วิธีที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้การทดสอบ EMI ง่ายขึ้นสำหรับวิศวกร

การทดสอบอาการแทรกแซงทางแม่เหล็กไฟฟ้า (EMI) เป็นขั้นตอนที่สําคัญ แต่มักยุ่งยากในการพัฒนาสินค้าอิเล็กทรอนิกส์และรถไฟฟ้าผลักดันอุปกรณ์ในการทํางานที่ความถี่ที่สูงขึ้นและปัจจัยรูปแบบที่แน่นการทดสอบ EMI แบบดั้งเดิมพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยมือ การตรวจสอบความสอดคล้องที่ซับซ้อน และการจัดตั้งห้องปฏิบัติการที่แพง ซึ่งนําไปสู่การช้าช้า ความผิดพลาดจากมนุษย์ และปัญหาที่พลาดสติปัญญาประดิษฐ์ (AI) กําลังเปลี่ยนวิถีนี้: อุปกรณ์ที่ใช้ AI ทําหน้าที่ที่น่าเบื่อได้เป็นอัตโนมัติ ทํานายปัญหาก่อนการสร้างฮาร์ดแวร์ และทําให้การติดตามในเวลาจริง สามารถลดเวลาการทดสอบถึง 70% และลดต้นทุนการออกแบบใหม่เป็นครึ่งคู่มือนี้สํารวจวิธีที่ AI แก้ปัญหาสําคัญในการทดสอบ EMI, การใช้งานเชิงปฏิบัติการของมัน และแนวโน้มในอนาคต ที่จะทําให้วิศวกรอยู่เบื้องหน้าการพัฒนาความต้องการทางเทคโนโลยี

ประเด็นสําคัญ
a.AI อัตโนมัติการวิเคราะห์ข้อมูล: สแกนความถี่หลายพันครั้งในนาที (เทียบกับชั่วโมงด้วยมือ) และลดสัญญาณเตือนเท็จลงถึง 90% ทําให้วิศวกรสามารถมุ่งเน้นในการแก้ปัญหาได้
b.การจําลองแบบคาดการณ์จับปัญหาได้เร็ว: AI ใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์เพื่อพบความเสี่ยง EMI ในการออกแบบ (เช่น การนํา PCB ไปทางที่ไม่ดี) ก่อนการสร้างต้นแบบ คุ้มค่า 10k$50k$ต่อการออกแบบใหม่
c.การติดตามในเวลาจริงมีผลอย่างรวดเร็ว: AI จะตรวจพบความผิดปกติของสัญญาณทันที, กระตุ้นการแก้ไขอัตโนมัติ (เช่น ปรับความแรงของสัญญาณ) เพื่อป้องกันความเสียหายหรือความล้มเหลวในการปฏิบัติตาม.
d.AI ปรับปรุงการออกแบบ: แนะนําการปรับปรุงการวางแผน (การวางส่วนประกอบ, การนําทางรอย) เพื่อลด EMI, สอดคล้องกับมาตรฐานเช่น SIL4 (สําคัญสําหรับอุปกรณ์อากาศ / การแพทย์)
e. ติดตามเทคโนโลยีใหม่: AI ปรับตัวให้กับความต้องการความถี่สูงของ 5G / IoT หลักการให้มีความสอดคล้องกับกฎหมายระดับโลก (FCC, CE, MIL-STD)

ปัญหาในการทดสอบ EMI: เหตุผลที่วิธีการประเพณีล้มเหลว
ก่อน AI วิศวกรเผชิญหน้ากับสามอุปสรรคหลักในการทดสอบ EMI ซึ่งทั้งหมดทําให้การพัฒนาช้าลงและเพิ่มความเสี่ยง

1การ วิเคราะห์ ด้วย นิ้วมือ: ช้า, ใช้แรงงาน มาก, และ ราคา ถูก
การทดสอบ EMI แบบดั้งเดิมต้องการให้วิศวกรตรวจสอบข้อมูลจํานวนมาก (กว้างจากช่วงความถี่ MHz ต่ําไปถึง GHz สูง) เพื่อระบุการขัดแย้งงาน นี้ ไม่ เพียง ใช้ เวลา มาก เท่า นั้น แต่ ยัง ใช้ อุปกรณ์ ที่ มี ความ คุ้มค่า:

a.ห้องอเนคอิก: ห้องที่ปิดคลื่นไฟฟ้าแม่เหล็กภายนอก ค่าใช้จ่าย 100k$ 1M$ ในการสร้างและบํารุงรักษา
b.ความพึ่งพาจากห้องปฏิบัติการ: การให้บริการภายนอกกับห้องปฏิบัติการของบุคคลที่สาม หมายถึงการรอเวลาในการกําหนดการ, ยืดการเปิดตัวสินค้าเป็นสัปดาห์หรือเดือน
c.ช่องว่างในการจําลองในโลกจริง: การสร้างสรรค์สภาพเช่น อุณหภูมิสุด (-40 °C ถึง 125 °C) หรือการสั่นสะเทือนเพิ่มความซับซ้อน และการตั้งค่าด้วยมือมักจะพลาดกรณีขอบ

