एआई-सक्षम फोटोनिक इंटीग्रेटेड सर्किट परीक्षण: तेज, अधिक कुशल, दुर्घटना-मुक्त

फोटोनिक इंटीग्रेटेड सर्किट (पीआईसी) के विकास और बड़े पैमाने पर उत्पादन में,उत्पादन लाइन पर गति, उत्पादन क्षमता और शून्य दुर्घटनाएं।ये मिशन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए परीक्षण निस्संदेह सबसे व्यावहारिक और लागत प्रभावी साधन है—इस बात पर जोर देना अत्यंत आवश्यक है। हालाँकि, असली चुनौती यह है कि परीक्षण कैसे किया जाए।वास्तविक समय परीक्षण वातावरण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को एकीकृत करनाइस तरह से कि परीक्षण चक्र छोटा हो जाए, उपकरणों का उपयोग अनुकूलित हो जाए, और नियंत्रण, सटीकता या पता लगाने की क्षमता का त्याग किए बिना, अंतर्दृष्टि के आधार पर व्यापक कार्रवाई संभव हो सके।

यह लेख निम्नलिखित पर केंद्रित है:तीन ऐसे क्षेत्र जहां एआई मापने योग्य मूल्य प्रदान करता है:

1. तेज़ और अधिक विश्वसनीय पास/फेल निर्णय लेने के लिए मौजूदा परीक्षण प्रक्रियाओं को अनुकूलित करना।

2. स्वचालित ऑप्टिकल निरीक्षण (AOI) को संभव बनाने के लिए वेफर और डाई स्तर पर दृश्य पहचान को तेज करना।

3. यह एक सुरक्षित मानव-मशीन डेटा इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करता है जो महत्वपूर्ण निर्णयों में नियतता और अवलोकनशीलता को बनाए रखते हुए पहुंच का विस्तार करता है।

मैं एक रूपरेखा भी प्रस्तुत करूंगाचरणबद्ध तैनाती रोडमैपयह डेटा संप्रभुता, क्रमिक अनुकूलन और उत्पादन कार्यों में आवश्यक सुरक्षा और मजबूती को ध्यान में रखकर बनाया गया है - डेटा संग्रह और तैयारी से लेकर योग्यता निर्धारण और बड़े पैमाने पर उत्पादन तक।

टेस्ट फ्लो ऑप्टिमाइजेशन में एआई

स्पष्टवादिता से कहें तो, व्यापक फोटोनिक परीक्षण अक्सर निर्भर करता हैलंबी मापन श्रृंखलाएं, विशेषीकृत परीक्षण प्लेटफार्म और विशेषज्ञ हस्तक्षेपये कारक बाजार में उत्पाद लाने में लगने वाले समय को बढ़ाते हैं और पूंजीगत व्यय को भी बढ़ाते हैं। हालाँकि, कुछ नए उत्पादों को शामिल करके...स्थापित कार्यप्रवाहों में पर्यवेक्षित शिक्षण को शामिल करके—जो पूर्ण बैच उत्पादन डेटा पर प्रशिक्षित है—हम स्वामित्व, पारदर्शिता और जवाबदेही बनाए रखते हुए परीक्षण अनुक्रमों को अनुकूलित कर सकते हैं।.

कुछ विशिष्ट मामलों में, एआई यह भी कर सकता हैसमर्पित हार्डवेयर को बदलेंमाप की सटीकता या दोहराव को प्रभावित किए बिना कुछ कार्यों को सॉफ्टवेयर में स्थानांतरित करना।

इसका परिणाम क्या निकला?
सफल या असफल होने के विश्वसनीय निर्णय लेने के लिए कम चरण—और नए उत्पाद वेरिएंट लॉन्च करने का सुगम मार्ग।

आपके लिए क्या बदलाव होंगे:

• गुणवत्ता मानकों से समझौता किए बिना योग्यता चक्र को छोटा करना

• सॉफ्टवेयर-आधारित क्षमता के माध्यम से उपकरण की अनावश्यकता को कम करना

• उत्पादों, मापदंडों या डिज़ाइनों में बदलाव होने पर तेजी से अनुकूलन।

एआई-सक्षम दृश्य पहचान

औद्योगिक वातावरणों में—जैसे कि वेफर अलाइनमेंट या उच्च मात्रा में डाई परीक्षण—पारंपरिक विज़न सिस्टम अक्सरधीमा, भंगुर और अनम्यहमारा दृष्टिकोण एक मौलिक रूप से भिन्न मार्ग अपनाता है: एक ऐसा समाधान प्रदान करना जोतेज़, सटीक और अनुकूलनीय, तक हासिल करना100 गुना चक्र-समय त्वरणसाथ ही, पता लगाने की सटीकता और गलत-सकारात्मक दरों को बनाए रखते हुए—या उनमें सुधार करते हुए।

मानवीय हस्तक्षेप कम हो जाता हैमहत्ता का क्रमऔर कुल डेटा फुटप्रिंट में कमी आती है।तीन परिमाण के क्रम.

ये सैद्धांतिक लाभ नहीं हैं। इनसे दृश्य निरीक्षण संभव हो पाता है।मौजूदा परीक्षण समय के साथ तालमेल बिठाते हुएभविष्य में विस्तार के लिए गुंजाइश बनाते हुएस्वचालित ऑप्टिकल निरीक्षण (AOI).

