ການທົດສອບວົງຈອນປະສົມປະສານ Photonic ທີ່ໃຊ້ AI: ໄວກວ່າ, ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າ, ແລະບໍ່ມີອຸບັດຕິເຫດ

ໃນການພັດທະນາ ແລະ ການຜະລິດຂະໜາດໃຫຍ່ຂອງວົງຈອນປະສົມປະສານໂຟໂຕນິກ (PICs),ຄວາມໄວ, ຜົນຜະລິດ, ແລະ ເຫດການສູນໃນສາຍການຜະລິດມີຄວາມສຳຄັນຕໍ່ພາລະກິດ. ການທົດສອບແມ່ນ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ, ເປັນກົນໄກທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ ແລະ ມີປະສິດທິພາບດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ສຸດເພື່ອບັນລຸເປົ້າໝາຍເຫຼົ່ານີ້ - ຈຸດນີ້ບໍ່ສາມາດເວົ້າເກີນຈິງໄດ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຢູ່ທີ່ວິທີການຝັງປັນຍາປະດິດ (AI) ເຂົ້າໃນສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບແບບເວລາຈິງໃນລັກສະນະທີ່ເຮັດໃຫ້ຮອບວຽນການທົດສອບສັ້ນລົງ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມື, ແລະ ເຮັດໃຫ້ສາມາດດຳເນີນການໄດ້ກວ້າງຂວາງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈ - ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍສະລະການຄວບຄຸມ, ຄວາມເຂັ້ມງວດ, ຫຼື ການຕິດຕາມ.

ບົດຄວາມນີ້ສຸມໃສ່ສາມຂົງເຂດທີ່ AI ສົ່ງມອບມູນຄ່າທີ່ວັດແທກໄດ້:

1. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂັ້ນຕອນການທົດສອບທີ່ມີຢູ່ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຜ່ານ/ບໍ່ຜ່ານໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍຂຶ້ນ

2. ເລັ່ງການຮັບຮູ້ດ້ວຍສາຍຕາລະດັບເວເຟີ ແລະ ແມ່ພິມເພື່ອປົດລັອກການກວດກາດ້ວຍແສງອັດຕະໂນມັດ (AOI)

3. ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນການໂຕ້ຕອບຂໍ້ມູນລະຫວ່າງມະນຸດກັບເຄື່ອງຈັກທີ່ປອດໄພ ເຊິ່ງຂະຫຍາຍການເຂົ້າເຖິງ ພ້ອມທັງຮັກສາຄວາມແນ່ນອນ ແລະ ການສັງເກດການໃນການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນ

ຂ້ອຍຍັງຈະອະທິບາຍກ່ຽວກັບແຜນທີ່ການວາງແຜນການນຳໃຊ້ແບບເປັນໄລຍະ, ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຄວາມອະທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນ, ການປັບແຕ່ງເພີ່ມເຕີມ, ແລະ ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມທົນທານທີ່ຕ້ອງການໃນການດຳເນີນງານຜະລິດ - ຕັ້ງແຕ່ການເກັບກຳ ແລະ ການກະກຽມຂໍ້ມູນ ຈົນເຖິງການກຳນົດຄຸນສົມບັດ ແລະ ການຜະລິດໃນປະລິມານ.

AI ໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການທົດສອບການໄຫຼ

ຂໍໃຫ້ເວົ້າຢ່າງກົງໄປກົງມາ: ການທົດສອບໂຟໂຕນິກທີ່ສົມບູນແບບມັກຈະອີງໃສ່ລຳດັບການວັດແທກທີ່ຍາວນານ, ເວທີການທົດສອບພິເສດ, ແລະ ການແຊກແຊງຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານປັດໄຈເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ເວລາໃນການເຂົ້າສູ່ຕະຫຼາດຍາວນານຂຶ້ນ ແລະ ເຮັດໃຫ້ລາຍຈ່າຍທຶນເພີ່ມຂຶ້ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໂດຍການນຳສະເໜີການຮຽນຮູ້ພາຍໃຕ້ການຊີ້ນຳເຂົ້າໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ໄດ້ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ—ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການຜະລິດແບບເຕັມຮູບແບບ—ພວກເຮົາສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລຳດັບການທົດສອບໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ, ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບ..

