Արհեստական ​​բանականությամբ հզորացված ֆոտոնային ինտեգրալ սխեմաների փորձարկում. ավելի արագ, ավելի արդյունավետ, զրոյական վթարներ

Ֆոտոնային ինտեգրալ սխեմաների (ՖԻՍ) մշակման և լայնածավալ արտադրության մեջ,արագություն, արտադրողականություն և զրոյական միջադեպ արտադրական գծումկարևորագույն նշանակություն ունեն առաքելության համար։ Թեստավորումը, անկասկած, այս նպատակներին հասնելու ամենագործնական և ծախսարդյունավետ լծակն է. այս կետը չի կարելի գերագնահատել։ Սակայն իրական մարտահրավերը կայանում է նրանում, թե ինչպեսներդրել արհեստական ​​բանականությունը (AI) իրական ժամանակի փորձարկման միջավայրերումայնպես, որ կրճատվեն փորձարկման ցիկլերը, օպտիմալացվի գործիքների օգտագործումը և հնարավորություն տրվի ավելի լայն գործողություններ ձեռնարկել՝ հիմնվելով գիտելիքների վրա՝ առանց զոհաբերելու վերահսկողությունը, խստությունը կամ հետագծելիությունը։

Այս հոդվածը կենտրոնանում էԵրեք ոլորտներ, որտեղ արհեստական ​​բանականությունը չափելի արժեք է ապահովում:

1. Գոյություն ունեցող թեստավորման հոսքերի օպտիմալացում՝ ավելի արագ և հուսալի հաջողության/ձախողման որոշումներ կայացնելու համար։

2. Արագացնելով վաֆլիների և մատրիցային մակարդակի տեսողական ճանաչումը՝ ավտոմատացված օպտիկական ստուգումը (AOI) բացելու համար։

3. Գործելով որպես անվտանգ մարդ-մեքենա տվյալների ինտերֆեյս, որը ընդլայնում է մուտքը՝ միաժամանակ պահպանելով դետերմինիզմը և դիտարկելիությունը կարևոր որոշումների կայացման ժամանակ։

Ես նաև կուրվագծեմ միփուլային տեղակայման ճանապարհային քարտեզ, որը մշակված է տվյալների ինքնիշխանության, աստիճանական անհատականացման, ինչպես նաև արտադրական գործողություններում անհրաժեշտ անվտանգության և կայունության շուրջ՝ տվյալների հավաքագրումից և պատրաստումից մինչև որակավորում և ծավալային արտադրություն։

Արհեստական ​​բանականությունը թեստային հոսքի օպտիմալացման մեջ

Եկեք անկեղծ լինենք. համապարփակ ֆոտոնային թեստավորումը հաճախ հիմնված էերկար չափման հաջորդականություններ, մասնագիտացված թեստային հարթակներ և փորձագետների միջամտությունԱյս գործոնները երկարացնում են շուկա մուտք գործելու ժամանակը և ուռճացնում կապիտալ ծախսերը։ Սակայն, ներդնելովվերահսկվող ուսուցում հաստատված աշխատանքային հոսքերի մեջ՝ լիարժեք խմբաքանակի արտադրության տվյալների վրա պատրաստված՝ մենք կարող ենք օպտիմալացնել թեստավորման հաջորդականությունները՝ պահպանելով պատասխանատվությունը, թափանցիկությունը և հաշվետվողականությունը։.

Հատուկ դեպքերում, արհեստական ​​բանականությունը կարող է նույնիսկփոխարինել նվիրված սարքավորումները, որոշակի գործառույթներ տեղափոխելով ծրագրային ապահովման մեջ՝ առանց վտանգելու չափման ճշգրտությունը կամ կրկնելիությունը։

Վճարը՞
Ավելի քիչ քայլեր՝ վստահորեն ընդունելի/չընդունված որոշումներ կայացնելու համար, և ավելի հարթ ուղի՝ նոր ապրանքատեսակների թողարկման համար։

Ինչ է փոխվում ձեզ համար.

