AI 기반 광자 집적 회로 테스트: 더 빠르고 효율적이며, 사고 제로

광자 집적 회로(PIC)의 개발 및 대규모 생산에 있어서,생산 속도, 생산량, 그리고 생산 라인에서의 사고 제로화이러한 목표는 임무 수행에 매우 중요합니다. 테스트는 이러한 목표를 달성하는 데 있어 가장 실용적이고 비용 효율적인 수단임이 분명하며, 이 점은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 하지만 진정한 과제는 어떻게 테스트를 수행할 것인가에 있습니다.인공지능(AI)을 실시간 테스트 환경에 통합테스트 주기를 단축하고, 도구 활용도를 최적화하며, 통찰력을 기반으로 보다 광범위한 조치를 취할 수 있도록 하면서도 통제력, 엄격성, 추적성을 희생하지 않는 방식입니다.

이 글은 다음 사항에 초점을 맞추고 있습니다.인공지능이 측정 가능한 가치를 제공하는 세 가지 영역:

1. 기존 테스트 흐름을 최적화하여 더 빠르고 신뢰할 수 있는 합격/불합격 판정을 가능하게 합니다.

2. 웨이퍼 및 다이 레벨의 시각적 인식 속도를 높여 자동 광학 검사(AOI)를 구현합니다.

3. 핵심 결정에 있어 결정론과 관찰 가능성을 유지하면서 접근성을 확장하는 안전한 인간-기계 데이터 인터페이스 역할을 합니다.

또한 간략하게 설명드리겠습니다.단계별 배포 로드맵데이터 주권, 점진적 맞춤화, 그리고 데이터 수집 및 준비부터 검증 및 대량 생산에 이르기까지 생산 운영에 필요한 안전성과 견고성을 중심으로 설계되었습니다.

테스트 흐름 최적화에 있어 AI의 활용

솔직히 말해봅시다. 포괄적인 광자 테스트는 종종 다음에 의존합니다.긴 측정 과정, 특수 테스트 플랫폼 및 전문가의 개입이러한 요인들은 제품 출시 기간을 연장시키고 자본 지출을 증가시킵니다. 그러나 도입을 통해기존 워크플로우에 지도 학습을 통합하고 전체 배치 생산 데이터를 기반으로 학습함으로써, 소유권, 투명성 및 책임성을 유지하면서 테스트 시퀀스를 최적화할 수 있습니다..

특정한 경우에는 AI가 심지어 다음과 같은 일을 할 수도 있습니다.전용 하드웨어를 교체합니다.측정의 정확성이나 반복성을 손상시키지 않으면서 특정 기능을 소프트웨어로 옮기는 것입니다.

보상은?
합격/불합격 여부를 확실하게 판단하는 데 필요한 단계가 줄어들고, 새로운 제품 변형을 출시하는 과정이 더욱 원활해집니다.

당신에게 어떤 변화가 생기나요?

• 품질 기준을 저하시키지 않으면서 인증 주기를 단축합니다.

• 소프트웨어 기반 기능을 통해 장비 중복성을 줄였습니다.

• 제품, 매개변수 또는 디자인이 진화할 때 더 빠른 적응

AI 기반 시각 인식

웨이퍼 정렬이나 대량 생산 다이 테스트와 같은 산업 환경에서는 기존 비전 시스템이 종종 한계를 보입니다.느리고, 부서지기 쉽고, 융통성이 없다저희는 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 즉, 다음과 같은 솔루션을 제공하는 것입니다.빠르고 정확하며 적응력이 뛰어남최대 달성100배 사이클 시간 가속탐지 정확도와 오탐률을 유지하거나 심지어 향상시키면서 말입니다.

인간의 개입이 줄어듭니다.한 자릿수그리고 전체 데이터 용량은 줄어듭니다.세 자릿수.

이는 이론적인 이점이 아닙니다. 이러한 이점 덕분에 육안 검사가 실제로 작동할 수 있게 됩니다.기존 시험 시간과 정확히 일치하여향후 확장을 위한 여유 공간을 확보합니다.자동 광학 검사(AOI).

보게 될 내용:

• 정렬 및 검사가 더 이상 병목 현상이 아닙니다.

