ಫೋಟೊನಿಕ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳ (PIC ಗಳು) ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ,ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ವೇಗ, ಇಳುವರಿ ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ ಘಟನೆಗಳುಧ್ಯೇಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ. ಪರೀಕ್ಷೆಯು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ, ಈ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಲಿವರ್ ಆಗಿದೆ - ಈ ಅಂಶವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಜವಾದ ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಹೇಗೆಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅನ್ನು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿಪರೀಕ್ಷಾ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಉಪಕರಣದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವ ಮತ್ತು ಒಳನೋಟದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ - ನಿಯಂತ್ರಣ, ಕಠಿಣತೆ ಅಥವಾ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡದೆ.
ಈ ಲೇಖನವುAI ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು:
-
ವೇಗವಾದ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪಾಸ್/ಫೇಲ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು.
-
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ತಪಾಸಣೆ (AOI) ಅನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಲು ವೇಫರ್ ಮತ್ತು ಡೈ-ಲೆವೆಲ್ ದೃಶ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು.
-
ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕತೆ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಾನವ-ಯಂತ್ರ ದತ್ತಾಂಶ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
ನಾನು ಒಂದು ರೂಪರೇಷೆಯನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತೇನೆಹಂತ ಹಂತದ ನಿಯೋಜನೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧತೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣ ಉತ್ಪಾದನೆಯವರೆಗೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವ, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ದೃಢತೆಯ ಸುತ್ತಲೂ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಹರಿವಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣದಲ್ಲಿ AI
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿರಲಿ: ಸಮಗ್ರ ಫೋಟೊನಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆದೀರ್ಘ ಅಳತೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳು, ವಿಶೇಷ ಪರೀಕ್ಷಾ ವೇದಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ. ಈ ಅಂಶಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಸಮಯ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಂಡವಾಳ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮೂಲಕಪೂರ್ಣ-ಬ್ಯಾಚ್ ಉತ್ಪಾದನಾ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಸ್ಥಾಪಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆ - ನಾವು ಮಾಲೀಕತ್ವ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಬಹುದು..
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, AI ಸಹ ಮಾಡಬಹುದುಮೀಸಲಾದ ಹಾರ್ಡ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ, ಮಾಪನದ ಕಠಿಣತೆ ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತನೀಯತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು.
ಪ್ರತಿಫಲ?
ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಪಾಸ್/ಫೇಲ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು ಕಡಿಮೆ ಹಂತಗಳು - ಮತ್ತು ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸುಗಮ ಮಾರ್ಗ.
ನಿಮಗಾಗಿ ಏನು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ:
-
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದೆ ಕಡಿಮೆ ಅರ್ಹತಾ ಚಕ್ರಗಳು
-
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಆಧಾರಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೂಲಕ ಉಪಕರಣಗಳ ಪುನರುಕ್ತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
-
ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಅಥವಾ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ವಿಕಸನಗೊಂಡಾಗ ವೇಗವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ.
AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ದೃಶ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ
ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ - ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವೇಫರ್ ಜೋಡಣೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೈ ಪರೀಕ್ಷೆ - ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿನಿಧಾನ, ಸುಲಭವಾಗಿ ಆಗುವ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳದ. ನಮ್ಮ ವಿಧಾನವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುವುದುವೇಗವಾದ, ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವವರೆಗೆ ಸಾಧಿಸುವುದು,100× ಸೈಕಲ್-ಟೈಮ್ ವೇಗವರ್ಧನೆಪತ್ತೆ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು-ಧನಾತ್ಮಕ ದರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ಸುಧಾರಿಸುವಾಗ.
ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವನ್ನು ಈ ಮೂಲಕ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆಪರಿಮಾಣದ ಕ್ರಮ, ಮತ್ತು ಒಟ್ಟಾರೆ ಡೇಟಾ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತು ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆಮೂರು ಪ್ರಮಾಣಗಳು.
ಇವು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಲಾಭಗಳಲ್ಲ. ಅವು ದೃಶ್ಯ ತಪಾಸಣೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಮಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಲಾಕ್ಸ್ಟೆಪ್ನಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯದ ವಿಸ್ತರಣೆಗೆ ಹೆಡ್ರೂಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದುಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ತಪಾಸಣೆ (AOI).
ನೀವು ಏನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ:
-
ಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯು ಅಡಚಣೆಗಳಾಗುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ.
-
ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾದ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪ
-
ಮೂಲಭೂತ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳದಿಂದ ಪೂರ್ಣ AOI ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದವರೆಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಆನ್-ರ್ಯಾಂಪ್.
