania w oparciu o spostrzeżenia — bez poświęcania kontroli, rygoru lub możliwości śledzenia.
W tym artykule skupiono się natrzy obszary, w których sztuczna inteligencja zapewnia mierzalną wartość:
-
Optymalizacja istniejących przepływów testowych w celu umożliwienia szybszego i bardziej niezawodnego podejmowania decyzji o zaliczeniu lub niezaliczeniu testu
-
Przyspieszenie wizualnego rozpoznawania na poziomie płytek i matryc w celu umożliwienia automatycznej kontroli optycznej (AOI)
-
Pełnienie funkcji bezpiecznego interfejsu danych człowiek-maszyna, który rozszerza dostęp, zachowując jednocześnie determinizm i możliwość obserwacji w przypadku podejmowania kluczowych decyzji
Przedstawię równieżplan wdrażania fazowego, zaprojektowane z myślą o suwerenności danych, stopniowej personalizacji oraz bezpieczeństwie i solidności wymaganej w operacjach produkcyjnych — od gromadzenia i przygotowywania danych, poprzez kwalifikację, aż po produkcję seryjną.
Sztuczna inteligencja w optymalizacji przepływu testów
Bądźmy szczerzy: kompleksowe testy fotoniczne często opierają się nadługie sekwencje pomiarowe, specjalistyczne platformy testowe i interwencja ekspertówCzynniki te wydłużają czas wprowadzania produktów na rynek i zwiększają nakłady inwestycyjne. Jednakże wprowadzenienadzorowane uczenie się w ustalonych przepływach pracy — przeszkoleni na pełnych danych produkcyjnych partii — możemy optymalizować sekwencje testów, zachowując jednocześnie własność, przejrzystość i rozliczalność.
W szczególnych przypadkach sztuczna inteligencja może nawetwymienić dedykowany sprzęt, przenosząc pewne funkcje do oprogramowania bez uszczerbku dla dokładności i powtarzalności pomiarów.
Jakie są korzyści?
Mniej kroków do podjęcia pewnych decyzji o zaliczeniu lub niezaliczeniu testu — i płynniejsza ścieżka do wprowadzania nowych wariantów produktu.
Co się dla Ciebie zmienia:
-
Krótsze cykle kwalifikacyjne bez obniżania standardów jakości
-
Zmniejszona redundancja sprzętu dzięki możliwościom opartym na oprogramowaniu
-
Szybsza adaptacja w przypadku zmian produktów, parametrów lub projektów
Rozpoznawanie obrazu wspomagane sztuczną inteligencją
W środowiskach przemysłowych, takich jak wyrównywanie płytek lub testowanie układów scalonych w dużych ilościach, często stosuje się tradycyjne systemy wizyjne.powolny, kruchy i nieelastycznyNasze podejście opiera się na zupełnie innej ścieżce: dostarczaniu rozwiązania, które jestszybki, precyzyjny i elastyczny, osiągając do100-krotne przyspieszenie cykluprzy jednoczesnym zachowaniu — a nawet zwiększeniu — dokładności wykrywania i wskaźników fałszywie dodatnich wyników.
Interwencja człowieka jest ograniczona przezrząd wielkości, a całkowity ślad danych zmniejsza się otrzy rzędy wielkości.
To nie są zyski teoretyczne. Umożliwiają one przeprowadzenie kontroli wizualnej.w zgodzie z istniejącymi czasami testów, tworząc przestrzeń do przyszłej ekspansjiautomatyczna kontrola optyczna (AOI).
Co zobaczysz:
-
Wyrównanie i kontrola przestają być wąskimi gardłami
-
Usprawnione przetwarzanie danych i drastycznie zmniejszona interwencja ręczna
-
Praktyczna rampa wjazdowa od podstawowego systemu pick-and-place do pełnej automatyzacji AOI
Sztuczna inteligencja jako interfejs danych człowiek-maszyna
Zbyt często cenne dane testowe pozostają dostępne tylko dla garstki specjalistów, co tworzy wąskie gardła i utrudnia podejmowanie decyzji. Nie powinno tak być. Integrując modele z istniejącym środowiskiem danych,szersza grupa interesariuszy może badać, uczyć się i działać, zachowując jednocześnie determinizm i obserwowalność, gdzie wyniki muszą być możliwe do zweryfikowania i audytu.
