Fotonik entegre devrelerin (PIC'ler) geliştirilmesi ve büyük ölçekli üretiminde,Üretim hattında hız, verimlilik ve sıfır kaza.Bunlar görev açısından kritik öneme sahiptir. Test etme, bu hedeflere ulaşmanın tartışmasız en pratik ve uygun maliyetli yoludur; bu nokta asla abartılamaz. Ancak asıl zorluk, nasıl yapılacağında yatmaktadır.Yapay zekayı (YZ) gerçek zamanlı test ortamlarına entegre etmekBu yöntem, test döngülerini kısaltır, araç kullanımını optimize eder ve kontrol, titizlik veya izlenebilirliği feda etmeden, elde edilen bilgilere dayalı daha geniş kapsamlı eylemlere olanak tanır.
Bu makale şunlara odaklanmaktadır:Yapay zekanın ölçülebilir değer sağladığı üç alan:
-
Daha hızlı ve güvenilir geçme/kalma kararları alınmasını sağlamak için mevcut test akışlarının optimize edilmesi.
-
Yonga levhası ve yonga seviyesinde görsel tanımayı hızlandırarak otomatik optik incelemenin (AOI) önünü açmak.
-
Kritik kararlarda determinizmi ve gözlemlenebilirliği korurken erişimi genişleten, güvenli bir insan-makine veri arayüzü görevi görür.
Ayrıca şunları da özetleyeceğim.aşamalı dağıtım yol haritasıVeri egemenliği, kademeli özelleştirme ve veri toplama ve hazırlığından kalifikasyona ve seri üretime kadar üretim operasyonlarında gereken güvenlik ve sağlamlık göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır.
Test Akışı Optimizasyonunda Yapay Zeka
Açık konuşalım: kapsamlı fotonik testler genellikle şunlara dayanır:uzun ölçüm dizileri, özel test platformları ve uzman müdahalesiBu faktörler piyasaya sürülme süresini uzatır ve sermaye harcamalarını artırır. Ancak, bu faktörlerin devreye sokulmasıyla,Denetimli öğrenmeyi, tam parti üretim verileri üzerinde eğitilmiş, yerleşik iş akışlarına entegre ederek, sahipliği, şeffaflığı ve hesap verebilirliği korurken test dizilerini optimize edebiliriz..
Belirli durumlarda yapay zeka hattaözel donanımı değiştirinÖlçüm hassasiyetinden veya tekrarlanabilirliğinden ödün vermeden belirli işlevleri yazılıma aktarmak.
Peki karşılığı ne?
Başarılı/başarısız kararlarına ulaşmak için gereken adımların sayısı azalıyor ve yeni ürün varyantlarının piyasaya sürülmesi daha sorunsuz bir hale geliyor.
Sizin için neler değişiyor:
-
Kalite standartlarından ödün vermeden daha kısa yeterlilik süreçleri
-
Yazılım tabanlı yetenek sayesinde ekipman fazlalığının azaltılması
-
Ürünler, parametreler veya tasarımlar geliştikçe daha hızlı uyum sağlama
Yapay Zeka Destekli Görsel Tanıma
Endüstriyel ortamlarda—örneğin, yonga hizalama veya yüksek hacimli yonga testi gibi—geleneksel görüntüleme sistemleri genellikleyavaş, kırılgan ve esnek olmayanBizim yaklaşımımız temelde farklı bir yol izliyor: bir çözüm sunmak.hızlı, hassas ve uyarlanabilir, şu kadar başarı elde etmek100 kat çevrim süresi hızlanmasıTespit doğruluğunu ve yanlış pozitif oranlarını korurken—hatta iyileştirirken.
İnsan müdahalesi azaltılırbir büyüklük mertebesive genel veri ayak izi küçülür.üç büyüklük mertebesi.
Bunlar teorik kazanımlar değil. Görsel incelemenin çalışmasını mümkün kılıyorlar.mevcut test süreleriyle eş zamanlı olarakBu durum, gelecekteki genişleme için alan yaratmaktadır.otomatik optik inceleme (AOI).
Görecekleriniz:
-
Hizalama ve denetim artık darboğaz olmaktan çıkıyor.
-
Veri işleme süreçlerinin iyileştirilmesi ve manuel müdahalenin önemli ölçüde azaltılması
-
Temel toplama ve yerleştirme işlemlerinden tam AOI otomasyonuna pratik bir geçiş yolu.
