ෆෝටෝනික් ඒකාබද්ධ පරිපථ (PIC) සංවර්ධනය හා මහා පරිමාණ නිෂ්පාදනයේදී,නිෂ්පාදන මාර්ගයේ වේගය, අස්වැන්න සහ ශුන්ය සිදුවීම්මෙහෙවර තීරණාත්මකයි. මෙම ඉලක්ක සපුරා ගැනීම සඳහා වඩාත්ම ප්රායෝගික සහ ලාභදායී ලීවරය පරීක්ෂා කිරීම බව සැකයකින් තොරව - මෙම කරුණ අතිශයෝක්තියට නැංවිය නොහැක. කෙසේ වෙතත්, සැබෑ අභියෝගය පවතින්නේකෘත්රිම බුද්ධිය (AI) තත්ය කාලීන පරීක්ෂණ පරිසරයන්ට ඇතුළත් කරන්නපරීක්ෂණ චක්ර කෙටි කරන, මෙවලම් භාවිතය ප්රශස්ත කරන සහ තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය මත පදනම් වූ පුළුල් ක්රියාමාර්ග සක්රීය කරන ආකාරයෙන් - පාලනය, දැඩි බව හෝ සොයා ගැනීමේ හැකියාව කැප නොකර.
මෙම ලිපිය අවධානය යොමු කරන්නේAI මගින් මැනිය හැකි අගයක් ලබා දෙන වසම් තුනක්:
-
වේගවත්, වඩා විශ්වාසදායක සමත්/අසමත් තීරණ සක්රීය කිරීම සඳහා පවතින පරීක්ෂණ ප්රවාහ ප්රශස්ත කිරීම.
-
ස්වයංක්රීය දෘශ්ය පරීක්ෂාව (AOI) අගුළු ඇරීමට වේෆර් සහ ඩයි-මට්ටමේ දෘශ්ය හඳුනාගැනීම වේගවත් කිරීම.
-
තීරණාත්මක තීරණ වලදී නියතිවාදය සහ නිරීක්ෂණය කිරීමේ හැකියාව ආරක්ෂා කරමින් ප්රවේශය පුළුල් කරන ආරක්ෂිත මානව-යන්ත්ර දත්ත අතුරුමුහුණතක් ලෙස ක්රියා කිරීම.
මම ද දළ සටහනක් තබන්නම්අදියර යෙදවීමේ මාර්ග සිතියම, දත්ත ස්වෛරීභාවය, වර්ධක අභිරුචිකරණය සහ නිෂ්පාදන මෙහෙයුම් වලදී අවශ්ය ආරක්ෂාව සහ ශක්තිමත් බව වටා නිර්මාණය කර ඇත - දත්ත රැස් කිරීම සහ සකස් කිරීමේ සිට සුදුසුකම් සහ පරිමාව නිෂ්පාදනය දක්වා.
පරීක්ෂණ ප්රවාහ ප්රශස්තිකරණයේ AI
අපි අවංක වෙමු: විස්තීර්ණ ෆෝටෝනික් පරීක්ෂණ බොහෝ විට රඳා පවතින්නේදිගු මිනුම් අනුපිළිවෙලවල්, විශේෂිත පරීක්ෂණ වේදිකා සහ විශේෂඥ මැදිහත්වීම්. මෙම සාධක වෙළඳපොළට කාලය දීර්ඝ කරන අතර ප්රාග්ධන වියදම් වැඩි කරයි. කෙසේ වෙතත්, හඳුන්වා දීමෙන්ස්ථාපිත වැඩ ප්රවාහයන් පිළිබඳ අධීක්ෂණය කරන ලද ඉගෙනීම - සම්පූර්ණ කණ්ඩායම් නිෂ්පාදන දත්ත මත පුහුණු කරන ලද - අපට හිමිකාරිත්වය, විනිවිදභාවය සහ වගවීම පවත්වා ගනිමින් පරීක්ෂණ අනුපිළිවෙල ප්රශස්ත කළ හැකිය..
නිශ්චිත අවස්ථාවන්හිදී, AI හට පවා හැකියකැපවූ දෘඩාංග ප්රතිස්ථාපනය කරන්න, මිනුම් දැඩි බව හෝ පුනරාවර්තන හැකියාව අඩු නොකර ඇතැම් කාර්යයන් මෘදුකාංග බවට මාරු කිරීම.
විපාකය?
විශ්වාසදායක සමත්/අසාර්ථක තීරණ වලට එළඹීමට පියවර කිහිපයක් - සහ නව නිෂ්පාදන ප්රභේද දියත් කිරීමට සුමට මාවතක්.
