ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი ფოტონური ინტეგრირებული სქემის ტესტირება: უფრო სწრაფი, უფრო ეფექტური, ნულოვანი ავარიების გარეშე

ფოტონური ინტეგრირებული სქემების (PIC) შემუშავებასა და ფართომასშტაბიან წარმოებაში,სიჩქარე, მოსავლიანობა და ნულოვანი ინციდენტები წარმოების ხაზზემისიისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანია. ტესტირება, უდავოდ, ამ მიზნების მისაღწევად ყველაზე პრაქტიკული და ეკონომიური ბერკეტია - ამ საკითხის გადაჭარბება შეუძლებელია. თუმცა, რეალური გამოწვევა იმაში მდგომარეობს, თუ როგორხელოვნური ინტელექტის (AI) რეალურ დროში ტესტირების გარემოში ჩასმაისე, რომ შემცირდეს ტესტირების ციკლები, ოპტიმიზებული იყოს ხელსაწყოების გამოყენება და შესაძლებელი გახდეს უფრო ფართო მოქმედების განხორციელება ინსაითზე დაყრდნობით — კონტროლის, სიზუსტის ან მიკვლევადობის შეწირვის გარეშე.

ეს სტატია ფოკუსირებულიასამი სფერო, სადაც ხელოვნური ინტელექტი გაზომვად ღირებულებას იძლევა:

1. არსებული ტესტირების ნაკადების ოპტიმიზაცია, რათა უზრუნველყოფილი იყოს უფრო სწრაფი და საიმედო გადაწყვეტილებების მიღება წარმატებით/წარუმატებლობით.

2. ვაფლისა და ჩიპის დონის ვიზუალური ამოცნობის დაჩქარება ავტომატური ოპტიკური შემოწმების (AOI) განსაბლოკად.

3. მოქმედებს როგორც უსაფრთხო ადამიან-მანქანის მონაცემთა ინტერფეისი, რომელიც აფართოებს წვდომას და ამავდროულად ინარჩუნებს დეტერმინიზმს და დაკვირვებადობას კრიტიკულ გადაწყვეტილებებში.

ასევე გამოვყოფ ერთ-ერთ ხაზს,ეტაპობრივი განლაგების გეგმა, რომელიც შექმნილია მონაცემთა სუვერენიტეტის, თანდათანობითი პერსონალიზაციისა და წარმოების ოპერაციებში საჭირო უსაფრთხოებისა და სიმტკიცის გარშემო - მონაცემთა შეგროვებიდან და მომზადებიდან დაწყებული, კვალიფიკაციისა და მასობრივი წარმოების ჩათვლით.

ხელოვნური ინტელექტი ტესტირების ნაკადის ოპტიმიზაციაში

მოდით, ვიყოთ გულახდილები: ყოვლისმომცველი ფოტონური ტესტირება ხშირად ეყრდნობახანგრძლივი გაზომვის თანმიმდევრობები, სპეციალიზებული სატესტო პლატფორმები და ექსპერტების ჩარევაეს ფაქტორები ახანგრძლივებს ბაზარზე გასვლის დროს და ზრდის კაპიტალურ ხარჯებს. თუმცა, შემოღებითდამკვიდრებულ სამუშაო პროცესებში ზედამხედველობითი სწავლების ინტეგრირება - სრული პარტიული წარმოების მონაცემებზე ტრენინგი - ჩვენ შეგვიძლია ტესტირების თანმიმდევრობის ოპტიმიზაცია, საკუთრების, გამჭვირვალობისა და ანგარიშვალდებულების შენარჩუნებით..

კონკრეტულ შემთხვევებში, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია კიდეცსპეციალური აპარატურის შეცვლა, გარკვეული ფუნქციების პროგრამულ უზრუნველყოფაში გადატანა გაზომვის სიზუსტის ან განმეორებადობის კომპრომისის გარეშე.

ანაზღაურება?
ნაკლები ნაბიჯია საჭირო დარწმუნებული დადებითი/უარყოფილი გადაწყვეტილებების მისაღებად — და უფრო გლუვი გზა პროდუქტის ახალი ვარიანტების გამოშვებისთვის.

