proteanTecs מציגה: איסוף נתונים עמוק בזמן אמת המשנה את בדיקות הייצור
שילוב חדש של איסוף נתונים מתוך שבבים וניתוח מבוסס למידת מכונה משפר תהליכי ייצור
אוולין לנדמן | credit: ora cohen
חברת proteanTecs הישראלית, המפתחת טכנולוגיה לניטור מערכות אלקטרוניות, הציגה היום התפתחות בתחום בדיקות הייצור למערכות. פיתוח זה משלב איסוף נתונים (טלמטריה) ישירות מתוך השבב עם כלי ניתוח המבוססים על למידת מכונה (Machine Learning). פתרון זה מספק תובנות טכניות לגבי תהליכי ייצור שלא היו זמינות בשיטות המסורתיות.
ההתפתחות מגיעה על רקע המורכבות הגוברת של ייצור שבבים מתקדמים עבור שווקים כמו בינה מלאכותית (AI), מחשוב ענן, טלקום ורכב. הפתרון של proteanTecs מאפשר צפייה בפרמטרים תפקודיים בזמן אמת במהלך בדיקות, ומספק נתונים על אופן פעולת השבב בתוך המערכת. יכולת זו מסייעת בזיהוי תקלות תפעוליות, אופטימיזציה של ביצועים והפחתת מתחים תפעוליים בקנה מידה רחב, ובכך יוצרת קישור ישיר בין תפקוד השבב לתפקוד המערכת השלמה.
הטכנולוגיה המרכזית בפתרון היא מערכת ניטור חומרתית, המשתמשת בחיישנים (Agents) המוטמעים בשבב לאיסוף נתונים עמוקים (Deep Data) בכל שלבי הייצור. מידע זה משולב בפלטפורמת ניתוח מבוססת ענן ובמודלים של למידת מכונה, המאפשרים קבלת החלטות בדיקה מהירות – משלבי הפיתוח הראשוניים (NPI – New Product Introduction) ועד לייצור המוני (HVM – High Volume Manufacturing).
"המערכת שלנו משמשת ככלי ניטור למערכת, ואוספת נתוני טלמטריה קריטיים. בשילוב עם תוכנה ייעודית, אנו רואים שיפורים באיכות, בצריכת ההספק ובביצועים", אמרה אוולין לנדמן, מייסדת שותפה וסמנכ"לית טכנולוגיות (CTO) של proteanTecs.
היא הוסיפה כי הפתרון מספק נראות עמוקה במהלך בדיקות תפקודיות של לוחות, מודולים ומערכות, תחת עומסי עבודה אמיתיים.
עוזי ברוך, סמנכ"ל אסטרטגיה ב-proteanTecs, ציין כי "ההתפתחות של מערכות AI ומחשוב בקנה מידה גדול דוחפת את שיטות הייצור והבדיקה הקיימות לגבולותיהן". לדבריו, הפתרון משנה את תחום הבדיקות מתהליך סטטי לתהליך המבוסס על נתונים בזמן אמת. טכנולוגיה זו כבר יושמה בהצלחה על ידי יצרני מערכות, ומספקת תועלת משמעותית בתהליכי הייצור.