ਫੋਟੋਨਿਕ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟਿਡ ਸਰਕਟਾਂ (PICs) ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ,ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਗਤੀ, ਉਪਜ, ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਘਟਨਾਵਾਂਮਿਸ਼ਨ-ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਨ। ਟੈਸਟਿੰਗ, ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ, ਇਹਨਾਂ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲੀਵਰ ਹੈ - ਇਸ ਨੁਕਤੇ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਸਲ ਚੁਣੌਤੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋ ਟੈਸਟ ਚੱਕਰਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੂਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੂਝ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਿਆਪਕ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਨਿਯੰਤਰਣ, ਕਠੋਰਤਾ, ਜਾਂ ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ।
ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈਤਿੰਨ ਡੋਮੇਨ ਜਿੱਥੇ AI ਮਾਪਣਯੋਗ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:
-
ਤੇਜ਼, ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪਾਸ/ਫੇਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
-
ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਆਪਟੀਕਲ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ (AOI) ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵੇਫਰ- ਅਤੇ ਡਾਈ-ਲੈਵਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ
-
ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮਨੁੱਖੀ-ਮਸ਼ੀਨ ਡੇਟਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਾਇਕਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੈਂ ਇੱਕ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਵੀ ਦੇਵਾਂਗਾਪੜਾਅਵਾਰ ਤੈਨਾਤੀ ਰੋਡਮੈਪ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ, ਵਾਧੇ ਵਾਲੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਅਤੇ ਤਿਆਰੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਾਲੀਅਮ ਨਿਰਮਾਣ ਤੱਕ।
ਟੈਸਟ ਫਲੋ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ AI
ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੋਈਏ: ਵਿਆਪਕ ਫੋਟੋਨਿਕ ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਕਸਰ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈਲੰਬੇ ਮਾਪ ਕ੍ਰਮ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੈਸਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ. ਇਹ ਕਾਰਕ ਟਾਈਮ-ਟੂ-ਮਾਰਕੀਟ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੂੰਜੀ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇਸਥਾਪਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ—ਪੂਰੇ-ਬੈਚ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ—ਅਸੀਂ ਮਾਲਕੀ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਟੈਸਟ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।.
ਖਾਸ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, AI ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈਸਮਰਪਿਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਬਦਲੋ, ਮਾਪ ਦੀ ਕਠੋਰਤਾ ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੁਝ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ।
ਨਤੀਜਾ?
ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਪਾਸ/ਫੇਲ ਫੈਸਲਿਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਘੱਟ ਕਦਮ—ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਰਸਤਾ।
ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕੀ ਬਦਲਾਅ ਹਨ:
-
ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਿਆਰਾਂ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਛੋਟੇ ਯੋਗਤਾ ਚੱਕਰ
-
ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਮਰੱਥਾ ਰਾਹੀਂ ਉਪਕਰਣਾਂ ਦੀ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਘਟਾਈ ਗਈ।
-
ਜਦੋਂ ਉਤਪਾਦ, ਮਾਪਦੰਡ, ਜਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਤੇਜ਼ ਅਨੁਕੂਲਨ
ਏਆਈ-ਸਮਰਥਿਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਛਾਣ
ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੇਫਰ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ ਡਾਈ ਟੈਸਟਿੰਗ - ਰਵਾਇਤੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਕਸਰਹੌਲੀ, ਭੁਰਭੁਰਾ, ਅਤੇ ਲਚਕੀਲਾ. ਸਾਡਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਰਸਤਾ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਜੋਤੇਜ਼, ਸਟੀਕ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਯੋਗ, ਤੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ100× ਚੱਕਰ-ਸਮਾਂ ਪ੍ਰਵੇਗਖੋਜ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤ-ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ—ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋਏ—।
ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਘਟਦੀ ਹੈਵਿਸ਼ਾਲਤਾ ਦਾ ਕ੍ਰਮ, ਅਤੇ ਸਮੁੱਚਾ ਡੇਟਾ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁੰਗੜਦਾ ਹੈਤਿੰਨ ਕ੍ਰਮਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲਤਾ.
ਇਹ ਸਿਧਾਂਤਕ ਲਾਭ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਨਿਰੀਖਣ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨਮੌਜੂਦਾ ਟੈਸਟ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤਾਲਾਬੰਦ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਲਈ ਹੈੱਡਰੂਮ ਬਣਾਉਣਾਆਟੋਮੇਟਿਡ ਆਪਟੀਕਲ ਇੰਸਪੈਕਸ਼ਨ (AOI).
ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਦੇਖੋਗੇ:
-
ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਹੁਣ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਹੀਂ ਰਹੀਆਂ।
-
ਸੁਚਾਰੂ ਡਾਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਦਸਤੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਕਮੀ
-
ਮੁੱਢਲੇ ਪਿਕ-ਐਂਡ-ਪਲੇਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੂਰੇ AOI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਆਨ-ਰੈਂਪ
ਏਆਈ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਮਸ਼ੀਨ ਡੇਟਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ
ਬਹੁਤ ਵਾਰ, ਕੀਮਤੀ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਲਈ ਹੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਧੁੰਦਲਾਪਨ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ,ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੂਹ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਿਰਧਾਰਨਵਾਦ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਤੀਜੇ ਆਡਿਟਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।.
ਕੀ ਬਦਲਾਅ:
-
ਸੂਝ-ਬੂਝ ਤੱਕ ਵਿਆਪਕ, ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਪਹੁੰਚ - ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ ਦੇ
-
ਤੇਜ਼ ਮੂਲ-ਕਾਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
-
ਪਾਲਣਾ, ਟਰੇਸੇਬਿਲਟੀ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਗੇਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਅਧਾਰਿਤ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ
ਅਸਲ ਤੈਨਾਤੀ ਸਫਲਤਾ ਫੈਕਟਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀਆਂ ਹਕੀਕਤਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ, ਨਿਰੰਤਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਪਹਿਲੀ-ਕ੍ਰਮ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਹਨ - ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ।.
ਸਾਡੀ ਵਿਹਾਰਕ ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਿੱਚ ਇਮੇਜਰ, ਲੇਬਲਰ, ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ਰ, ਸਿਮੂਲੇਟਰ, ਅਤੇ EXFO ਪਾਇਲਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ—ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟਰੇਸੇਬਲ ਡੇਟਾ ਕੈਪਚਰ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਐਡਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ।ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਪੂਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ।
ਖੋਜ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਦਾ ਇੱਕ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਰਸਤਾ
ਏਆਈ ਅਪਣਾਉਣਾ ਵਿਕਾਸਵਾਦੀ ਹੈ, ਤੁਰੰਤ ਨਹੀਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਧਿਆਇ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਲੰਬਕਾਰੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਤੈਨਾਤੀ ਮਾਰਗ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਆਡੀਟੈਬਿਲਟੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:
-
ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ:EXFO ਪਾਇਲਟ ਸਟੈਂਡਰਡ ਟੈਸਟ ਰਨ ਦੌਰਾਨ ਪੂਰੀ ਜਗ੍ਹਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੂਰੇ ਵੇਫਰ) ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
-
ਤਿਆਰ ਕਰੋ:ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਵਰੇਜ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
-
ਯੋਗਤਾ:ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤਣਾਅ-ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
-
ਉਤਪਾਦਨ:ਪੂਰੀ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਰੋਲਬੈਕ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸਵਿੱਚਓਵਰ
ਇਨੋਵੇਟਰ ਦੇ ਜਾਲ ਤੋਂ ਬਚਣਾ
ਭਾਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਸੁਣਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਹੱਲ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨਵਾਤਾਵਰਣ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਫੈਕਟਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀਆਂ ਹਕੀਕਤਾਂ. ਮੈਂ ਇਹ ਖੁਦ ਦੇਖਿਆ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਇਲਾਜ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ:ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਉਤਪਾਦਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਗਤੀ, ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਕਵਰੇਜ ਬਣਾਓ - ਤਾਂ ਜੋ ਨਵੀਨਤਾ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਫਾਇਦਾ ਬਣ ਜਾਵੇ।
EXFO ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਫੋਟੋਨਿਕਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਨੂੰ ਲਿਆਉਣਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਛਾਲ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ - ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਤਰੱਕੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਪਹਿਲੇ ਵੇਫਰ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅੰਤਮ ਮੋਡੀਊਲ ਤੱਕ, ਸਾਡੇ ਹੱਲ ਉਸ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੰਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:ਸਮਝੌਤਾ ਰਹਿਤ ਗਤੀ, ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਫੈਸਲੇ.
ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਪ੍ਰੋਬਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ, ਸਟੀਕ ਆਪਟੀਕਲ ਚਰਿੱਤਰੀਕਰਨ, ਅਤੇ AI ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆਸਿਰਫ਼ ਉੱਥੇ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਾਪਣਯੋਗ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਓਵਰਹੈੱਡ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਬਦਲਾਅ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਨਵਾਦ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜਾ?
ਛੋਟੇ ਚੱਕਰ। ਉੱਚ ਥਰੂਪੁੱਟ। ਅਤੇ ਸੰਕਲਪ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੱਕ ਇੱਕ ਸੁਚਾਰੂ ਰਸਤਾ। ਇਹੀ ਟੀਚਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਮੇਰਾ ਪੱਕਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਕੱਠੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਪੋਸਟ ਸਮਾਂ: ਜਨਵਰੀ-04-2026