आपको क्या देखने को मिलेगा:

• संरेखण और निरीक्षण अब बाधा नहीं रह जाते।

• डेटा प्रबंधन को सुव्यवस्थित किया गया और मैन्युअल हस्तक्षेप को काफी हद तक कम किया गया।

• बेसिक पिक-एंड-प्लेस से लेकर पूर्ण AOI ऑटोमेशन तक का एक व्यावहारिक मार्ग

मानव-मशीन डेटा इंटरफ़ेस के रूप में एआई

अक्सर, मूल्यवान परीक्षण डेटा केवल कुछ ही विशेषज्ञों तक सीमित रहता है, जिससे निर्णय लेने में बाधाएँ और अस्पष्टता उत्पन्न होती है। ऐसा नहीं होना चाहिए। अपने मौजूदा डेटा परिवेश में मॉडल को एकीकृत करके,हितधारकों का एक व्यापक समूह अन्वेषण कर सकता है, सीख सकता है और कार्रवाई कर सकता है—साथ ही, जहां परिणामों का लेखापरीक्षण और सत्यापन आवश्यक है, वहां नियतिवाद और अवलोकनशीलता को बनाए रखा जा सकता है।.

कौन सा शुल्क:

• अव्यवस्था के बिना, व्यापक स्तर पर स्व-सेवा के माध्यम से गहन जानकारियों तक पहुंच।

• तेजी से मूल कारण विश्लेषण और प्रक्रिया अनुकूलन

• अनुपालन, पता लगाने की क्षमता और गुणवत्ता मानकों को बनाए रखा गया।

वास्तविकता पर आधारित, नियंत्रण के लिए निर्मित

किसी भी परियोजना की वास्तविक सफलता कारखाने के संचालन की वास्तविकताओं और व्यावसायिक बाधाओं का सम्मान करने से ही मिलती है।डेटा संप्रभुता, निरंतर अनुकूलन, सुरक्षा और मजबूती सर्वोच्च प्राथमिकता वाली आवश्यकताएं हैं, न कि बाद में सोची जाने वाली बातें।.

हमारे व्यावहारिक टूलकिट में इमेजर, लेबलर, सिंथेसाइज़र, सिम्युलेटर और EXFO पायलट एप्लिकेशन शामिल हैं - जो पूरी तरह से ट्रेस करने योग्य डेटा कैप्चर, एनोटेशन, ऑग्मेंटेशन और सत्यापन को सक्षम बनाते हैं।आप हर चरण में पूर्ण नियंत्रण में रहते हैं।

अनुसंधान से उत्पादन तक का चरणबद्ध मार्ग

एआई को अपनाना क्रमिक प्रक्रिया है, न कि तात्कालिक। अधिकांश संगठनों के लिए, यह एक लंबी परिवर्तन प्रक्रिया का प्रारंभिक चरण है। एक एकीकृत परिनियोजन प्रक्रिया परिवर्तन नियंत्रण और लेखापरीक्षा के साथ संरेखण सुनिश्चित करती है:

• इकट्ठा करना:EXFO पायलट मानक परीक्षण के दौरान पूरे स्थान (जैसे, संपूर्ण वेफर्स) की इमेजिंग करता है।

• तैयार करना:मौजूदा डेटा को भौतिकी-आधारित प्रतिपादन का उपयोग करके अनुकूलित और संवर्धित किया जाता है ताकि कवरेज का विस्तार किया जा सके।

• योग्यता:मॉडल को स्वीकृति मानदंडों और विफलता मोड के आधार पर प्रशिक्षित और तनाव-परीक्षण किया जाता है।

• उत्पादन करना:पूर्ण अवलोकन क्षमता और रोलबैक क्षमता के साथ क्रमिक बदलाव

नवप्रवर्तक के जाल से बचना

कंपनियां ग्राहकों की बात सुनकर और नई तकनीकों में निवेश करके भी, अगर वे कुछ बातों को नजरअंदाज करती हैं तो समाधान विफल हो सकते हैं।पर्यावरण परिवर्तन की गति और कारखाने के संचालन की वास्तविकताएँमैंने इसे अपनी आँखों से देखा है। इसका समाधान स्पष्ट है:ग्राहकों के साथ सह-डिज़ाइनउत्पादन संबंधी बाधाओं को केंद्र में रखें, और पहले दिन से ही गति, लचीलापन और व्यापक कवरेज का निर्माण करें—ताकि नवाचार एक स्थायी लाभ बन जाए न कि एक भटकाव।

एक्सएफओ कैसे मदद करता है

वास्तविक समय के फोटोनिक्स परीक्षण में एआई को शामिल करना किसी अंधविश्वास जैसा नहीं लगना चाहिए—यह एक निर्देशित प्रगति होनी चाहिए। पहले वेफर से लेकर अंतिम मॉड्यूल तक, हमारे समाधान उत्पादन लाइनों की वास्तविक मांगों के अनुरूप हैं:बेजोड़ गति, सिद्ध गुणवत्ता और भरोसेमंद निर्णय.

हम उन चीजों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो वास्तविक प्रभाव डालती हैं: स्वचालित जांच कार्यप्रवाह, सटीक ऑप्टिकल लक्षण वर्णन और एआई का परिचय।केवल वहीं जहां इससे मापने योग्य लाभ प्राप्त होते हैंइससे आपकी टीमें प्रक्रियात्मक झंझटों को संभालने के बजाय विश्वसनीय उत्पाद बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकेंगी।

परिवर्तन चरणों में होता है, और इस पूरी प्रक्रिया के दौरान नियतिवाद, अवलोकनशीलता और डेटा संप्रभुता को बनाए रखने के लिए सुरक्षा उपाय मौजूद रहते हैं।

ये परिणाम?
कम समय में पूरी प्रक्रिया। अधिक उत्पादन क्षमता। और अवधारणा से लेकर प्रभाव तक का सुगम मार्ग। यही हमारा लक्ष्य है—और मुझे पूरा विश्वास है कि हम मिलकर इसे हासिल कर सकते हैं।