การทดสอบวงจรรวมโฟตอนิกส์ด้วย AI: เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น ปราศจากอุบัติเหตุ

ในการพัฒนาและการผลิตวงจรรวมโฟตอนิกส์ (PICs) ในระดับขนาดใหญ่ความเร็ว ผลผลิต และปราศจากอุบัติเหตุในสายการผลิตการทดสอบเป็นภารกิจที่สำคัญยิ่ง และไม่ต้องสงสัยเลยว่าการทดสอบเป็นวิธีการที่ได้ผลและคุ้มค่าที่สุดในการบรรลุเป้าหมายเหล่านี้ ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่ควรมองข้าม อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่แท้จริงอยู่ที่วิธีการดำเนินการผนวกรวมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับสภาพแวดล้อมการทดสอบแบบเรียลไทม์ด้วยวิธีการที่ช่วยลดระยะเวลาการทดสอบ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานเครื่องมือ และช่วยให้สามารถดำเนินการในวงกว้างขึ้นตามข้อมูลเชิงลึก โดยไม่ลดทอนการควบคุม ความแม่นยำ หรือความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ

บทความนี้มุ่งเน้นไปที่...สามด้านที่ AI มอบคุณค่าที่วัดผลได้:

1. ปรับปรุงขั้นตอนการทดสอบที่มีอยู่เพื่อให้สามารถตัดสินผลว่าผ่านหรือไม่ผ่านได้รวดเร็วและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

2. เร่งกระบวนการจดจำภาพระดับเวเฟอร์และได เพื่อปลดล็อกการตรวจสอบด้วยแสงอัตโนมัติ (AOI)

3. ทำหน้าที่เป็นส่วนต่อประสานข้อมูลระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรที่ปลอดภัย ซึ่งขยายการเข้าถึงในขณะที่ยังคงรักษาความแน่นอนและความสามารถในการสังเกตการณ์ในการตัดสินใจที่สำคัญ

นอกจากนี้ ผมจะอธิบายรายละเอียดเพิ่มเติมดังนี้แผนงานการนำไปใช้เป็นระยะออกแบบโดยคำนึงถึงอธิปไตยทางข้อมูล การปรับแต่งทีละน้อย และความปลอดภัยและความแข็งแกร่งที่จำเป็นในการดำเนินงานด้านการผลิต ตั้งแต่การรวบรวมและเตรียมข้อมูล ไปจนถึงการตรวจสอบคุณสมบัติและการผลิตในปริมาณมาก

AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทดสอบ

พูดกันตรงๆ การทดสอบทางโฟโตนิกส์อย่างครอบคลุมมักต้องอาศัย...ลำดับการวัดที่ยาวนาน แพลตฟอร์มการทดสอบเฉพาะทาง และการแทรกแซงจากผู้เชี่ยวชาญปัจจัยเหล่านี้ทำให้ระยะเวลาในการออกสู่ตลาดนานขึ้นและเพิ่มค่าใช้จ่ายด้านเงินทุน อย่างไรก็ตาม ด้วยการแนะนำด้วยการนำการเรียนรู้แบบมีผู้กำกับดูแลมาใช้ในขั้นตอนการทำงานที่กำหนดไว้แล้ว โดยฝึกฝนจากข้อมูลการผลิตแบบเต็มรูปแบบ เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพลำดับการทดสอบในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นเจ้าของ ความโปร่งใส และความรับผิดชอบไว้ได้.

ในบางกรณี AI สามารถทำได้ถึงขั้นนั้นแทนที่ฮาร์ดแวร์เฉพาะทางโดยการถ่ายโอนฟังก์ชันบางอย่างไปไว้ในซอฟต์แวร์โดยไม่ลดทอนความแม่นยำหรือความสามารถในการทำซ้ำของการวัด

ผลตอบแทนล่ะ?
ลดขั้นตอนในการตัดสินใจว่าผ่านหรือไม่ผ่านอย่างมั่นใจ และทำให้การเปิดตัวผลิตภัณฑ์รุ่นใหม่ราบรื่นยิ่งขึ้น

สิ่งที่เปลี่ยนแปลงสำหรับคุณ:

• ลดระยะเวลาการรับรองคุณสมบัติโดยไม่ลดทอนมาตรฐานคุณภาพ

• ลดความซ้ำซ้อนของอุปกรณ์ด้วยความสามารถที่ใช้ซอฟต์แวร์เป็นหลัก

• ปรับตัวได้รวดเร็วยิ่งขึ้นเมื่อผลิตภัณฑ์ พารามิเตอร์ หรือการออกแบบมีการเปลี่ยนแปลง

การจดจำภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ในสภาพแวดล้อมทางอุตสาหกรรม เช่น การจัดเรียงเวเฟอร์หรือการทดสอบชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์จำนวนมาก ระบบวิชั่นแบบดั้งเดิมมักถูกนำไปใช้งานช้า เปราะ และไม่ยืดหยุ่นแนวทางของเราแตกต่างไปโดยสิ้นเชิง นั่นคือ การส่งมอบโซลูชันที่...รวดเร็ว แม่นยำ และปรับเปลี่ยนได้โดยสามารถบรรลุผลได้ถึงการเร่งความเร็วรอบการทำงาน 100 เท่าในขณะที่ยังคงรักษาหรือแม้แต่ปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจจับและอัตราการตรวจพบผิดพลาดให้ดีขึ้น

การแทรกแซงของมนุษย์ลดลงโดยลำดับขนาดและปริมาณข้อมูลโดยรวมก็ลดลงด้วยสามลำดับขนาด.

นี่ไม่ใช่เพียงแค่ประโยชน์ในเชิงทฤษฎี แต่เป็นประโยชน์ที่ช่วยให้การตรวจสอบด้วยสายตาใช้งานได้จริงสอดคล้องกับเวลาทดสอบที่มีอยู่สร้างพื้นที่ว่างสำหรับการขยายธุรกิจในอนาคตการตรวจสอบด้วยแสงอัตโนมัติ (AOI).

สิ่งที่คุณจะได้เห็น:

• การจัดแนวและการตรวจสอบจะไม่ใช่ปัญหาคอขวดอีกต่อไป

• การจัดการข้อมูลที่คล่องตัวยิ่งขึ้นและการลดการแทรกแซงด้วยตนเองอย่างมาก

• เส้นทางปฏิบัติที่ราบรื่นจากขั้นตอนการหยิบและวางขั้นพื้นฐานไปสู่ระบบอัตโนมัติ AOI เต็มรูปแบบ

ปัญญาประดิษฐ์ในฐานะส่วนต่อประสานข้อมูลระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

บ่อยครั้งที่ข้อมูลทดสอบที่มีค่ากลับเข้าถึงได้เฉพาะผู้เชี่ยวชาญเพียงไม่กี่คน ทำให้เกิดปัญหาคอขวดและความไม่โปร่งใสในการตัดสินใจ ซึ่งไม่ควรเป็นเช่นนั้น ด้วยการบูรณาการโมเดลเข้ากับสภาพแวดล้อมข้อมูลที่มีอยู่ของคุณกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่กว้างขึ้นสามารถสำรวจ เรียนรู้ และลงมือทำได้ ในขณะเดียวกันก็รักษาความแน่นอนและความสามารถในการสังเกตไว้ โดยที่ผลลัพธ์จะต้องสามารถตรวจสอบและพิสูจน์ได้.

สิ่งที่เปลี่ยนแปลง:

• การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกแบบบริการตนเองที่ครอบคลุมมากขึ้น—โดยปราศจากความวุ่นวาย

• การวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริงและการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

• รักษามาตรฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การตรวจสอบย้อนกลับ และเกณฑ์คุณภาพ

ตั้งอยู่บนพื้นฐานความเป็นจริง สร้างขึ้นเพื่อการควบคุม

ความสำเร็จในการนำระบบไปใช้งานอย่างแท้จริงนั้น มาจากการเคารพความเป็นจริงของการดำเนินงานในโรงงานและข้อจำกัดทางธุรกิจอธิปไตยทางข้อมูล การปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง ความปลอดภัย และความแข็งแกร่ง เป็นข้อกำหนดอันดับแรก ไม่ใช่สิ่งที่คิดขึ้นมาทีหลัง.