ඔබට සිදුවන වෙනස්කම් මොනවාද:
-
ගුණාත්මක ප්රමිතීන්ට හානි නොකර කෙටි සුදුසුකම් චක්ර
-
මෘදුකාංග පාදක හැකියාව හරහා උපකරණ අතිරික්තය අඩු කිරීම
-
නිෂ්පාදන, පරාමිතීන් හෝ මෝස්තර පරිණාමය වන විට වේගවත් අනුවර්තනය
AI-සක්රීය දෘශ්ය හඳුනාගැනීම
කාර්මික පරිසරවල - වේෆර් පෙළගැස්ම හෝ ඉහළ පරිමාවකින් යුත් ඩයි පරීක්ෂණ වැනි - සාම්ප්රදායික දෘෂ්ටි පද්ධති බොහෝ විටමන්දගාමී, බිඳෙනසුලු සහ නම්යශීලී නොවන. අපගේ ප්රවේශය මූලික වශයෙන් වෙනස් මාර්ගයක් ගනී: විසඳුමක් ලබා දීමවේගවත්, නිරවද්ය සහ අනුවර්තනය කළ හැකි, දක්වා සාක්ෂාත් කර ගැනීම100× චක්ර-කාල ත්වරණයහඳුනාගැනීමේ නිරවද්යතාවය සහ ව්යාජ-ධනාත්මක අනුපාත පවත්වා ගනිමින් හෝ වැඩිදියුණු කරමින්.
මානව මැදිහත්වීම අඩු කරනු ලබන්නේවිශාලත්වයේ අනුපිළිවෙලක්, සහ සමස්ත දත්ත පියසටහන හැකිලෙන්නේවිශාලත්වයේ අනුපිළිවෙල තුනක්.
මේවා න්යායාත්මක ජයග්රහණ නොවේ. ඒවා දෘශ්ය පරීක්ෂාව ක්රියාත්මක කිරීමට ඉඩ සලසයි.පවතින පරීක්ෂණ වේලාවන් සමඟ අගුලු දැමීමේ ස්ථානයේ, අනාගත ව්යාප්තිය සඳහා ප්රධාන කාමරයක් නිර්මාණය කිරීමස්වයංක්රීය දෘශ්ය පරීක්ෂාව (AOI).
ඔබට පෙනෙන දේ:
-
පෙළගැස්ම සහ පරීක්ෂාව බාධක වීම නතර කරයි
-
දත්ත හැසිරවීම සරල කිරීම සහ අතින් මැදිහත්වීම් විශාල ලෙස අඩු කිරීම
-
මූලික තේරීමේ සිට සම්පූර්ණ AOI ස්වයංක්රීයකරණය දක්වා ප්රායෝගික බෑවුමක්.
මානව-යන්ත්ර දත්ත අතුරුමුහුණතක් ලෙස AI
බොහෝ විට, වටිනා පරීක්ෂණ දත්ත ලබා ගත හැක්කේ විශේෂඥයින් අතළොස්සකට පමණක් වන අතර, තීරණ ගැනීමේදී බාධක සහ පාරාන්ධතාවය ඇති කරයි. මෙය එසේ නොවිය යුතුය. ඔබගේ පවතින දත්ත පරිසරයට ආකෘති ඒකාබද්ධ කිරීමෙන්,පුළුල් පාර්ශවකරුවන් පිරිසකට ගවේෂණය කිරීමට, ඉගෙන ගැනීමට සහ ක්රියා කිරීමට හැකිය - ප්රතිඵල විගණනය කළ හැකි සහ සත්යාපනය කළ හැකි විය යුතු නිර්ණායකය සහ නිරීක්ෂණ හැකියාව ආරක්ෂා කරමින්..
වෙනස්කම් මොනවාද:
-
අවුල් සහගත තත්ත්වයකින් තොරව - තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සඳහා පුළුල්, ස්වයං සේවා ප්රවේශයක්
-
වේගවත් මූල-හේතු විශ්ලේෂණය සහ ක්රියාවලි ප්රශස්තිකරණය
-
අනුකූලතාව, සොයා ගැනීමේ හැකියාව සහ ගුණාත්මක ගේට්ටු පවත්වා ගැනීම
යථාර්ථය පදනම් කරගත්, පාලනය සඳහා ගොඩනගා ඇත
සැබෑ යෙදවීමේ සාර්ථකත්වය ලැබෙන්නේ කර්මාන්තශාලා මෙහෙයුම්වල යථාර්ථයන්ට සහ ව්යාපාරික සීමාවන්ට ගරු කිරීමෙනි.දත්ත ස්වෛරීභාවය, අඛණ්ඩ අභිරුචිකරණය, ආරක්ෂාව සහ ශක්තිමත් බව පළමු පෙළ අවශ්යතා වේ - පසු සිතිවිලි නොවේ..
අපගේ ප්රායෝගික මෙවලම් කට්ටලයට රූප, ලේබල් කරන්නන්, සංස්ලේෂක, සිමියුලේටර් සහ EXFO නියමු යෙදුම ඇතුළත් වේ - සම්පූර්ණයෙන්ම සොයා ගත හැකි දත්ත ග්රහණය, විවරණ, වැඩි දියුණු කිරීම සහ වලංගුකරණය සක්රීය කරයි.සෑම අදියරකදීම ඔබ සම්පූර්ණ පාලනයේ සිටී.
