Door AI ondersteunde tests van fotonische geïntegreerde schakelingen: sneller, efficiënter en zonder ongelukken.

Bij de ontwikkeling en grootschalige productie van fotonische geïntegreerde schakelingen (PIC's),Snelheid, rendement en geen incidenten op de productielijn.zijn cruciaal voor de missie. Testen is zonder twijfel de meest praktische en kosteneffectieve manier om deze doelen te bereiken – dit punt kan niet genoeg benadrukt worden. De echte uitdaging ligt echter in hoe we dit moeten aanpakken.Kunstmatige intelligentie (AI) integreren in realtime testomgevingenOp een manier die testcycli verkort, het gebruik van tools optimaliseert en bredere actie mogelijk maakt op basis van inzichten, zonder daarbij controle, nauwkeurigheid of traceerbaarheid op te offeren.

Dit artikel richt zich opDrie domeinen waar AI meetbare waarde oplevert.:

1. Het optimaliseren van bestaande testprocessen om snellere en betrouwbaardere beslissingen over slagen/falen mogelijk te maken.

2. Het versnellen van visuele herkenning op wafer- en chipniveau om geautomatiseerde optische inspectie (AOI) mogelijk te maken.

3. Het fungeert als een veilige data-interface tussen mens en machine die de toegang vergroot en tegelijkertijd determinisme en observeerbaarheid bij cruciale beslissingen waarborgt.

Ik zal ook een overzicht geven van eengefaseerd implementatieplan, ontworpen rondom datasoevereiniteit, stapsgewijze aanpassing en de veiligheid en robuustheid die vereist zijn in productieprocessen – van dataverzameling en -voorbereiding tot kwalificatie en massaproductie.

AI in testflowoptimalisatie

Laten we eerlijk zijn: uitgebreide fotonische testen zijn vaak afhankelijk vanlangdurige meetreeksen, gespecialiseerde testplatforms en tussenkomst van expertsDeze factoren verlengen de time-to-market en verhogen de kapitaaluitgaven. Door echter de introductie vanDoor supervised learning te integreren in bestaande workflows – getraind op data van volledige batchproductie – kunnen we testsequenties optimaliseren met behoud van eigenaarschap, transparantie en verantwoording..

In specifieke gevallen kan AI zelfsvervang specifieke hardwarebepaalde functies overzetten naar software zonder de nauwkeurigheid of herhaalbaarheid van de metingen in gevaar te brengen.

De beloning?
Minder stappen om tot weloverwogen beslissingen te komen over goedkeuring of afwijzing, en een soepeler traject naar de lancering van nieuwe productvarianten.

Wat verandert er voor jou?

• Kortere kwalificatiecycli zonder concessies te doen aan de kwaliteitsnormen.

• Verminderde redundantie van apparatuur door middel van softwarematige mogelijkheden.

• Snellere aanpassing wanneer producten, parameters of ontwerpen evolueren.

AI-gestuurde visuele herkenning

In industriële omgevingen, zoals bij waferuitlijning of het testen van grote aantallen chips, worden traditionele vision-systemen vaaktraag, broos en inflexibelOnze aanpak bewandelt een fundamenteel ander pad: we leveren een oplossing die...snel, nauwkeurig en aanpasbaar, waarbij tot100× versnelling van de cyclustijdmet behoud van – of zelfs verbetering van – de detectienauwkeurigheid en het aantal vals-positieve resultaten.

De menselijke tussenkomst wordt verminderd dooreen orde van grootteen de totale dataomvang neemt af metdrie ordes van grootte.

Dit zijn geen theoretische voordelen. Ze maken visuele inspectie mogelijk.synchroon met bestaande testtijdenwaardoor er ruimte ontstaat voor toekomstige uitbreiding naargeautomatiseerde optische inspectie (AOI).

Wat u zult zien:

• Uitlijning en inspectie vormen geen knelpunten meer.

• Gestroomlijnde gegevensverwerking en drastisch verminderde handmatige tussenkomst.

