AI ဖြင့် စွမ်းအားပေးထားသော Photonic Integrated Circuit စမ်းသပ်ခြင်း- ပိုမိုမြန်ဆန်၊ ပိုမိုထိရောက်ပြီး မတော်တဆမှု သုည

photonic integrated circuits (PICs) များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် ကြီးမားသော ထုတ်လုပ်မှုတွင်၊ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတွင် အမြန်နှုန်း၊ ထွက်နှုန်းနှင့် ဖြစ်ရပ်သုညမစ်ရှင်အတွက် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ စမ်းသပ်ခြင်းသည် ဤရည်မှန်းချက်များအောင်မြင်ရန် လက်တွေ့အကျဆုံးနှင့် ကုန်ကျစရိတ်အသက်သာဆုံး မောင်းနှင်အားဖြစ်သည်မှာ သံသယဖြစ်စရာမလိုပါ - ဤအချက်ကို ချဲ့ကားပြော၍မရပါ။ သို့သော် စစ်မှန်သောစိန်ခေါ်မှုမှာ မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ဆိုသည့်အချက်ဖြစ်သည်။အချိန်နှင့်တပြေးညီ စမ်းသပ်မှုပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အတုဥာဏ်ရည် (AI) ကို ထည့်သွင်းပါစမ်းသပ်မှုစက်ဝန်းများကို တိုတောင်းစေပြီး၊ ကိရိယာအသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ပေးကာ ထိန်းချုပ်မှု၊ တိကျမှု သို့မဟုတ် ခြေရာခံနိုင်စွမ်းကို မစွန့်လွှတ်ဘဲ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောလုပ်ဆောင်ချက်ကို ဖြစ်စေသည့် နည်းလမ်းဖြင့်။

ဤဆောင်းပါးသည် အဓိကထားဖော်ပြထားသည်AI သည် တိုင်းတာနိုင်သောတန်ဖိုးကို ပေးစွမ်းသည့် နယ်ပယ်သုံးခု:

1. ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော အောင်မြင်/ကျရှုံး ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ချမှတ်နိုင်စေရန်အတွက် ရှိပြီးသား စမ်းသပ်မှုစီးဆင်းမှုများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း

2. အလိုအလျောက် အလင်းစစ်ဆေးခြင်း (AOI) ကို လော့ခ်ဖွင့်ရန် wafer နှင့် die-level visual recognition ကို အရှိန်မြှင့်ခြင်း

3. အရေးကြီးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်နိုင်စွမ်းနှင့် စောင့်ကြည့်နိုင်စွမ်းကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ချဲ့ထွင်ပေးသည့် လုံခြုံသော လူ့-စက်ဒေတာ အင်တာဖေ့စ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ခြင်း

ကျွန်တော်လည်း တစ်ခု ရေးပြပါမယ်အဆင့်ဆင့် ဖြန့်ကျက်မှု လမ်းပြမြေပုံဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းမှသည် အရည်အချင်းပြည့်မီခြင်းနှင့် ပမာဏထုတ်လုပ်မှုအထိ ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများတွင် လိုအပ်သော ဒေတာအချုပ်အခြာအာဏာ၊ တဖြည်းဖြည်း စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှုနှင့် ဘေးကင်းမှုနှင့် ခိုင်မာမှုတို့ကို အခြေခံ၍ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။

စမ်းသပ်မှုစီးဆင်းမှု အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် AI

ရိုးသားစွာ ပြောရရင်- ပြည့်စုံတဲ့ ဖိုတွန်နစ် စမ်းသပ်မှုဟာ မကြာခဏဆိုသလိုရှည်လျားသော တိုင်းတာမှု အစီအစဉ်များ၊ အထူးပြု စမ်းသပ်မှု ပလက်ဖောင်းများနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများဤအချက်များသည် ဈေးကွက်သို့ရောက်ရှိရန်အချိန်ကို တိုးချဲ့ပေးပြီး အရင်းအနှီးအသုံးစရိတ်များကို မြင့်တက်စေသည်။ သို့သော်၊ မိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့်ကြီးကြပ်မှုဖြင့် သင်ယူခြင်းကို တည်ထောင်ထားသော လုပ်ငန်းစဉ်များထဲသို့ ထည့်သွင်းခြင်း—အသုတ်အပြည့် ထုတ်လုပ်မှုဒေတာတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်း—ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုင်ဆိုင်မှု၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ခံမှုကို ထိန်းသိမ်းနေစဉ်တွင် စမ်းသပ်မှုအစီအစဥ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။.