ಮಾನವ-ಯಂತ್ರ ದತ್ತಾಂಶ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಆಗಿ AI
ತುಂಬಾ ಬಾರಿ, ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಕೆಲವೇ ಕೆಲವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾರದರ್ಶಕತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಾಗಾಗಬಾರದು. ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ,ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕತೆ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ, ವಿಶಾಲವಾದ ಪಾಲುದಾರರ ಗುಂಪೊಂದು ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು, ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು..
ಏನು ಬದಲಾವಣೆಗಳು:
-
ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಲ್ಲದೆ ಒಳನೋಟಗಳಿಗೆ ವಿಶಾಲವಾದ, ಸ್ವಯಂ-ಸೇವಾ ಪ್ರವೇಶ.
-
ವೇಗವಾದ ಮೂಲ-ಕಾರಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮೀಕರಣ
-
ಅನುಸರಣೆ, ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗೇಟ್ಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ಆಧಾರಿತ, ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ
ಕಾರ್ಖಾನೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ವಾಸ್ತವತೆಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸುವುದರಿಂದ ನಿಜವಾದ ನಿಯೋಜನೆ ಯಶಸ್ಸು ಬರುತ್ತದೆ.ಡೇಟಾ ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವ, ನಿರಂತರ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ದೃಢತೆ ಮೊದಲ ಹಂತದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಾಗಿವೆ - ನಂತರದ ಆಲೋಚನೆಗಳಲ್ಲ..
ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ನಲ್ಲಿ ಇಮೇಜರ್ಗಳು, ಲೇಬಲ್ಗಳು, ಸಿಂಥಸೈಜರ್ಗಳು, ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು EXFO ಪೈಲಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸೇರಿವೆ - ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ, ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲೂ ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುತ್ತೀರಿ.
ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಹಂತ ಹಂತದ ಹಾದಿ
AI ಅಳವಡಿಕೆಯು ವಿಕಸನೀಯವಾಗಿದೆ, ತತ್ಕ್ಷಣವಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ, ಇದು ದೀರ್ಘ ರೂಪಾಂತರದ ಆರಂಭಿಕ ಅಧ್ಯಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಲಂಬವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ನಿಯೋಜನಾ ಮಾರ್ಗವು ಬದಲಾವಣೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ:
-
ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ:EXFO ಪೈಲಟ್ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ರನ್ಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಜಾಗವನ್ನು (ಉದಾ. ಸಂಪೂರ್ಣ ವೇಫರ್ಗಳು) ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತದೆ.
-
ತಯಾರು:ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಆಧಾರಿತ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಬಳಸಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
-
ಅರ್ಹತೆ:ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಒತ್ತಡ-ಪರೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
-
ಉತ್ಪಾದಿಸು:ಪೂರ್ಣ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ರೋಲ್ಬ್ಯಾಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಮೇಣ ಸ್ವಿಚ್ಓವರ್
ನವೋದ್ಯಮಿಗಳ ಬಲೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು
ಕಂಪನಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾತನ್ನು ಕೇಳಿ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದರೂ ಸಹ, ಪರಿಹಾರಗಳು ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು, ಅವುಗಳು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದರೆಪರಿಸರ ಬದಲಾವಣೆಯ ವೇಗ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಖಾನೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ವಾಸ್ತವತೆಗಳು. ನಾನು ಇದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನೋಡಿದ್ದೇನೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿವಿಷ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ:ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ವಿನ್ಯಾಸ, ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ, ಮತ್ತು ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದಲೇ ವೇಗ, ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ - ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವೀನ್ಯತೆಯು ಅಡ್ಡದಾರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಶಾಶ್ವತ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗುತ್ತದೆ.
EXFO ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಫೋಟೊನಿಕ್ಸ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ AI ಅನ್ನು ತರುವುದು ನಂಬಿಕೆಯ ಅಧಿಕವೆಂದು ಭಾವಿಸಬಾರದು - ಅದು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಪ್ರಗತಿಯಾಗಿರಬೇಕು. ಮೊದಲ ವೇಫರ್ನಿಂದ ಅಂತಿಮ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ವರೆಗೆ, ನಮ್ಮ ಪರಿಹಾರಗಳು ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಏನು ಬಯಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ:ರಾಜಿಯಾಗದ ವೇಗ, ಸಾಬೀತಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳು.
ನಿಜವಾದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನೀಡುವ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ನಾವು ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತೇವೆ: ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತನಿಖಾ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು, ನಿಖರವಾದ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ.ಅದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ತಂಡಗಳು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಓವರ್ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಬದಲು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಬದಲಾವಣೆಯು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕತೆ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ಸುರಕ್ಷತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶ?
ಕಡಿಮೆ ಚಕ್ರಗಳು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೋಪುಟ್. ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ಸುಗಮ ಮಾರ್ಗ. ಅದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ - ಮತ್ತು ನಾವು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ನಾನು ದೃಢವಾಗಿ ನಂಬುತ್ತೇನೆ.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಜನವರಿ-04-2026