Yapay Zeka, İnsan-Makine Veri Arayüzü Olarak
Çoğu zaman, değerli test verilerine yalnızca birkaç uzman erişebiliyor; bu da karar alma süreçlerinde darboğazlara ve şeffaflık eksikliğine yol açıyor. Bu böyle olmamalı. Modelleri mevcut veri ortamınıza entegre ederek,Daha geniş bir paydaş grubu, sonuçların denetlenebilir ve doğrulanabilir olması gereken durumlarda belirlenimciliği ve gözlemlenebilirliği koruyarak, keşfedebilir, öğrenebilir ve harekete geçebilir..
Neler değişiyor:
-
Daha geniş kapsamlı, karmaşadan uzak, kendi kendine erişilebilir bilgi edinme imkanı.
-
Daha hızlı kök neden analizi ve süreç optimizasyonu
-
Uyumluluk, izlenebilirlik ve kalite kontrol noktaları sürdürüldü.
Gerçekliğe Dayalı, Kontrol İçin Tasarlanmış
Gerçek uygulama başarısı, fabrika operasyonlarının ve işletme kısıtlamalarının gerçeklerine saygı duymaktan gelir.Veri egemenliği, sürekli özelleştirme, güvenlik ve sağlamlık, sonradan akla gelen değil, öncelikli gereksinimlerdir..
Pratik araç setimiz, görüntüleyiciler, etiketleyiciler, sentezleyiciler, simülatörler ve EXFO Pilot uygulamasını içerir; bu sayede tamamen izlenebilir veri yakalama, açıklama ekleme, zenginleştirme ve doğrulama mümkün olur.Her aşamada tam kontrol sizde kalır.
Araştırmadan Üretime Adım Adım Bir Yol
Yapay zekânın benimsenmesi anlık değil, evrimsel bir süreçtir. Çoğu kuruluş için bu, daha uzun bir dönüşümün ilk aşamasını işaret eder. Dikey olarak entegre bir dağıtım yolu, değişiklik kontrolü ve denetlenebilirlik ile uyumu sağlar:
-
TOPLAMAK:EXFO Pilot, standart test çalışmaları sırasında tüm alanı (örneğin, tüm yonga levhalarını) görüntüler.
-
Hazırlanmak:Mevcut veriler, fizik tabanlı işleme kullanılarak optimize edilir ve kapsamı genişletmek için zenginleştirilir.
-
Nitelik kazanmak:Modeller, kabul kriterlerine ve hata modlarına göre eğitilir ve stres testine tabi tutulur.
-
Üretmek:Tam gözlemlenebilirlik ve geri alma özelliğiyle kademeli geçiş
Yenilikçinin Tuzağından Kaçınmak
Şirketler müşterilerini dinleyip yeni teknolojilere yatırım yapsalar bile, eğer müşterileri göz ardı ederlerse çözümler başarısız olabilir.çevresel değişimin hızı ve fabrika operasyonlarının gerçekleriBunu bizzat kendi gözlerimle gördüm. Çözümü açık:müşterilerle birlikte tasarımÜretim kısıtlamalarını merkeze alın ve ilk günden itibaren hız, esneklik ve kapsama alanı oluşturun; böylece yenilik bir sapma yolu olmaktan ziyade kalıcı bir avantaj haline gelir.
EXFO Nasıl Yardımcı Oluyor?
Yapay zekayı gerçek zamanlı fotonik testlerine entegre etmek, bir inanç sıçraması gibi değil, yönlendirilmiş bir ilerleme olmalıdır. İlk yonga levhasından son modüle kadar, çözümlerimiz üretim hatlarının gerçekten talep ettikleriyle uyumludur:Tavizsiz hız, kanıtlanmış kalite ve güvenilir kararlar.
Gerçek etki yaratan şeylere odaklanıyoruz: otomatikleştirilmiş inceleme iş akışları, hassas optik karakterizasyon ve yapay zeka entegrasyonu.yalnızca ölçülebilir kazanımlar sağladığı durumlardaBu, ekiplerinizin prosedürel yükü yönetmek yerine güvenilir ürünler geliştirmeye odaklanmasını sağlar.
Değişim aşamalar halinde gerçekleşir ve süreç boyunca belirleyiciliği, gözlemlenebilirliği ve veri egemenliğini korumak için önlemler alınır.
Sonuç ne oldu?
Daha kısa döngüler. Daha yüksek verimlilik. Ve konseptten etkiye daha sorunsuz bir yol. İşte hedef bu ve bunu birlikte başarabileceğimize kesinlikle inanıyorum.
Yayın tarihi: 04 Ocak 2026