အချို့ကိစ္စများတွင်၊ AI သည်ပင်သီးသန့်ဟာ့ဒ်ဝဲကိုအစားထိုးပါတိုင်းတာမှုတိကျမှု သို့မဟုတ် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို မထိခိုက်စေဘဲ လုပ်ဆောင်ချက်အချို့ကို ဆော့ဖ်ဝဲလ်ထဲသို့ ပြောင်းလဲခြင်း။

အကျိုးအမြတ်ကရော?
ယုံကြည်မှုရှိရှိ အောင်မြင်/ကျရှုံး ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် အဆင့်အနည်းငယ်သာရှိခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်မျိုးကွဲအသစ်များကို စတင်မိတ်ဆက်ရန် ပိုမိုချောမွေ့သောလမ်းကြောင်း။

သင့်အတွက် ဘာတွေပြောင်းလဲသွားလဲ-

• အရည်အသွေးစံနှုန်းများကို မထိခိုက်စေဘဲ အရည်အချင်းစစ် လုပ်ငန်းစဉ်များ ပိုမိုတိုတောင်းစေခြင်း

• ဆော့ဖ်ဝဲလ်အခြေပြုစွမ်းရည်ကြောင့် စက်ပစ္စည်းအပိုအလျှံကို လျှော့ချပေးနိုင်ခြင်း

• ထုတ်ကုန်များ၊ ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ဒီဇိုင်းများ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည့်အခါ ပိုမိုမြန်ဆန်သော လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း

AI-ဖွင့်ထားသော အမြင်အာရုံ မှတ်မိခြင်း

စက်မှုလုပ်ငန်းပတ်ဝန်းကျင်များတွင်—ဥပမာ wafer alignment သို့မဟုတ် မြင့်မားသောပမာဏရှိသော die testing—ရိုးရာ vision system များသည် မကြာခဏနှေးကွေး၊ ကြွပ်ဆတ်ပြီး ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မရှိသောကျွန်ုပ်တို့၏ချဉ်းကပ်မှုသည် အခြေခံအားဖြင့် ကွဲပြားသောလမ်းကြောင်းကို ကျင့်သုံးသည်- ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ပေးအပ်ခြင်းမြန်ဆန်၊ တိကျပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်အထိ ၊ အောင်မြင်အောင်၁၀၀× လည်ပတ်ချိန် အရှိန်မြှင့်ခြင်းထောက်လှမ်းမှုတိကျမှုနှင့် မှားယွင်းသောအပြုသဘောနှုန်းထားများကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်း သို့မဟုတ် တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင်ပင် လုပ်ဆောင်နေစဉ်တွင်။

လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို လျှော့ချပေးသည်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိနှင့် ಒಟ್ಟಾರೆဒေတာခြေရာသည် လျော့ကျသွားသည်အဆသုံးဆင့်.

၎င်းတို့သည် သီအိုရီအရ အကျိုးကျေးဇူးများ မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် မျက်မြင်စစ်ဆေးခြင်းကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။လက်ရှိစမ်းသပ်မှုအချိန်များနှင့် ကိုက်ညီစွာအနာဂတ်တွင် တိုးချဲ့ရန်အတွက် နေရာလွတ်ဖန်တီးပေးခြင်း၊အလိုအလျောက် အလင်းစစ်ဆေးခြင်း (AOI).

သင်မြင်ရမည့်အရာများ-

• ချိန်ညှိခြင်းနှင့် စစ်ဆေးခြင်းသည် အတားအဆီးများ ရပ်တန့်သွားပါပြီ

• ဒေတာကိုင်တွယ်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး လူကိုယ်တိုင်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို သိသိသာသာလျှော့ချပေးနိုင်ခြင်း

• အခြေခံ pick-and-place မှ AOI အလိုအလျောက်စနစ်အပြည့်အဝအထိ လက်တွေ့ကျသော ချဉ်းကပ်လမ်း