• Կարճ որակավորման ցիկլեր՝ առանց որակի չափանիշներին վնաս հասցնելու

• Սարքավորումների ավելորդության նվազեցում՝ ծրագրային ապահովման վրա հիմնված հնարավորությունների միջոցով

• Ավելի արագ հարմարվողականություն, երբ ապրանքները, պարամետրերը կամ դիզայնը զարգանում են

Արհեստական ​​բանականությամբ համալրված տեսողական ճանաչում

Արդյունաբերական միջավայրերում, ինչպիսիք են թիթեղների հավասարեցումը կամ մեծ ծավալի մատրիցների փորձարկումը, ավանդական տեսողական համակարգերը հաճախդանդաղ, փխրուն և անզիջելիՄեր մոտեցումը հիմնարարորեն այլ ուղի է ընտրում՝ լուծում մատուցելը, որըարագ, ճշգրիտ և հարմարվողական, հասնելով մինչև100× ցիկլի ժամանակի արագացումմիաժամանակ պահպանելով կամ նույնիսկ բարելավելով հայտնաբերման ճշգրտությունը և կեղծ դրական արդյունքների մակարդակը։

Մարդկային միջամտությունը կրճատվում էմեծության կարգ, և տվյալների ընդհանուր հետքը կրճատվում էերեք կարգի մեծություն.

Սրանք տեսական ձեռքբերումներ չեն։ Դրանք հնարավորություն են տալիս իրականացնել տեսողական ստուգում։համապատասխան առկա փորձարկման ժամանակներինստեղծելով տարածք ապագա ընդլայնման համարավտոմատացված օպտիկական ստուգում (AOI).

Ինչ կտեսնեք՝

• Հավասարեցումն ու ստուգումը դադարում են խոչընդոտներ լինել

• Տվյալների մշակման արդյունավետություն և ձեռքով միջամտության կտրուկ կրճատում

• Գործնական անցում հիմնական հավաքման և տեղադրման համակարգից մինչև լիարժեք AOI ավտոմատացում

Արհեստական ​​բանականությունը որպես մարդ-մեքենա տվյալների ինտերֆեյս

Շատ հաճախ արժեքավոր թեստային տվյալները հասանելի են մնում միայն մի քանի մասնագետների համար, ինչը ստեղծում է խոչընդոտներ և անթափանցիկություն որոշումների կայացման գործընթացում: Սա չպետք է լինի այդպես: Մոդելները ձեր առկա տվյալների միջավայրում ինտեգրելով՝Ավելի լայն շրջանակի շահագրգիռ կողմեր ​​կարող են ուսումնասիրել, սովորել և գործել՝ միաժամանակ պահպանելով դետերմինիզմը և դիտարկելիությունը, որտեղ արդյունքները պետք է լինեն աուդիտի ենթարկվող և ստուգելի։.

Ինչ փոփոխություններ.

• Ավելի լայն, ինքնասպասարկման հասանելիություն դեպի պատկերացումներ՝ առանց քաոսի

• Ավելի արագ արմատային պատճառների վերլուծություն և գործընթացների օպտիմալացում

• Պահպանվել են համապատասխանությունը, հետագծելիությունը և որակի դարպասները

Հիմնված իրականության մեջ, ստեղծված վերահսկողության համար

Իրական տեղակայման հաջողությունը գալիս է գործարանային գործունեության իրականությունը և բիզնես սահմանափակումները հարգելուց։Տվյալների ինքնիշխանությունը, անընդհատ անհատականացումը, անվտանգությունը և կայունությունը առաջնային պահանջներ են, այլ ոչ թե երկրորդական։.