• Een praktische opstap van eenvoudige pick-and-place naar volledige AOI-automatisering

AI als data-interface tussen mens en machine

Te vaak blijven waardevolle testgegevens alleen toegankelijk voor een handvol specialisten, wat leidt tot knelpunten en ondoorzichtigheid bij de besluitvorming. Dit zou niet zo moeten zijn. Door modellen te integreren in uw bestaande dataomgeving,Een bredere groep belanghebbenden kan onderzoeken, leren en handelen, terwijl de deterministische en observeerbare aard behouden blijft en de resultaten controleerbaar en verifieerbaar moeten zijn..

Wat verandert er:

• Bredere, zelfbedieningsgerichte toegang tot inzichten – zonder chaos.

• Snellere oorzaakanalyse en procesoptimalisatie

• Naleving, traceerbaarheid en kwaliteitscontroles gewaarborgd.

Gebaseerd op de realiteit, ontworpen voor controle.

Echt succesvolle implementaties komen voort uit het respecteren van de realiteit van fabriekswerkzaamheden en bedrijfsbeperkingen.Gegevenssoevereiniteit, continue aanpasbaarheid, beveiliging en robuustheid zijn essentiële vereisten – geen bijzaak..

Onze praktische toolkit omvat beeldvormers, labelaars, synthesizers, simulatoren en de EXFO Pilot-applicatie, waarmee volledig traceerbare gegevens kunnen worden vastgelegd, geannoteerd, aangevuld en gevalideerd.Je behoudt in elke fase de volledige controle.

Een stapsgewijs traject van onderzoek naar productie

De adoptie van AI verloopt geleidelijk, niet van de ene op de andere dag. Voor de meeste organisaties markeert dit het begin van een langere transformatie. Een verticaal geïntegreerd implementatietraject zorgt voor afstemming met wijzigingsbeheer en traceerbaarheid.

• Verzamelen:EXFO Pilot brengt de volledige ruimte (bijv. hele wafers) in beeld tijdens standaard testruns.

• Voorbereiden:Bestaande gegevens worden geoptimaliseerd en aangevuld met behulp van op fysica gebaseerde rendering om de dekking te vergroten.

• Kwalificatie:Modellen worden getraind en aan stresstests onderworpen aan acceptatiecriteria en faalmodi.

• Produceren:Geleidelijke omschakeling met volledige zichtbaarheid en terugdraaimogelijkheid.

De valkuil van de innovator vermijden

Zelfs wanneer bedrijven naar klanten luisteren en investeren in nieuwe technologieën, kunnen oplossingen mislukken als ze de klantbehoeften negeren.tempo van milieuverandering en de realiteit van fabriekswerkingIk heb dit met eigen ogen gezien. De oplossing is duidelijk:co-design met klantenPlaats productiebeperkingen centraal en bouw vanaf dag één snelheid, flexibiliteit en dekking in, zodat innovatie een blijvend voordeel wordt in plaats van een omweg.

Hoe EXFO helpt

Het integreren van AI in realtime fotonica-testen zou geen sprong in het diepe moeten zijn, maar een begeleid proces. Van de eerste wafer tot de uiteindelijke module sluiten onze oplossingen aan op de daadwerkelijke behoeften van productielijnen:compromisloze snelheid, bewezen kwaliteit en betrouwbare beslissingen.

We richten ons op wat echt impact heeft: geautomatiseerde meetworkflows, nauwkeurige optische karakterisering en de introductie van AI.alleen waar het meetbare voordelen oplevertHierdoor kunnen uw teams zich concentreren op het bouwen van betrouwbare producten, in plaats van op het beheren van procedurele overhead.

Verandering vindt in fasen plaats, met waarborgen om determinisme, observeerbaarheid en datasoevereiniteit gedurende het hele proces te behouden.

Het resultaat?
Kortere cycli. Hogere doorvoer. En een soepeler traject van concept tot impact. Dat is het doel – en ik ben ervan overtuigd dat we dat samen kunnen bereiken.