ໃນກໍລະນີສະເພາະ, AI ສາມາດເຮັດໄດ້ປ່ຽນຮາດແວທີ່ອຸທິດຕົນ, ການປ່ຽນໜ້າທີ່ບາງຢ່າງໄປເປັນຊອບແວໂດຍບໍ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມແນ່ນອນໃນການວັດແທກ ຫຼື ຄວາມສາມາດໃນການເຮັດຊ້ຳໄດ້.

ຜົນຕອບແທນ?
ມີຂັ້ນຕອນໜ້ອຍລົງໃນການຕັດສິນໃຈຜ່ານ/ບໍ່ຜ່ານຢ່າງໝັ້ນໃຈ - ແລະ ເສັ້ນທາງທີ່ລຽບງ່າຍກວ່າໃນການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນລຸ້ນໃໝ່.

ມີຫຍັງປ່ຽນແປງແດ່ສຳລັບທ່ານ:

• ຮອບວຽນການຮັບຮອງທີ່ສັ້ນກວ່າໂດຍບໍ່ມີການຫຼຸດຜ່ອນມາດຕະຖານຄຸນນະພາບ

• ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຊໍ້າຊ້ອນຂອງອຸປະກອນໂດຍຜ່ານຄວາມສາມາດທີ່ອີງໃສ່ຊອບແວ

• ການປັບຕົວໄວຂຶ້ນເມື່ອຜະລິດຕະພັນ, ພາລາມິເຕີ ຫຼື ການອອກແບບມີວິວັດທະນາການ

ການຮັບຮູ້ພາບທີ່ເປີດໃຊ້ງານໂດຍ AI

ໃນສະພາບແວດລ້ອມອຸດສາຫະກໍາ - ເຊັ່ນ: ການຈັດລຽນແຜ່ນເວເຟີ ຫຼື ການທົດສອບແມ່ພິມໃນປະລິມານສູງ - ລະບົບວິໄສທັດແບບດັ້ງເດີມມັກຈະຊ້າ, ແຕກງ່າຍ ແລະ ບໍ່ຍືດຫຍຸ່ນວິທີການຂອງພວກເຮົາໃຊ້ເສັ້ນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍພື້ນຖານຄື: ການສະໜອງວິທີແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄວ, ຊັດເຈນ ແລະ ສາມາດປັບຕົວໄດ້, ບັນລຸເຖິງການເລັ່ງຄວາມໄວ 100× ໃນເວລາຮອບວຽນໃນຂະນະທີ່ຮັກສາ — ຫຼືແມ່ນແຕ່ປັບປຸງ — ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດຈັບ ແລະ ອັດຕາການມີຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ການແຊກແຊງຂອງມະນຸດຫຼຸດລົງໂດຍລຳດັບຄວາມໃຫຍ່ຫຼວງ, ແລະ ຮ່ອງຮອຍຂໍ້ມູນໂດຍລວມຫຼຸດລົງສາມລຳດັບຄວາມໃຫຍ່.

ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຜົນປະໂຫຍດທາງທິດສະດີ. ພວກມັນຊ່ວຍໃຫ້ການກວດກາດ້ວຍສາຍຕາສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ສອດຄ່ອງກັບເວລາທົດສອບທີ່ມີຢູ່, ສ້າງພື້ນທີ່ສຳລັບການຂະຫຍາຍຕົວໃນອະນາຄົດການກວດກາດ້ວຍແສງອັດຕະໂນມັດ (AOI).

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະເຫັນ:

• ການຈັດລຽນແບບ ແລະ ການກວດກາຢຸດເປັນອຸປະສັກອີກຕໍ່ໄປ

• ການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການແຊກແຊງດ້ວຍມືລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ

• ຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດຕົວຈິງຈາກການເລືອກແລະວາງພື້ນຖານໄປສູ່ການອັດຕະໂນມັດ AOI ເຕັມຮູບແບບ