ชุดเครื่องมือภาคปฏิบัติของเราประกอบด้วยเครื่องสร้างภาพ เครื่องติดฉลาก เครื่องสังเคราะห์เสียง เครื่องจำลอง และแอปพลิเคชัน EXFO Pilot ซึ่งช่วยให้สามารถบันทึกข้อมูล ใส่คำอธิบายประกอบ เพิ่มพูนข้อมูล และตรวจสอบความถูกต้องได้อย่างครบถ้วนและตรวจสอบย้อนกลับได้คุณยังคงควบคุมทุกขั้นตอนได้อย่างเต็มที่

เส้นทางทีละขั้นตอนจากงานวิจัยสู่การผลิต

การนำ AI มาใช้เป็นการค่อยเป็นค่อยไป ไม่ใช่เกิดขึ้นทันที สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ นี่เป็นเพียงบทแรกๆ ของการเปลี่ยนแปลงที่ยาวนานกว่านั้น เส้นทางการใช้งานที่บูรณาการในแนวดิ่งช่วยให้สอดคล้องกับการควบคุมการเปลี่ยนแปลงและการตรวจสอบได้:

• เก็บรวบรวม:EXFO Pilot ถ่ายภาพพื้นที่ทั้งหมด (เช่น แผ่นเวเฟอร์ทั้งหมด) ระหว่างการทดสอบตามปกติ

• เตรียมตัว:ข้อมูลที่มีอยู่ได้รับการปรับปรุงและเสริมประสิทธิภาพโดยใช้การเรนเดอร์ตามหลักฟิสิกส์เพื่อขยายขอบเขตการครอบคลุม

• คุณสมบัติ:แบบจำลองได้รับการฝึกฝนและทดสอบความทนทานโดยเทียบกับเกณฑ์การยอมรับและรูปแบบความล้มเหลว

• ผลิต:การเปลี่ยนผ่านทีละขั้นตอน พร้อมระบบตรวจสอบและย้อนกลับได้อย่างครบถ้วน

การหลีกเลี่ยงกับดักของนักนวัตกรรม

แม้ว่าบริษัทจะรับฟังความคิดเห็นของลูกค้าและลงทุนในเทคโนโลยีใหม่ๆ แต่โซลูชันก็อาจล้มเหลวได้หากละเลยความต้องการของลูกค้าอัตราการเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมและความเป็นจริงของการดำเนินงานในโรงงานฉันได้เห็นเรื่องนี้ด้วยตาตัวเองแล้ว วิธีแก้ก็ชัดเจน:การออกแบบร่วมกับลูกค้าให้ความสำคัญกับข้อจำกัดด้านการผลิตเป็นหลัก และสร้างความเร็ว ความยืดหยุ่น และความครอบคลุมตั้งแต่วันแรก เพื่อให้นวัตกรรมกลายเป็นข้อได้เปรียบที่ยั่งยืน แทนที่จะเป็นเพียงทางเบี่ยง

EXFO ช่วยได้อย่างไร

การนำ AI มาใช้ในการทดสอบโฟโตนิกส์แบบเรียลไทม์ไม่ควรเป็นเหมือนการเสี่ยงโชค แต่ควรเป็นการพัฒนาอย่างเป็นระบบ ตั้งแต่แผ่นเวเฟอร์แผ่นแรกจนถึงโมดูลสุดท้าย โซลูชันของเราสอดคล้องกับสิ่งที่สายการผลิตต้องการอย่างแท้จริง:ความเร็วที่เหนือกว่า คุณภาพที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว และการตัดสินใจที่น่าเชื่อถือ.

เรามุ่งเน้นสิ่งที่สร้างผลกระทบอย่างแท้จริง ได้แก่ กระบวนการทำงานตรวจสอบอัตโนมัติ การวิเคราะห์ลักษณะทางแสงที่แม่นยำ และการนำ AI มาใช้เฉพาะในกรณีที่ก่อให้เกิดผลประโยชน์ที่วัดผลได้เท่านั้นวิธีนี้จะช่วยให้ทีมของคุณมุ่งเน้นไปที่การสร้างผลิตภัณฑ์ที่เชื่อถือได้ แทนที่จะเสียเวลาไปกับการจัดการขั้นตอนการทำงานที่ไม่จำเป็น

การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นเป็นขั้นตอน โดยมีมาตรการป้องกันเพื่อรักษาความแน่นอน ความสามารถในการตรวจสอบ และอธิปไตยทางข้อมูลตลอดกระบวนการ

ผลลัพธ์เป็นอย่างไร?
วงจรการทำงานสั้นลง ประสิทธิภาพสูงขึ้น และเส้นทางที่ราบรื่นยิ่งขึ้นจากแนวคิดสู่ผลกระทบ นั่นคือเป้าหมาย และผมเชื่อมั่นว่าเราสามารถบรรลุเป้าหมายนั้นได้ด้วยกัน