Co się zmienia:
-
Szerszy, samodzielny dostęp do spostrzeżeń – bez chaosu
-
Szybsza analiza przyczyn źródłowych i optymalizacja procesów
-
Utrzymywana zgodność, identyfikowalność i bramy jakościowe
Osadzone w rzeczywistości, stworzone do kontroli
Prawdziwy sukces wdrożenia zależy od poszanowania realiów funkcjonowania fabryk i ograniczeń biznesowych.Suwerenność danych, ciągła personalizacja, bezpieczeństwo i solidność to wymagania pierwszego rzędu, a nie coś, co jest kwestią drugorzędną.
Nasz praktyczny zestaw narzędzi obejmuje urządzenia obrazujące, etykieciarki, syntezatory, symulatory i aplikację EXFO Pilot, umożliwiającą w pełni identyfikowalne przechwytywanie danych, ich adnotację, rozszerzanie i walidację.Zachowujesz pełną kontrolę na każdym etapie.
Krok po kroku ścieżka od badań do produkcji
Wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) przebiega ewolucyjnie, a nie natychmiastowo. Dla większości organizacji oznacza to wczesny etap dłuższej transformacji. Pionowo zintegrowana ścieżka wdrażania zapewnia zgodność z kontrolą zmian i audytowalnością:
-
Zbierać:EXFO Pilot tworzy obrazy całej przestrzeni (np. całych płytek) podczas standardowych przebiegów testowych
-
Przygotowywać:Istniejące dane są optymalizowane i uzupełniane za pomocą renderowania opartego na fizyce w celu zwiększenia zasięgu
-
Zakwalifikować:Modele są trenowane i poddawane testom obciążeniowym pod kątem kryteriów akceptacji i trybów awarii
-
Wytwarzać:Stopniowe przełączanie z pełną możliwością obserwacji i wycofania
Unikanie pułapki innowatora
Nawet jeśli firmy słuchają klientów i inwestują w nowe technologie, rozwiązania mogą zawieść, jeśli zignorujątempo zmian środowiskowych i realia funkcjonowania fabrykWidziałem to na własne oczy. Antidotum jest jasne:współprojektowanie z klientami, umieść ograniczenia produkcyjne w centrum uwagi i od pierwszego dnia buduj szybkość, elastyczność i zasięg — dzięki temu innowacja stanie się trwałą zaletą, a nie objazdem.
Jak pomaga EXFO
Wprowadzenie sztucznej inteligencji do testów fotoniki w czasie rzeczywistym nie powinno być aktem wiary, lecz procesem kontrolowanym. Od pierwszego wafla do ostatniego modułu, nasze rozwiązania są zgodne z rzeczywistymi wymaganiami linii produkcyjnych:bezkompromisowa szybkość, sprawdzona jakość i wiarygodne decyzje.
Skupiamy się na tym, co przynosi realny efekt: zautomatyzowane przepływy pracy sondowania, precyzyjna charakterystyka optyczna i wprowadzenie sztucznej inteligencjitylko tam, gdzie przynosi wymierne korzyściDzięki temu Twoje zespoły mogą skupić się na tworzeniu niezawodnych produktów, zamiast zajmować się procedurami.
Zmiany następują etapami, przy czym wdrożone zostają zabezpieczenia mające na celu zachowanie determinizmu, obserwowalności i suwerenności danych.
Jaki jest wynik?
Krótsze cykle. Większa przepustowość. I płynniejsza droga od koncepcji do efektu. To jest cel – i głęboko wierzę, że możemy go osiągnąć razem.
Czas publikacji: 04-01-2026