පර්යේෂණයේ සිට නිෂ්පාදනය දක්වා පියවරෙන් පියවර මාවතක්
AI භාවිතය ක්ෂණිකව නොව පරිණාමීයයි. බොහෝ සංවිධාන සඳහා, මෙය දිගු පරිවර්තනයක මුල් පරිච්ඡේදයක් සනිටුහන් කරයි. සිරස් අතට ඒකාබද්ධ කරන ලද යෙදවුම් මාර්ගයක් වෙනස්කම් පාලනය සහ විගණන හැකියාව සමඟ පෙළගැස්වීම සහතික කරයි:
-
එකතු කරන්න:සම්මත පරීක්ෂණ ධාවනයන් අතරතුර EXFO නියමු මඟින් සම්පූර්ණ අවකාශය (උදා: සම්පූර්ණ වේෆර්) රූපගත කරයි.
-
සූදානම් කරන්න:ආවරණය පුළුල් කිරීම සඳහා භෞතික විද්යාව පදනම් කරගත් විදැහුම්කරණය භාවිතයෙන් පවතින දත්ත ප්රශස්තිකරණය කර වැඩි දියුණු කර ඇත.
-
සුදුසුකම්:පිළිගැනීමේ නිර්ණායක සහ අසාර්ථකත්ව ක්රමවලට එරෙහිව ආකෘති පුහුණු කර ආතතියෙන් පරීක්ෂා කරනු ලැබේ.
-
නිපැයුම:සම්පූර්ණ නිරීක්ෂණය කිරීමේ හැකියාව සහ ආපසු හැරවීමේ හැකියාව සමඟ ක්රමයෙන් මාරු වීම.
නවෝත්පාදකයාගේ උගුලට හසු නොවී සිටීම
සමාගම් ගනුදෙනුකරුවන්ට සවන් දී නව තාක්ෂණයන් සඳහා ආයෝජනය කළත්, ඔවුන් නොසලකා හැරියහොත් විසඳුම් අසාර්ථක විය හැකියපාරිසරික වෙනස්වීම්වල වේගය සහ කර්මාන්තශාලා මෙහෙයුම්වල යථාර්ථයන්. මම මෙය සියැසින්ම දැක තිබෙනවා. ප්රතිවිරෝධකය පැහැදිලියි:ගනුදෙනුකරුවන් සමඟ සම-නිර්මාණය, නිෂ්පාදන සීමාවන් මධ්යයේ තබන්න, සහ පළමු දිනයේ සිටම වේගය, නම්යශීලීභාවය සහ ආවරණය ගොඩනඟන්න - එබැවින් නවෝත්පාදනය හැරවුම් මාර්ගයකට වඩා කල් පවතින වාසියක් බවට පත්වේ.
EXFO උදව් කරන ආකාරය
තත්ය කාලීන ෆෝටෝනික්ස් පරීක්ෂණ සඳහා AI ගෙන ඒම ඇදහිල්ලේ පිම්මක් ලෙස හැඟිය යුතු නැත - එය මඟ පෙන්වන ප්රගතියක් විය යුතුය. පළමු වේෆරයේ සිට අවසාන මොඩියුලය දක්වා, අපගේ විසඳුම් නිෂ්පාදන රේඛා සැබවින්ම ඉල්ලා සිටින දේ සමඟ සමපාත වේ:සම්මුති විරහිත වේගය, ඔප්පු කළ ගුණාත්මකභාවය සහ විශ්වාසදායක තීරණ.
අපි සැබෑ බලපෑමක් ඇති කරන දේ කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමු: ස්වයංක්රීය පරීක්ෂණ වැඩ ප්රවාහ, නිරවද්ය දෘශ්ය චරිත නිරූපණය සහ හඳුන්වා දුන් AIමැනිය හැකි ලාභ නිර්මාණය කරන තැන්වල පමණි.. මෙය ඔබේ කණ්ඩායම්වලට ක්රියා පටිපාටික පොදු කාර්ය කළමනාකරණය කිරීමට වඩා විශ්වාසදායක නිෂ්පාදන ගොඩනැගීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමට ඉඩ සලසයි.
වෙනස්කම් සිදුවන්නේ අදියර තුළ වන අතර, නියතිවාදය, නිරීක්ෂණ හැකියාව සහ දත්ත ස්වෛරීභාවය ආරක්ෂා කිරීම සඳහා ආරක්ෂණ ක්රම ක්රියාත්මක වේ.
ප්රතිඵලය?
කෙටි චක්ර. ඉහළ ප්රතිදානය. සංකල්පයේ සිට බලපෑම දක්වා සුමට මාවතක්. ඒක තමයි ඉලක්කය - ඒ වගේම අපි එකට එකතු වෙලා සාක්ෂාත් කරගන්න පුළුවන් කියලා මම තරයේ විශ්වාස කරනවා.
පළ කිරීමේ කාලය: ජනවාරි-04-2026