Մեր գործնական գործիքակազմը ներառում է պատկերող սարքեր, պիտակավորող սարքեր, սինթեզատորներ, սիմուլյատորներ և EXFO Pilot հավելվածը՝ հնարավորություն տալով լիովին հետևելի տվյալների հավաքագրման, մեկնաբանման, լրացման և վավերացման։Դուք լիակատար վերահսկողություն ունեք յուրաքանչյուր փուլում։

Քայլ առ քայլ ուղի՝ հետազոտությունից մինչև արտադրություն

Արհեստական ​​բանականության ներդրումը էվոլյուցիոն է, այլ ոչ թե ակնթարթային։ Կազմակերպությունների մեծ մասի համար սա նշանավորում է ավելի երկար փոխակերպման վաղ գլուխը։ Ուղղահայաց ինտեգրված տեղակայման ուղին ապահովում է համապատասխանություն փոփոխությունների վերահսկման և աուդիտի ունակության հետ։

• Հավաքել՝EXFO Pilot-ը պատկերում է ամբողջ տարածքը (օրինակ՝ ամբողջ վաֆլիները) ստանդարտ փորձարկումների ժամանակ։

• Պատրաստել.Գոյություն ունեցող տվյալները օպտիմիզացված և լրացված են ֆիզիկայի վրա հիմնված ռենդերինգի միջոցով՝ ծածկույթը ընդլայնելու համար։

• Որակավորվել՝Մոդելները մարզվում և ենթարկվում են սթրեսային թեստավորման՝ ընդունելիության չափանիշների և ձախողման ռեժիմների համեմատությամբ։

• Արտադրել:Աստիճանական անցում՝ լիարժեք դիտարկելիությամբ և հետադարձման հնարավորությամբ

Խուսափելով նորարարի ծուղակից

Նույնիսկ երբ ընկերությունները լսում են հաճախորդներին և ներդրումներ են կատարում նոր տեխնոլոգիաների մեջ, լուծումները կարող են ձախողվել, եթե նրանք անտեսենշրջակա միջավայրի փոփոխության տեմպը և գործարանային գործունեության իրականությունըԵս սա անձամբ եմ տեսել։ Հակաթույնը հստակ է.համատեղ դիզայն հաճախորդների հետ, արտադրության սահմանափակումները դնել կենտրոնում և առաջին օրվանից կառուցել արագություն, ճկունություն և ծածկույթ, որպեսզի նորարարությունը դառնա երկարատև առավելություն, այլ ոչ թե շրջանցիկ ճանապարհ։

Ինչպես է EXFO-ն օգնում

Արհեստական ​​բանականության ներդրումը իրական ժամանակի ֆոտոնիկայի թեստավորման մեջ չպետք է թվացվի որպես հավատի թռիչք, այլ պետք է լինի ուղղորդվող առաջընթաց։ Առաջին թիթեղից մինչև վերջնական մոդուլը մեր լուծումները համապատասխանում են արտադրական գծերի իրական պահանջներին.անզիջում արագություն, ապացուցված որակ և վստահելի որոշումներ.

Մենք կենտրոնանում ենք իրական ազդեցություն ունեցող բաների վրա՝ ավտոմատացված զոնդավորման աշխատանքային հոսքերի, ճշգրիտ օպտիկական բնութագրերի և արհեստական ​​բանականության ներդրման վրա։միայն այն դեպքում, երբ այն ստեղծում է չափելի շահույթՍա թույլ է տալիս ձեր թիմերին կենտրոնանալ հուսալի արտադրանք ստեղծելու վրա՝ ընթացակարգային ծախսերի կառավարման փոխարեն։

Փոփոխությունը տեղի է ունենում փուլերով՝ ապահովելով երաշխիքներ՝ դետերմինիզմը, դիտարկելիությունը և տվյալների ինքնիշխանությունը պահպանելու համար։

Արդյունքը՞
Ավելի կարճ ցիկլեր։ Ավելի բարձր արտադրողականություն։ Եվ ավելի հարթ ուղի՝ գաղափարից մինչև ազդեցություն։ Սա է նպատակը, և ես խորապես համոզված եմ, որ մենք կարող ենք հասնել միասին։