• 데이터 처리 효율화 및 수동 작업의 대폭 감소

• 기본적인 픽앤플레이스 작업에서 완전한 AOI 자동화로 나아가는 실용적인 진입로

인간-기계 데이터 인터페이스로서의 AI

종종 귀중한 테스트 데이터에 소수의 전문가만 접근할 수 있어 의사 결정 과정에 병목 현상과 불투명성을 초래합니다. 이는 바람직하지 않습니다. 기존 데이터 환경에 모델을 통합함으로써,더 넓은 범위의 이해관계자들이 탐색하고, 배우고, 행동할 수 있으며, 동시에 결과가 감사 및 검증 가능해야 하는 결정론과 관찰 가능성을 유지할 수 있습니다..

변경되는 사항:

• 혼란 없이 더욱 폭넓고 편리한 셀프 서비스 방식의 인사이트 접근

• 더욱 빠른 근본 원인 분석 및 프로세스 최적화

• 규정 준수, 추적성 및 품질 관리 단계를 유지했습니다.

현실에 기반을 두고, 통제를 위해 설계되었습니다.

진정한 구축 성공은 공장 운영의 현실과 사업상의 제약을 존중하는 데서 비롯됩니다.데이터 주권, 지속적인 맞춤 설정, 보안 및 안정성은 최우선 요구 사항이며, 나중에 고려할 사항이 아닙니다..

당사의 실용적인 툴킷에는 이미저, 라벨러, 합성기, 시뮬레이터 및 EXFO Pilot 애플리케이션이 포함되어 있어 완벽하게 추적 가능한 데이터 캡처, 주석, 증강 및 검증을 지원합니다.모든 단계에서 완전한 통제권을 유지하실 수 있습니다.

연구에서 생산까지 단계별 경로

AI 도입은 즉각적인 변화가 아니라 점진적인 과정입니다. 대부분의 조직에게 있어 이는 장기적인 변혁의 초기 단계에 불과합니다. 수직적으로 통합된 배포 경로는 변경 관리 및 감사 가능성과의 일관성을 보장합니다.

• 모으다:EXFO Pilot은 표준 테스트 실행 중에 전체 공간(예: 웨이퍼 전체)을 이미지화합니다.

• 준비하다:기존 데이터는 물리 기반 렌더링을 사용하여 최적화 및 보강되어 적용 범위를 확장합니다.

• 자격 요건:모델은 수용 기준 및 고장 모드에 맞춰 학습 및 스트레스 테스트를 거칩니다.

• 생산하다:완전한 관찰 가능성과 롤백 기능을 갖춘 단계적 전환

혁신가의 함정을 피하는 방법

기업이 고객의 의견에 귀 기울이고 새로운 기술에 투자하더라도, 고객의 요구를 무시하면 솔루션은 실패할 수 있습니다.환경 변화의 속도와 공장 운영의 현실저는 이를 직접 목격했습니다. 해결책은 명확합니다.고객과 함께하는 공동 디자인생산 제약을 중심에 두고, 첫날부터 속도, 유연성 및 적용 범위를 구축하여 혁신이 우회로가 아닌 지속적인 이점이 되도록 해야 합니다.

EXFO는 어떻게 도움을 줄까요?

실시간 광자 테스트에 AI를 도입하는 것은 막연한 모험이 아니라 체계적인 단계별 접근이 되어야 합니다. 첫 번째 웨이퍼부터 최종 모듈에 이르기까지, 당사의 솔루션은 생산 라인의 진정한 요구 사항에 맞춰 설계되었습니다.타협 없는 속도, 검증된 품질, 그리고 신뢰할 수 있는 결정.

우리는 실질적인 효과를 가져오는 것에 집중합니다: 자동화된 프로빙 워크플로우, 정밀한 광학적 특성 분석, 그리고 인공지능(AI) 도입.측정 가능한 성과를 창출하는 경우에만이를 통해 팀은 절차상의 번거로움을 관리하는 대신 안정적인 제품 개발에 집중할 수 있습니다.

변화는 단계적으로 이루어지며, 그 과정 전반에 걸쳐 결정론, 관찰 가능성 및 데이터 주권을 보존하기 위한 안전장치가 마련되어 있습니다.

결과는?
개발 주기 단축, 처리량 증대, 그리고 아이디어에서 실질적인 성과에 이르는 더욱 원활한 경로. 이것이 바로 우리의 목표이며, 저는 우리가 함께 이 목표를 달성할 수 있다고 확신합니다.