რა იცვლება თქვენთვის:

• უფრო მოკლე კვალიფიკაციის ციკლები ხარისხის სტანდარტების კომპრომისის გარეშე

• აღჭურვილობის ჭარბი რაოდენობის შემცირება პროგრამულ უზრუნველყოფაზე დაფუძნებული შესაძლებლობების მეშვეობით

• უფრო სწრაფი ადაპტაცია, როდესაც პროდუქტები, პარამეტრები ან დიზაინი ვითარდება

ხელოვნური ინტელექტით უზრუნველყოფილი ვიზუალური ამოცნობა

სამრეწველო გარემოში — როგორიცაა ვაფლის გასწორება ან დიდი მოცულობის მატრიცის ტესტირება — ტრადიციული ხედვის სისტემები ხშირადნელი, მყიფე და ურღვევიჩვენი მიდგომა ფუნდამენტურად განსხვავებულ გზას ადგას: ისეთი გადაწყვეტის მიწოდება, რომელიცსწრაფი, ზუსტი და ადაპტირებადი, მიაღწია მდე100× ციკლის დროის აჩქარებაამავდროულად, შენარჩუნებული ან თუნდაც გაუმჯობესებული იყოს გამოვლენის სიზუსტე და ცრუ დადებითი შედეგების მაჩვენებლები.

ადამიანის ჩარევა მცირდებამასშტაბის რიგიდა მონაცემთა საერთო კვალი მცირდებასამი რიგის სიდიდე.

ეს არ არის თეორიული მიღწევები. ისინი ვიზუალური შემოწმების საშუალებას იძლევა.არსებული ტესტირების დროის შესაბამისად, რაც ქმნის სივრცეს მომავალი გაფართოებისთვისავტომატური ოპტიკური შემოწმება (AOI).

რას ნახავთ:

• გასწორება და შემოწმება აღარ წარმოადგენს შემაფერხებელ ფაქტორებს

• გამარტივებული მონაცემთა დამუშავება და მკვეთრად შემცირებული ხელით ჩარევა

• პრაქტიკული გასასვლელი ძირითადი აკრეფიდან სრულ AOI ავტომატიზაციამდე

ხელოვნური ინტელექტი, როგორც ადამიან-მანქანის მონაცემთა ინტერფეისი

ძალიან ხშირად, ღირებული ტესტის მონაცემები მხოლოდ მცირე რაოდენობის სპეციალისტებისთვის რჩება ხელმისაწვდომი, რაც გადაწყვეტილების მიღების პროცესში შეფერხებებსა და გაუმჭვირვალობას ქმნის. ეს ასე არ უნდა იყოს. მოდელების თქვენს არსებულ მონაცემთა გარემოში ინტეგრირებით,დაინტერესებული მხარეების უფრო ფართო ჯგუფს შეუძლია შეისწავლოს, ისწავლოს და იმოქმედოს — დეტერმინიზმისა და დაკვირვებადობის შენარჩუნებით, სადაც შედეგები უნდა იყოს აუდიტირებადი და დამოწმებადი..

რა ცვლილებები:

• უფრო ფართო, თვითმომსახურების წვდომა ანალიზზე - ქაოსის გარეშე

• უფრო სწრაფი ძირეული მიზეზის ანალიზი და პროცესის ოპტიმიზაცია

• შენარჩუნებული შესაბამისობა, მიკვლევადობა და ხარისხის კარიბჭეები

რეალობაზე დაფუძნებული, კონტროლისთვის შექმნილი

ნამდვილი წარმატება განლაგებისას ქარხნის ოპერაციების რეალობისა და ბიზნეს შეზღუდვების პატივისცემით მიიღწევა.მონაცემთა სუვერენიტეტი, უწყვეტი პერსონალიზაცია, უსაფრთხოება და საიმედოობა პირველი რიგის მოთხოვნებია და არა მეორეხარისხოვანი..

