AI-drevet fotonisk integreret kredsløbstest: Hurtigere, mere effektiv, nul ulykker

I udvikling og storskalaproduktion af fotoniske integrerede kredsløb (PIC'er),hastighed, udbytte og nul hændelser på produktionslinjener missionskritiske. Testning er uden tvivl det mest praktiske og omkostningseffektive redskab til at nå disse mål – dette punkt kan ikke overvurderes. Den virkelige udfordring ligger imidlertid i, hvordan manIntegrer kunstig intelligens (AI) i testmiljøer i realtidpå en måde, der forkorter testcyklusser, optimerer værktøjsudnyttelsen og muliggør bredere handlinger baseret på indsigt – uden at gå på kompromis med kontrol, stringens eller sporbarhed.

Denne artikel fokuserer påtre domæner, hvor AI leverer målbar værdi:

1. Optimering af eksisterende testflows for at muliggøre hurtigere og mere pålidelige bestået/ikke bestået-beslutninger

2. Accelererer visuel genkendelse på wafer- og die-niveau for at frigøre automatiseret optisk inspektion (AOI)

3. Fungerer som en sikker menneske-maskine-datagrænseflade, der udvider adgangen, samtidig med at determinisme og observerbarhed i kritiske beslutninger bevares

Jeg vil også skitsere enkøreplan for faset implementering, designet omkring datasuverænitet, trinvis tilpasning og den sikkerhed og robusthed, der kræves i produktionsoperationer – fra dataindsamling og -forberedelse til kvalificering og volumenproduktion.

AI i testflowoptimering

Lad os være ærlige: omfattende fotonisk testning er ofte afhængig aflange målesekvenser, specialiserede testplatforme og ekspertinterventionDisse faktorer forlænger time-to-market og øger kapitaludgifterne. Ved at introducereSuperviseret læring i etablerede arbejdsgange – trænet på produktionsdata fra hele batchen – kan vi optimere testsekvenser, samtidig med at vi opretholder ejerskab, gennemsigtighed og ansvarlighed..

I specifikke tilfælde kan AI enddaudskift dedikeret hardware, at flytte visse funktioner til software uden at gå på kompromis med målestringens eller repeterbarhed.

Udbyttet?
Færre trin til at nå frem til sikre beståede/ikke-beståede beslutninger – og en mere gnidningsfri vej til lancering af nye produktvarianter.

Hvad ændrer sig for dig:

• Kortere kvalifikationscyklusser uden at gå på kompromis med kvalitetsstandarder

• Reduceret udstyrsredundans gennem softwarebaseret funktionalitet

• Hurtigere tilpasning når produkter, parametre eller design udvikler sig

AI-aktiveret visuel genkendelse

I industrielle miljøer – såsom waferjustering eller test af store mængder dyser – er traditionelle visionssystemer oftelangsom, skrøbelig og ufleksibelVores tilgang tager en fundamentalt anderledes vej: at levere en løsning, der erhurtig, præcis og tilpasningsdygtig, opnår op til100× cyklustidsaccelerationsamtidig med at detektionsnøjagtigheden og forekomsten af ​​falsk positive resultater opretholdes – eller endda forbedres.

Menneskelig indgriben reduceres veden størrelsesorden, og det samlede datafodaftryk krymper medtre størrelsesordener.

Dette er ikke teoretiske gevinster. De muliggør visuel inspektion.i takt med eksisterende testtider, hvilket skaber plads til fremtidig ekspansion tilautomatiseret optisk inspektion (AOI).

Hvad du vil se:

• Justering og inspektion ophører med at være flaskehalse

• Strømlinet datahåndtering og drastisk reduceret manuel indgriben

• En praktisk indkøringsramp fra grundlæggende pick-and-place til fuld AOI-automatisering

AI som en menneske-maskine datagrænseflade

Alt for ofte forbliver værdifulde testdata kun tilgængelige for en håndfuld specialister, hvilket skaber flaskehalse og uigennemsigtighed i beslutningstagningen. Dette bør ikke være tilfældet. Ved at integrere modeller i dit eksisterende datamiljø,et bredere sæt af interessenter kan udforske, lære og handle – samtidig med at determinisme og observerbarhed bevares, hvor resultaterne skal være reviderbare og verificerbare..

Hvad ændrer sig:

• Bredere, selvbetjent adgang til indsigt – uden kaos

• Hurtigere rodårsagsanalyse og procesoptimering

• Opretholdt compliance, sporbarhed og kvalitetskontrol

Baseret på virkeligheden, bygget til kontrol

Ægte implementeringssucces kommer af at respektere realiteterne i fabrikkens drift og forretningsmæssige begrænsninger.Datasuverænitet, løbende tilpasning, sikkerhed og robusthed er førsteordenskrav – ikke eftertanker.

Vores praktiske værktøjssæt inkluderer billeddannelsessystemer, etiketteringssystemer, synthesizere, simulatorer og EXFO Pilot-applikationen – der muliggør fuldt sporbar datafangst, annotering, augmentation og validering.Du bevarer fuld kontrol i alle faser.

En trinvis vej fra forskning til produktion

AI-adoption er evolutionær, ikke øjeblikkelig. For de fleste organisationer markerer dette et tidligt kapitel i en længere transformation. En vertikalt integreret implementeringssti sikrer overensstemmelse med ændringskontrol og revisionsmuligheder:

• Samle:EXFO Pilot afbilder hele rummet (f.eks. hele wafere) under standard testkørsler

• Forberede:Eksisterende data optimeres og forstærkes ved hjælp af fysikbaseret rendering for at udvide dækningen

• Kvalificere:Modeller trænes og stresstestes mod acceptkriterier og fejltilstande

• Producere:Gradvis omskiftning med fuld observerbarhed og rollback-funktion

Undgå innovatorens fælde

Selv når virksomheder lytter til kunderne og investerer i nye teknologier, kan løsninger mislykkes, hvis de ignorererTempoet af miljøforandringer og realiteterne i fabriksdriftenJeg har set dette på nært hold. Modgiften er klar:co-design med kunder, sæt produktionsbegrænsninger i centrum og opbyg hastighed, fleksibilitet og dækning fra dag ét – så innovation bliver en varig fordel snarere end en omvej.

Hvordan EXFO hjælper

At integrere AI i fotoniktest i realtid bør ikke føles som et spring ud i sandhed – det bør være en guidet progression. Fra den første wafer til det sidste modul stemmer vores løsninger overens med, hvad produktionslinjer virkelig kræver:Kompromisløs hastighed, dokumenteret kvalitet og pålidelige beslutninger.

Vi fokuserer på det, der giver reel effekt: automatiserede sonderingsarbejdsgange, præcis optisk karakterisering og introduktion af AIkun hvor det skaber målbare gevinsterDette giver dine teams mulighed for at fokusere på at bygge pålidelige produkter – i stedet for at håndtere proceduremæssige omkostninger.

Ændring sker i etaper, med sikkerhedsforanstaltninger på plads for at bevare determinisme, observerbarhed og datasuverænitet hele vejen igennem.

Resultatet?
Kortere cyklusser. Højere gennemløbshastighed. Og en mere gnidningsfri vej fra idé til effekt. Det er målet – og et mål, jeg er overbevist om, at vi kan opnå sammen.