Test di circuiti integrati fotonici basati sull'intelligenza artificiale: più rapidi, più efficienti, zero incidenti

Nello sviluppo e nella produzione su larga scala di circuiti integrati fotonici (PIC),velocità, resa e zero incidenti sulla linea di produzionesono mission-critical. Il testing è, senza dubbio, la leva più pratica ed economica per raggiungere questi obiettivi: questo punto non può essere sopravvalutato. La vera sfida, tuttavia, sta nel comeintegrare l'intelligenza artificiale (IA) in ambienti di test in tempo realein un modo che riduce i cicli di test, ottimizza l'utilizzo degli strumenti e consente un'azione più ampia basata su informazioni approfondite, senza sacrificare controllo, rigore o tracciabilità.

Questo articolo si concentra sutre domini in cui l'intelligenza artificiale fornisce un valore misurabile:

1. Ottimizzazione dei flussi di test esistenti per consentire decisioni di superamento/fallimento più rapide e affidabili

2. Accelerare il riconoscimento visivo a livello di wafer e die per sbloccare l'ispezione ottica automatizzata (AOI)

3. Agire come un'interfaccia dati uomo-macchina sicura che espande l'accesso preservando al contempo il determinismo e l'osservabilità nelle decisioni critiche

Descriverò anche unroadmap di distribuzione graduale, progettato attorno alla sovranità dei dati, alla personalizzazione incrementale e alla sicurezza e robustezza richieste nelle operazioni di produzione, dalla raccolta e preparazione dei dati fino alla qualificazione e alla produzione in serie.

L'intelligenza artificiale nell'ottimizzazione del flusso di test

Siamo sinceri: i test fotonici completi spesso si basano sulunghe sequenze di misurazione, piattaforme di prova specializzate e intervento di espertiQuesti fattori allungano il time-to-market e aumentano le spese in conto capitale. Tuttavia, introducendoapprendimento supervisionato in flussi di lavoro stabiliti, formati su dati di produzione completi, possiamo ottimizzare le sequenze di test mantenendo proprietà, trasparenza e responsabilità.

In casi specifici, l'IA può addiritturasostituire l'hardware dedicato, trasferendo determinate funzioni nel software senza compromettere il rigore o la ripetibilità della misurazione.

La ricompensa?
Meno passaggi per raggiungere decisioni sicure di approvazione/fallimento e un percorso più agevole per il lancio di nuove varianti di prodotto.

Cosa cambia per te:

• Cicli di qualificazione più brevi senza compromettere gli standard qualitativi

• Riduzione della ridondanza delle apparecchiature tramite funzionalità basate su software

• Adattamento più rapido quando prodotti, parametri o progetti evolvono

Riconoscimento visivo abilitato dall'intelligenza artificiale

Negli ambienti industriali, come l'allineamento dei wafer o i test di matrici ad alto volume, i sistemi di visione tradizionali sono spessolento, fragile e inflessibileIl nostro approccio segue un percorso fondamentalmente diverso: fornire una soluzione che siaveloce, preciso e adattabile, raggiungendo fino aAccelerazione del tempo di ciclo 100×mantenendo, o addirittura migliorando, la precisione di rilevamento e i tassi di falsi positivi.

L'intervento umano è ridotto daun ordine di grandezzae l'impronta complessiva dei dati si riduce ditre ordini di grandezza.

Questi non sono guadagni teorici. Consentono l'ispezione visiva per operarein sincronia con i tempi di prova esistenti, creando spazio per una futura espansione inispezione ottica automatizzata (AOI).

Cosa vedrai:

• L'allineamento e l'ispezione cessano di essere colli di bottiglia

• Gestione semplificata dei dati e drastica riduzione degli interventi manuali

• Un pratico passaggio dal pick-and-place di base all'automazione AOI completa

L'intelligenza artificiale come interfaccia dati uomo-macchina

Troppo spesso, preziosi dati di test rimangono accessibili solo a una manciata di specialisti, creando colli di bottiglia e opacità nel processo decisionale. Questo non dovrebbe accadere. Integrando i modelli nell'ambiente dati esistente,un insieme più ampio di stakeholder può esplorare, apprendere e agire, preservando al contempo il determinismo e l'osservabilità, laddove i risultati devono essere verificabili e verificabili.

Cosa cambia:

• Accesso più ampio e self-service alle informazioni, senza caos

• Analisi delle cause profonde e ottimizzazione dei processi più rapide

• Mantenimento della conformità, della tracciabilità e dei controlli di qualità

Fondato sulla realtà, costruito per il controllo

Il vero successo dell'implementazione deriva dal rispetto delle realtà operative della fabbrica e dei vincoli aziendali.La sovranità dei dati, la personalizzazione continua, la sicurezza e la robustezza sono requisiti di primo ordine, non ripensamenti.

Il nostro pratico kit di strumenti comprende imager, etichettatrici, sintetizzatori, simulatori e l'applicazione EXFO Pilot, che consentono l'acquisizione, l'annotazione, l'aumento e la convalida dei dati completamente tracciabili.Mantieni il pieno controllo in ogni fase.

Un percorso graduale dalla ricerca alla produzione

L'adozione dell'intelligenza artificiale è evolutiva, non istantanea. Per la maggior parte delle organizzazioni, questo rappresenta un primo capitolo di una trasformazione più lunga. Un percorso di implementazione verticalmente integrato garantisce l'allineamento con il controllo delle modifiche e la verificabilità:

• Raccogliere:Immagini EXFO Pilot dell'intero spazio (ad esempio, interi wafer) durante le esecuzioni di test standard

• Preparare:I dati esistenti vengono ottimizzati e ampliati utilizzando il rendering basato sulla fisica per ampliare la copertura

• Qualifica:I modelli vengono addestrati e sottoposti a stress test in base a criteri di accettazione e modalità di guasto

• Produrre:Passaggio graduale con piena osservabilità e capacità di rollback

Evitare la trappola dell'innovatore

Anche quando le aziende ascoltano i clienti e investono in nuove tecnologie, le soluzioni possono fallire se ignorano ilritmo del cambiamento ambientale e realtà delle operazioni di fabbricaL'ho visto con i miei occhi. L'antidoto è chiaro:co-progettazione con i clienti, porre al centro i vincoli di produzione e creare velocità, flessibilità e copertura fin dal primo giorno, in modo che l'innovazione diventi un vantaggio duraturo anziché una deviazione.

Come aiuta EXFO

L'introduzione dell'intelligenza artificiale nei test fotonici in tempo reale non dovrebbe essere vista come un atto di fede, ma come un percorso guidato. Dal primo wafer al modulo finale, le nostre soluzioni sono in linea con le reali esigenze delle linee di produzione:velocità senza compromessi, qualità comprovata e decisioni affidabili.

Ci concentriamo su ciò che produce un impatto reale: flussi di lavoro di sondaggio automatizzati, caratterizzazione ottica precisa e intelligenza artificiale introdottasolo dove crea guadagni misurabiliCiò consente ai team di concentrarsi sulla creazione di prodotti affidabili, anziché sulla gestione delle procedure generali.

Il cambiamento avviene per fasi, con misure di sicurezza in atto per preservare il determinismo, l'osservabilità e la sovranità dei dati in ogni fase.

Il risultato?
Cicli più brevi. Maggiore produttività. E un percorso più fluido dall'ideazione all'impatto. Questo è l'obiettivo, e credo fermamente che possiamo raggiungerlo insieme.