AI သည် လူသား-စက် ဒေတာ အင်တာဖေ့စ်တစ်ခုအနေဖြင့်

မကြာခဏဆိုသလို အဖိုးတန်စမ်းသပ်မှုဒေတာများကို ကျွမ်းကျင်သူအနည်းငယ်သာ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သောကြောင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ရာတွင် အတားအဆီးများနှင့် မှုန်ဝါးမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ဤသို့မဖြစ်သင့်ပါ။ သင်၏ရှိပြီးသားဒေတာပတ်ဝန်းကျင်ထဲသို့ မော်ဒယ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အကျိုးတူပါဝင်သူများသည် စူးစမ်းလေ့လာ၊ သင်ယူ၊ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ရလဒ်များကို စာရင်းစစ်ဆေးနိုင်ပြီး အတည်ပြုနိုင်ရမည်ဖြစ်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်နိုင်စွမ်းနှင့် လေ့လာတွေ့ရှိနိုင်စွမ်းကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်.

ဘာတွေပြောင်းလဲသွားလဲ-

• ဖရိုဖရဲမရှိဘဲ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော၊ ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုဖြင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရယူအသုံးပြုနိုင်ခြင်း

• ပိုမိုမြန်ဆန်သော အရင်းအမြစ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လုပ်ငန်းစဉ် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း

• လိုက်နာမှု၊ ခြေရာခံနိုင်မှုနှင့် အရည်အသွေးဂိတ်များကို ထိန်းသိမ်းထားသည်

လက်တွေ့တွင် အခြေခံထားပြီး၊ ထိန်းချုပ်မှုအတွက် တည်ဆောက်ထားသည်

စစ်မှန်သော ဖြန့်ကျက်အောင်မြင်မှုသည် စက်ရုံလည်ပတ်မှုနှင့် စီးပွားရေးကန့်သတ်ချက်များ၏ လက်တွေ့အခြေအနေကို လေးစားခြင်းမှ လာပါသည်။ဒေတာ အချုပ်အခြာအာဏာ၊ စဉ်ဆက်မပြတ် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်မှု၊ လုံခြုံရေးနှင့် ခိုင်မာမှုတို့သည် ပထမဦးစားပေး လိုအပ်ချက်များဖြစ်ပြီး နောက်ပိုင်းတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များ မဟုတ်ပါ။.

ကျွန်ုပ်တို့၏ လက်တွေ့ကျသော ကိရိယာတန်ဆာပလာများတွင် ရုပ်ပုံဖမ်းယူခြင်း၊ မှတ်ချက်ပေးခြင်း၊ ဖြည့်စွက်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုခြင်းတို့ကို အပြည့်အဝ ခြေရာခံနိုင်သော ရုပ်ပုံများ၊ တံဆိပ်ကပ်စက်များ၊ ပေါင်းစပ်ကိရိယာများ၊ စက်ရုပ်များ နှင့် EXFO Pilot အပလီကေးရှင်းတို့ ပါဝင်သည်။သင်သည် အဆင့်တိုင်းတွင် အပြည့်အဝ ထိန်းချုပ်ထားနိုင်သည်။

သုတေသနမှ ထုတ်လုပ်မှုသို့ အဆင့်ဆင့်လမ်းကြောင်း

AI လက်ခံကျင့်သုံးမှုသည် ချက်ချင်းမဟုတ်ဘဲ ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းအများစုအတွက်၊ ၎င်းသည် ပိုမိုရှည်လျားသော အသွင်ပြောင်းလဲမှု၏ အစောပိုင်းအခန်းတစ်ခုကို အမှတ်အသားပြုသည်။ ဒေါင်လိုက်ပေါင်းစပ်ထားသော ဖြန့်ကျက်မှုလမ်းကြောင်းသည် ပြောင်းလဲမှုထိန်းချုပ်မှုနှင့် စာရင်းစစ်နိုင်မှုတို့နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိစေရန် သေချာစေသည်-

• စုဆောင်းပါ-EXFO Pilot သည် ပုံမှန်စမ်းသပ်မှုများအတွင်း နေရာအပြည့် (ဥပမာ၊ ဝေဖာတစ်ခုလုံး) ကို ပုံရိပ်ဖော်သည်။

• ပြင်ဆင်ပါ-ရှိပြီးသားဒေတာကို ရူပဗေဒအခြေခံ rendering ကို အသုံးပြု၍ လွှမ်းခြုံမှုကို ချဲ့ထွင်ပြီး အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားပါသည်။

