Testování fotonických integrovaných obvodů s využitím umělé inteligence: Rychlejší, efektivnější a bez nehod

Při vývoji a velkovýrobě fotonických integrovaných obvodů (PIC),rychlost, výtěžnost a nulové incidenty na výrobní lincejsou kritické. Testování je bezpochyby nejpraktičtějším a nákladově nejefektivnějším nástrojem k dosažení těchto cílů – tento fakt nelze přeceňovat. Skutečnou výzvou však je, jakzabudovat umělou inteligenci (AI) do testovacích prostředí v reálném časezpůsobem, který zkracuje testovací cykly, optimalizuje využití nástrojů a umožňuje širší zásah založený na poznatcích – bez obětování kontroly, přesnosti nebo sledovatelnosti.

Tento článek se zaměřuje natři oblasti, kde umělá inteligence přináší měřitelnou hodnotu:

1. Optimalizace stávajících testovacích postupů pro umožnění rychlejšího a spolehlivějšího rozhodování o úspěšnosti/neúspěchu

2. Zrychlení vizuálního rozpoznávání na úrovni destiček a čipů pro odemknutí automatizované optické kontroly (AOI)

3. Funguje jako bezpečné datové rozhraní mezi člověkem a strojem, které rozšiřuje přístup a zároveň zachovává determinismus a pozorovatelnost při kritických rozhodnutích.

Také nastínímplán postupného nasazení, navržený s ohledem na datovou suverenitu, postupné přizpůsobení a bezpečnost a robustnost vyžadované ve výrobních operacích – od sběru a přípravy dat až po kvalifikaci a hromadnou výrobu.

AI v optimalizaci testovacího toku

Buďme upřímní: komplexní fotonické testování se často spoléhá nadlouhé měřicí sekvence, specializované testovací platformy a zásah odborníkůTyto faktory prodlužují dobu uvedení na trh a zvyšují kapitálové výdaje. ZavedenímZapojením kontrolovaného učení do zavedených pracovních postupů – školením na datech z celé dávkové výroby – můžeme optimalizovat testovací sekvence a zároveň zachovat odpovědnost, transparentnost a odpovědnost..

V konkrétních případech může umělá inteligence dokoncevyměnit vyhrazený hardware, přesunutím určitých funkcí do softwaru bez kompromisů v přesnosti měření nebo opakovatelnosti.

Výplata?
Méně kroků k dosažení jistých rozhodnutí o schválení/nesplnění požadavků – a plynulejší cesta k uvedení nových variant produktů na trh.

Co se pro vás změní:

• Kratší kvalifikační cykly bez kompromisů v oblasti standardů kvality

• Snížená redundance zařízení díky softwarovým funkcím

• Rychlejší adaptace při vývoji produktů, parametrů nebo návrhů

Vizuální rozpoznávání s využitím umělé inteligence

V průmyslovém prostředí – jako je zarovnávání destiček nebo velkoobjemové testování čipů – jsou tradiční systémy vidění častopomalý, křehký a nepružnýNáš přístup se ubírá zásadně odlišnou cestou: přinášíme řešení, které jerychlý, přesný a přizpůsobivý, dosahující až100× zrychlení za dobu cyklupři zachování – nebo dokonce zlepšení – přesnosti detekce a míry falešně pozitivních výsledků.

Lidský zásah je snížen ořádověa celková datová stopa se zmenší otři řády.

Nejedná se o teoretické výhody. Umožňují vizuální kontrolu.v souladu se stávajícími časy testů, čímž se vytváří prostor pro budoucí expanzi doautomatizovaná optická kontrola (AOI).

Co uvidíte:

• Seřízení a kontrola přestávají být úzkými hrdly

• Zjednodušené zpracování dat a výrazně snížené manuální zásahy

• Praktická nástupní rampa od základního pick-and-place k plné automatizaci AOI

Umělá inteligence jako datové rozhraní mezi člověkem a strojem

Příliš často zůstávají cenná testovací data přístupná pouze hrstce specialistů, což vytváří úzká hrdla a neprůhlednost v rozhodování. Tomu by se nemělo stávat. Integrací modelů do vašeho stávajícího datového prostředí,širší okruh zúčastněných stran může zkoumat, učit se a jednat – a to při zachování determinismu a pozorovatelnosti, přičemž výsledky musí být auditovatelné a ověřitelné.

Co se mění:

• Širší, samoobslužný přístup k informacím – bez chaosu

• Rychlejší analýza hlavních příčin a optimalizace procesů

• Udržování souladu, sledovatelnosti a kontrol kvality

Zakotveni v realitě, stvořeni pro kontrolu

Skutečný úspěch nasazení pramení z respektování reality provozu továrny a obchodních omezení.Datová suverenita, neustálé přizpůsobení, zabezpečení a robustnost jsou požadavky prvního řádu – nikoli druhořadé..

Naše praktická sada nástrojů zahrnuje zobrazovací zařízení, označovací moduly, syntetizátory, simulátory a aplikaci EXFO Pilot, které umožňují plně sledovatelný sběr dat, anotaci, rozšiřování a validaci.V každé fázi máte vše plně pod kontrolou.

Postupná cesta od výzkumu k výrobě

Zavedení umělé inteligence je evoluční, nikoli okamžité. Pro většinu organizací to představuje první kapitolu v delší transformaci. Vertikálně integrovaná cesta nasazení zajišťuje soulad s řízením změn a auditovatelností:

• Sbírat:EXFO Pilot během standardních testovacích běhů snímkuje celý prostor (např. celé wafery).

• Připravit:Stávající data jsou optimalizována a rozšířena pomocí fyzikálního renderování pro rozšíření pokrytí.

• Kvalifikovat:Modely jsou trénovány a zátěžově testovány podle kritérií akceptace a režimů selhání.

• Produkce:Postupný přechod s plnou pozorovatelností a možností vrácení zpět

Vyhněte se pasti inovátora

I když firmy naslouchají zákazníkům a investují do nových technologií, řešení mohou selhat, pokud ignorujítempo změn životního prostředí a realita provozu továrenViděl jsem to na vlastní oči. Protilék je jasný:společný návrh se zákazníky, klást výrobní omezení do centra pozornosti a budovat rychlost, flexibilitu a pokrytí od prvního dne – aby se inovace stala trvalou výhodou, nikoli jen oklikou.

Jak pomáhá EXFO

Zavedení umělé inteligence do testování fotoniky v reálném čase by se nemělo jevit jako skok víry – měl by to být řízený postup. Od první destičky až po finální modul jsou naše řešení v souladu s tím, co výrobní linky skutečně vyžadují:nekompromisní rychlost, osvědčená kvalita a důvěryhodná rozhodnutí.

Zaměřujeme se na to, co má skutečný dopad: automatizované pracovní postupy sondování, přesnou optickou charakterizaci a zavedenou umělou inteligenci.pouze tam, kde to vytváří měřitelné ziskyTo umožňuje vašim týmům soustředit se na tvorbu spolehlivých produktů – spíše než na správu procedurálních režijních nákladů.

Změna probíhá postupně, přičemž jsou zavedena ochranná opatření k zachování determinismu, pozorovatelnosti a datové suverenity v celém procesu.

Výsledek?
Kratší cykly. Vyšší propustnost. A plynulejší cesta od konceptu k realizaci. To je cíl – a já pevně věřím, že ho společně můžeme dosáhnout.