AI ເປັນການໂຕ້ຕອບຂໍ້ມູນລະຫວ່າງມະນຸດກັບເຄື່ອງຈັກ

ເລື້ອຍໆ, ຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ມີຄຸນຄ່າຍັງສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານຈຳນວນໜ້ອຍເທົ່ານັ້ນ, ເຊິ່ງສ້າງຄວາມແອອັດ ແລະ ຄວາມໂປ່ງໃສໃນການຕັດສິນໃຈ. ສິ່ງນີ້ບໍ່ຄວນເປັນແນວນັ້ນ. ໂດຍການເຊື່ອມໂຍງຮູບແບບເຂົ້າໃນສະພາບແວດລ້ອມຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານ,ກຸ່ມຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມທີ່ກວ້າງຂວາງສາມາດຄົ້ນຫາ, ຮຽນຮູ້ ແລະ ປະຕິບັດໄດ້ - ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມແນ່ນອນ ແລະ ການສັງເກດການໄດ້ ບ່ອນທີ່ຜົນໄດ້ຮັບຕ້ອງສາມາດກວດສອບ ແລະ ກວດສອບໄດ້..

ສິ່ງທີ່ປ່ຽນແປງ:

• ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນเชิงลึกທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະ ບໍລິການດ້ວຍຕົນເອງ - ໂດຍບໍ່ມີຄວາມວຸ້ນວາຍ

• ການວິເຄາະສາເຫດຮາກຖານ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການໄດ້ໄວຂຶ້ນ

• ຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງ, ການຕິດຕາມໄດ້, ແລະ ປະຕູຄຸນນະພາບ

ອີງໃສ່ຄວາມເປັນຈິງ, ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອການຄວບຄຸມ

ຄວາມສຳເລັດໃນການນຳໃຊ້ທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນມາຈາກການເຄົາລົບຄວາມເປັນຈິງຂອງການດຳເນີນງານຂອງໂຮງງານ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທາງທຸລະກິດ.ອະທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນ, ການປັບແຕ່ງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມທົນທານແມ່ນຂໍ້ກຳນົດອັນດັບໜຶ່ງ - ບໍ່ແມ່ນຄວາມຄິດທີ່ຄິດຫຼັງ.

ຊຸດເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງຂອງພວກເຮົາປະກອບມີໂປຣແກຣມສ້າງພາບ, ໂປຣແກຣມຕິດປ້າຍ, ໂປຣແກຣມສັງເຄາະຂໍ້ມູນ, ໂປຣແກຣມຈຳລອງ ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນ EXFO Pilot ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດຕິດຕາມຂໍ້ມູນ, ການໝາຍເຫດປະກອບ, ການເພີ່ມ ແລະ ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນ.ທ່ານຍັງຄົງຄວບຄຸມໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່ໃນທຸກຂັ້ນຕອນ.

ເສັ້ນທາງກ້າວໄປຂ້າງໜ້າຈາກການຄົ້ນຄວ້າໄປສູ່ການຜະລິດ

ການຮັບຮອງເອົາ AI ແມ່ນເປັນເລື່ອງວິວັດທະນາການ, ບໍ່ແມ່ນທັນທີທັນໃດ. ສຳລັບອົງກອນສ່ວນໃຫຍ່, ສິ່ງນີ້ໝາຍເຖິງບົດຕົ້ນໆໃນການຫັນປ່ຽນທີ່ຍາວນານກວ່າ. ເສັ້ນທາງການນຳໃຊ້ແບບປະສົມປະສານແນວຕັ້ງຮັບປະກັນຄວາມສອດຄ່ອງກັບການຄວບຄຸມການປ່ຽນແປງ ແລະ ການກວດສອບ:

• ເກັບກຳ:EXFO Pilot ຖ່າຍຮູບພື້ນທີ່ເຕັມ (ເຊັ່ນ: ເວເຟີທັງໝົດ) ໃນລະຫວ່າງການທົດສອບມາດຕະຖານ

• ກຽມ:ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແມ່ນຖືກປັບປຸງ ແລະ ເພີ່ມເຕີມໂດຍໃຊ້ການສະແດງຜົນທີ່ອີງໃສ່ຟີຊິກເພື່ອຂະຫຍາຍການຄອບຄຸມ

• ມີຄຸນສົມບັດ:ຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ທົດສອບຄວາມຕຶງຄຽດຕາມເງື່ອນໄຂການຍອມຮັບ ແລະ ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວ

• ຜະລິດຕະພັນ:ການສະຫຼັບເທື່ອລະກ້າວດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການສັງເກດການ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການມ້ວນກັບຄືນໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່

ຫຼີກລ່ຽງກັບດັກຂອງນັກປະດິດສ້າງ

ເຖິງແມ່ນວ່າບໍລິສັດຕ່າງໆຈະຮັບຟັງລູກຄ້າ ແລະ ລົງທຶນໃນເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່, ແຕ່ວິທີແກ້ໄຂກໍສາມາດລົ້ມເຫຼວໄດ້ ຖ້າພວກເຂົາບໍ່ສົນໃຈຈັງຫວະການປ່ຽນແປງຂອງສິ່ງແວດລ້ອມ ແລະ ຄວາມເປັນຈິງຂອງການດຳເນີນງານຂອງໂຮງງານຂ້ອຍໄດ້ເຫັນສິ່ງນີ້ໂດຍກົງ. ຢາແກ້ແມ່ນຈະແຈ້ງ:ຮ່ວມອອກແບບກັບລູກຄ້າ, ວາງຂໍ້ຈຳກັດການຜະລິດໄວ້ໃຈກາງ, ແລະ ສ້າງຄວາມໄວ, ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຕັ້ງແຕ່ມື້ທຳອິດ - ດັ່ງນັ້ນນະວັດຕະກຳຈຶ່ງກາຍເປັນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ຍືນຍົງແທນທີ່ຈະເປັນການອ້ອມ.

EXFO ຊ່ວຍໄດ້ແນວໃດ

ການນຳເອົາ AI ເຂົ້າສູ່ການທົດສອບໂຟໂຕນິກແບບເວລາຈິງບໍ່ຄວນຮູ້ສຶກຄືກັບການກ້າວກະໂດດແຫ່ງຄວາມເຊື່ອ - ມັນຄວນເປັນຄວາມຄືບໜ້າທີ່ມີການຊີ້ນຳ. ຈາກແຜ່ນເວເຟີທຳອິດຈົນເຖິງໂມດູນສຸດທ້າຍ, ວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາສອດຄ່ອງກັບສິ່ງທີ່ສາຍການຜະລິດຕ້ອງການຢ່າງແທ້ຈິງ:ຄວາມໄວທີ່ບໍ່ປະນີປະນອມ, ຄຸນນະພາບທີ່ພິສູດແລ້ວ, ແລະ ການຕັດສິນໃຈທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື.

ພວກເຮົາສຸມໃສ່ສິ່ງທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບທີ່ແທ້ຈິງ: ຂັ້ນຕອນການກວດສອບແບບອັດຕະໂນມັດ, ການວິເຄາະລັກສະນະທາງແສງທີ່ຊັດເຈນ, ແລະ ການນຳສະເໜີ AIພຽງແຕ່ບ່ອນທີ່ມັນສ້າງຜົນກຳໄລທີ່ວັດແທກໄດ້ເທົ່ານັ້ນສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຂອງທ່ານສາມາດສຸມໃສ່ການສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ - ແທນທີ່ຈະຄຸ້ມຄອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານຂັ້ນຕອນ.

ການປ່ຽນແປງເກີດຂຶ້ນເປັນໄລຍະ, ໂດຍມີມາດຕະການປ້ອງກັນເພື່ອຮັກສາຄວາມແນ່ນອນ, ການສັງເກດການ, ແລະ ອະທິປະໄຕຂອງຂໍ້ມູນຕະຫຼອດ.

ຜົນໄດ້ຮັບ?
ຮອບວຽນສັ້ນກວ່າ. ປະລິມານການຜະລິດສູງຂຶ້ນ. ແລະເສັ້ນທາງທີ່ລຽບງ່າຍກວ່າຈາກແນວຄວາມຄິດໄປສູ່ຜົນກະທົບ. ນັ້ນແມ່ນເປົ້າໝາຍ - ແລະຂ້ອຍເຊື່ອໝັ້ນວ່າພວກເຮົາສາມາດບັນລຸຮ່ວມກັນໄດ້.