AI-drevet fotonisk integrert kretstesting: Raskere, mer effektiv, null ulykker

I utvikling og storskalaproduksjon av fotoniske integrerte kretser (PIC-er),hastighet, utbytte og null hendelser på produksjonslinjener forretningskritiske. Testing er uten tvil det mest praktiske og kostnadseffektive virkemiddelet for å nå disse målene – dette poenget kan ikke overvurderes. Den virkelige utfordringen ligger imidlertid i hvordan manintegrer kunstig intelligens (KI) i sanntids testmiljøerpå en måte som forkorter testsykluser, optimaliserer verktøyutnyttelsen og muliggjør bredere handlinger basert på innsikt – uten å ofre kontroll, nøyaktighet eller sporbarhet.

Denne artikkelen fokuserer påtre domener der AI leverer målbar verdi:

1. Optimalisering av eksisterende testflyter for å muliggjøre raskere og mer pålitelige bestått/ikke bestått-beslutninger

2. Akselererer visuell gjenkjenning på wafer- og brikkenivå for å åpne opp automatisert optisk inspeksjon (AOI)

3. Fungerer som et sikkert menneske-maskin-datagrensesnitt som utvider tilgangen samtidig som determinisme og observerbarhet i kritiske beslutninger bevares

Jeg vil også skissere enveikart for faset utrulling, utformet rundt datasuverenitet, trinnvis tilpasning og sikkerheten og robustheten som kreves i produksjonsoperasjoner – fra datainnsamling og -forberedelse til kvalifisering og volumproduksjon.

AI i testflytoptimalisering

La oss være ærlige: omfattende fotonisk testing er ofte avhengig avlange målesekvenser, spesialiserte testplattformer og ekspertintervensjonDisse faktorene forlenger tiden til markedet og øker kapitalutgiftene. Ved å introdusereveiledet læring i etablerte arbeidsflyter – trent på fullbatch-produksjonsdata – kan vi optimalisere testsekvenser samtidig som vi opprettholder eierskap, åpenhet og ansvarlighet.

I spesifikke tilfeller kan AI til og mederstatte dedikert maskinvare, flytte visse funksjoner til programvare uten at det går på bekostning av målenøyaktighet eller repeterbarhet.

Utbetalingen?
Færre trinn for å ta sikre bestått/ikke bestått-beslutninger – og en smidigere vei til lansering av nye produktvarianter.

Hva som endrer seg for deg:

• Kortere kvalifiseringssykluser uten at det går på bekostning av kvalitetsstandarder

• Redusert utstyrsredundans gjennom programvarebasert funksjonalitet

• Raskere tilpasning når produkter, parametere eller design utvikler seg

AI-aktivert visuell gjenkjenning

I industrielle miljøer – som waferjustering eller testing av store mengder dyser – brukes ofte tradisjonelle visjonssystemertreg, skjør og ufleksibelVår tilnærming tar en fundamentalt annerledes vei: å levere en løsning som errask, presis og tilpasningsdyktig, oppnår opptil100× syklustidsakselerasjonsamtidig som deteksjonsnøyaktigheten og falsk-positive rater opprettholdes – eller til og med forbedres.

Menneskelig inngripen reduseres aven størrelsesorden, og det totale dataavtrykket krymper medtre størrelsesordener.

Dette er ikke teoretiske gevinster. De muliggjør visuell inspeksjon.i tråd med eksisterende testtider, noe som skaper rom for fremtidig ekspansjon tilautomatisert optisk inspeksjon (AOI).

Hva du vil se:

• Justering og inspeksjon slutter å være flaskehalser

• Strømlinjeformet datahåndtering og drastisk redusert manuell inngripen

• En praktisk påkjørsel fra grunnleggende pick-and-place til full AOI-automatisering

AI som et menneske-maskin-datagrensesnitt

Altfor ofte forblir verdifulle testdata bare tilgjengelige for en håndfull spesialister, noe som skaper flaskehalser og ugjennomsiktighet i beslutningsprosesser. Dette bør ikke være tilfelle. Ved å integrere modeller i ditt eksisterende datamiljø,et bredere sett av interessenter kan utforske, lære og handle – samtidig som determinisme og observerbarhet bevares, der resultatene må være reviderbare og verifiserbare..

Hva som endres:

• Bredere, selvbetjent tilgang til innsikt – uten kaos

• Raskere rotårsaksanalyse og prosessoptimalisering

• Opprettholdt samsvar, sporbarhet og kvalitetskontroller

Virkelighetsbasert, bygget for kontroll

Sann suksess med utrulling kommer av å respektere realitetene i fabrikkdriften og forretningsbegrensninger.Datasuverenitet, kontinuerlig tilpasning, sikkerhet og robusthet er førsteordens krav – ikke ettertanker.

Vårt praktiske verktøysett inkluderer bildebehandlingssystemer, etiketteringssystemer, synthesizere, simulatorer og EXFO Pilot-applikasjonen – som muliggjør fullstendig sporbar datafangst, annotering, utvidelse og validering.Du har full kontroll i hvert trinn.

En trinnvis vei fra forskning til produksjon

Adopsjon av kunstig intelligens er evolusjonær, ikke umiddelbar. For de fleste organisasjoner markerer dette et tidlig kapittel i en lengre transformasjon. En vertikalt integrert distribusjonsbane sikrer samsvar med endringskontroll og revideringsmuligheter:

• Samle:EXFO Pilot avbilder hele rommet (f.eks. hele wafere) under standard testkjøringer

• Forberede:Eksisterende data optimaliseres og utvides ved hjelp av fysikkbasert gjengivelse for å utvide dekningen.

• Kvalifisere:Modeller trenes og stresstestes mot akseptkriterier og feilmodi

• Produsere:Gradvis overgang med full observerbarhet og tilbakerullingsmulighet

Unngå innovatørfellen

Selv når bedrifter lytter til kundene og investerer i ny teknologi, kan løsninger mislykkes hvis de ignorerertempoet i miljøendringene og realitetene i fabrikkdriftenJeg har sett dette selv. Motgiften er klar:samdesign med kunder, sett produksjonsbegrensninger i sentrum, og bygg hastighet, fleksibilitet og dekning fra dag én – slik at innovasjon blir en varig fordel snarere enn en omvei.

Hvordan EXFO hjelper

Å bringe AI inn i fotonikktesting i sanntid bør ikke føles som et sprang i troen – det bør være en veiledet progresjon. Fra den første waferen til den siste modulen er løsningene våre i tråd med det produksjonslinjene virkelig krever:kompromissløs hastighet, dokumentert kvalitet og pålitelige beslutninger.

Vi fokuserer på det som gir reell effekt: automatiserte arbeidsflyter for sondering, presis optisk karakterisering og introduksjon av kunstig intelligensbare der det skaper målbare gevinsterDette lar teamene dine fokusere på å bygge pålitelige produkter – i stedet for å håndtere prosedyremessige kostnader.

Endringer skjer i etapper, med sikkerhetstiltak på plass for å bevare determinisme, observerbarhet og datasuverenitet gjennom hele prosessen.

Resultatet?
Kortere sykluser. Høyere gjennomstrømning. Og en smidigere vei fra konsept til effekt. Det er målet – og et jeg tror fullt og fast vi kan oppnå sammen.