ჩვენი პრაქტიკული ინსტრუმენტების ნაკრები მოიცავს ვიზუალიზაციის აპარატებს, ეტიკეტირების აპარატებს, სინთეზატორებს, სიმულატორებს და EXFO Pilot აპლიკაციას, რაც საშუალებას იძლევა მონაცემების სრულად მიკვლევადად აღქმული იყოს, შენიშვნები გაკეთდეს, დამატებული იყოს ინფორმაცია და დადასტურდეს.თქვენ სრულ კონტროლს ინარჩუნებთ ყველა ეტაპზე.

ეტაპობრივი გზა კვლევიდან წარმოებამდე

ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა ევოლუციურია და არა მყისიერი. ორგანიზაციების უმეტესობისთვის ეს უფრო ხანგრძლივი ტრანსფორმაციის ადრეულ ეტაპს აღნიშნავს. ვერტიკალურად ინტეგრირებული დანერგვის გზა უზრუნველყოფს ცვლილებების კონტროლთან და აუდიტის შესაძლებლობასთან შესაბამისობას:

• შეგროვება:EXFO Pilot სტანდარტული ტესტირების დროს იღებს სრულ სივრცეს (მაგ., მთლიან ვაფლებს).

• მომზადება:არსებული მონაცემები ოპტიმიზირებულია და გაფართოებულია ფიზიკაზე დაფუძნებული რენდერინგის გამოყენებით, დაფარვის გაფართოების მიზნით.

• კვალიფიკაცია:მოდელები გაწვრთნილია და გამოცდილია დაშვების კრიტერიუმებისა და წარუმატებლობის რეჟიმების მიმართ.

• პროდუქცია:თანდათანობითი გადასვლა სრული დაკვირვების შესაძლებლობით და უკან დაბრუნების შესაძლებლობით

ინოვატორის ხაფანგისგან თავის არიდება

მაშინაც კი, როდესაც კომპანიები უსმენენ მომხმარებლებს და ინვესტირებას ახდენენ ახალ ტექნოლოგიებში, გადაწყვეტილებები შეიძლება წარუმატებელი იყოს, თუ ისინი უგულებელყოფენ მათ.გარემოსდაცვითი ცვლილებების ტემპი და ქარხნის ოპერაციების რეალობაეს პირადად მე მინახავს. ანტიდოტი ნათელია:მომხმარებლებთან ერთად ერთობლივი დიზაინი, წარმოების შეზღუდვები ცენტრში მოათავსეთ და პირველივე დღიდან შექმენით სიჩქარე, მოქნილობა და დაფარვის ზონა - რათა ინოვაცია გადაიქცეს ხანგრძლივ უპირატესობად და არა შემოვლით გზად.

როგორ გვეხმარება EXFO

ხელოვნური ინტელექტის რეალურ დროში ფოტონიკურ ტესტირებაში დანერგვა არ უნდა აღიქმებოდეს, როგორც რწმენის ნახტომი - ეს უნდა იყოს მიმართული პროგრესი. პირველი ვაფლიდან საბოლოო მოდულამდე, ჩვენი გადაწყვეტილებები შეესაბამება წარმოების ხაზების რეალურ მოთხოვნებს:უკომპრომისო სიჩქარე, დადასტურებული ხარისხი და სანდო გადაწყვეტილებები.

ჩვენ ვამახვილებთ ყურადღებას იმაზე, რაც რეალურ გავლენას ახდენს: ავტომატიზირებული ზონდირების სამუშაო პროცესები, ზუსტი ოპტიკური დახასიათება და ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა.მხოლოდ იქ, სადაც ის ქმნის გაზომვად სარგებელსეს საშუალებას აძლევს თქვენს გუნდებს, ყურადღება გაამახვილონ საიმედო პროდუქტების შექმნაზე — პროცედურული ხარჯების მართვაზე.

ცვლილებები ეტაპობრივად ხდება, დეტერმინიზმის, დაკვირვებადობისა და მონაცემთა სუვერენიტეტის შესანარჩუნებლად დამცავი ზომების დაცვით.

შედეგი?
უფრო მოკლე ციკლები. უფრო მაღალი გამტარუნარიანობა. და უფრო გლუვი გზა კონცეფციიდან ეფექტამდე. ეს არის მიზანი - და მე მტკიცედ მჯერა, რომ ჩვენ შეგვიძლია მივაღწიოთ მას ერთად.