• အရည်အချင်းပြည့်မီခြင်း-မော်ဒယ်များကို လက်ခံမှုစံနှုန်းများနှင့် ကျရှုံးမှုပုံစံများဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပြီး ဖိစီးမှုစမ်းသပ်ထားပါသည်။

• ဟင်းသီးဟင်းရွက်:အပြည့်အဝ စောင့်ကြည့်နိုင်စွမ်းနှင့် rollback စွမ်းရည်ဖြင့် တဖြည်းဖြည်း ပြောင်းလဲခြင်း

ဆန်းသစ်တီထွင်သူ၏ ထောင်ချောက်ကို ရှောင်ရှားခြင်း

ကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်များ၏ စကားကို နားထောင်ပြီး နည်းပညာအသစ်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသည့်တိုင်၊ ဖြေရှင်းချက်များသည် လျစ်လျူရှုပါက မအောင်မြင်နိုင်ပါ။ပတ်ဝန်းကျင်ပြောင်းလဲမှု၏ အရှိန်အဟုန်နှင့် စက်ရုံလည်ပတ်မှု၏ လက်တွေ့အခြေအနေများကျွန်တော် ဒါကို ကိုယ်တိုင်မြင်ဖူးပါတယ်။ ဖြေဆေးက ရှင်းပါတယ်။ဖောက်သည်များနှင့်အတူ ပူးတွဲဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းထုတ်လုပ်မှုကန့်သတ်ချက်များကို အလယ်ဗဟိုတွင်ထားရှိကာ ပထမနေ့မှစ၍ မြန်နှုန်း၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိမှုနှင့် လွှမ်းခြုံမှုကို တည်ဆောက်ပါ - ထို့ကြောင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် လမ်းလွဲခြင်းထက် ရေရှည်အားသာချက်တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။

EXFO က ဘယ်လိုကူညီပေးသလဲ

AI ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဖိုတွန်နစ်စမ်းသပ်မှုထဲသို့ ယူဆောင်လာခြင်းသည် ယုံကြည်ချက်ဖြင့် ခုန်ပျံကျော်လွှားခြင်းကဲ့သို့ မခံစားရသင့်ပါ - ၎င်းသည် လမ်းညွှန်မှုဖြင့် လုပ်ဆောင်သော တိုးတက်မှုတစ်ခု ဖြစ်သင့်သည်။ ပထမဆုံး wafer မှ နောက်ဆုံး module အထိ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖြေရှင်းချက်များသည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများ အမှန်တကယ် လိုအပ်သည့်အရာနှင့် ကိုက်ညီပါသည်-ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းမရှိသော မြန်နှုန်း၊ သက်သေပြနိုင်သော အရည်အသွေးနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ.

ကျွန်ုပ်တို့သည် တကယ့်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့်အရာများကို အာရုံစိုက်ပါသည်- အလိုအလျောက် စုံစမ်းစစ်ဆေးသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ တိကျသော အလင်းတန်းလက္ခဏာရပ်ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် AI ကို မိတ်ဆက်ခြင်းတိုင်းတာနိုင်သော အကျိုးအမြတ်များကို ဖန်တီးပေးသည့်နေရာတွင်သာ။ ၎င်းက သင့်အဖွဲ့များအား လုပ်ထုံးလုပ်နည်းဆိုင်ရာ အထွေထွေကုန်ကျစရိတ်များကို စီမံခန့်ခွဲမည့်အစား ယုံကြည်စိတ်ချရသော ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။

ပြောင်းလဲမှုသည် အဆင့်လိုက်ဖြစ်ပေါ်ပြီး၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်နိုင်မှု၊ စောင့်ကြည့်နိုင်မှုနှင့် အချက်အလက်အချုပ်အခြာအာဏာကို တစ်လျှောက်လုံး ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် ကာကွယ်မှုများ ထားရှိထားသည်။

ရလဒ်ကရော?
စက်ဝန်းတိုတောင်းခြင်း။ ပိုမိုမြင့်မားသော throughput။ သဘောတရားမှ အကျိုးသက်ရောက်မှုအထိ ပိုမိုချောမွေ့သောလမ်းကြောင်း။ ယင်းမှာ ရည်မှန်းချက်ဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့အတူတကွ အောင်မြင်နိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ် ခိုင်မာစွာယုံကြည်ပါသည်။