ที่เลวร้ายกว่านั้น การวิเคราะห์แบบมือถือ พยายามที่จะแยกความผิดพลาดจริงจากผลบวกเท็จการปรับปรุงการออกแบบ PCB หลังการผลิต ค่าใช้จ่าย 10 เท่ามากกว่าการแก้ไขมันในช่วงการออกแบบ.

2ความซับซ้อนของการปฏิบัติตาม: การเคลื่อนไหวในหลุมลับไบของกฎหมาย
กฎหมาย EMI แตกต่างกันตามอุตสาหกรรม, ภูมิภาคและกรณีการใช้ สร้างภาระการปฏิบัติตามที่การทดสอบแบบดั้งเดิมไม่สามารถจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ:

a.มาตรฐานเฉพาะในอุตสาหกรรม: การบินและอวกาศ / การป้องกันต้องการ MIL-STD-461 (ความอดทนต่อการแทรกแซงอย่างรุนแรง) ในขณะที่อุปกรณ์การแพทย์ต้องการ IEC 60601 ( EMI ต่ําเพื่อหลีกเลี่ยงความเสียหายของผู้ป่วย)ระบบสําคัญ เช่น การควบคุมทางรถไฟฟ้าต้องการการรับรอง SIL4 (อัตราความล้มเหลว ≤ 1 ใน 100)หลักฐานการพิสูจน์
b.อุปสรรคการกํากับระดับโลก: อิเล็กทรอนิกส์ผู้บริโภคต้องผ่านการทดสอบ FCC (สหรัฐอเมริกา) CE (สหภาพยุโรป) และ GB (จีน)การตรวจสอบห้องปฏิบัติการ) เพิ่ม 20~30% ต่อตารางเวลาโครงการ.
c.ความแตกต่างในโลกจริงกับห้องปฏิบัติการ: ผลิตภัณฑ์ที่ผ่านการทดสอบห้องปฏิบัติการอาจล้มเหลวในสนาม (เช่นโรเวเตอร์ที่ขัดขวางเทอร์โมสแตตที่ฉลาด) ภาพทดสอบแบบดั้งเดิมไม่สามารถจําลองทุกฉากในโลกจริง.

3ความผิดพลาดของมนุษย์: ความผิดพลาดที่แพงในขั้นตอนสําคัญ
การทดสอบ EMI ด้วยมือขึ้นอยู่กับการตัดสินของมนุษย์ ซึ่งนําไปสู่ความผิดพลาดที่หลีกเลี่ยงได้:

a.การตีความข้อมูลผิด: วิศวกรอาจพลาดรูปแบบการขัดแย้งที่ละเอียด (เช่นสัญญาณอ่อนที่ซ่อนอยู่ภายใต้เสียงดัง) หรือผิดการจัดหมวดผลบวกเท็จเป็นความผิดพลาด
b.ความผิดพลาดในการตั้งค่าการทดสอบ: การวางแอนเทนน์ที่ไม่ถูกต้องหรืออุปกรณ์ที่ไม่ปรับขนาดสามารถทําให้ผลลัพธ์เสื่อมเสียเวลาในการทดสอบใหม่
c.Rule lag: เมื่อมาตรฐานมีการอัพเดท (ตัวอย่างเช่น กติกาความถี่ 5G ใหม่) ทีมงานอาจใช้วิธีการทดสอบที่เก่าแก่ ส่งผลให้มีการผิดพลาดในการปฏิบัติตาม

ความผิดพลาดเพียงครั้งเดียว เช่น การพลาดสัญญาณรบกวน 2.4 GHz ในอุปกรณ์ Wi-Fi อาจส่งผลให้สินค้าถูกเรียกคืน ค่าปรับ หรือสูญเสียส่วนแบ่งตลาด

วิธีที่ AI ทําให้การทดสอบ EMI ง่ายขึ้น: ความสามารถหลัก 3 อย่าง
AI แก้ไขความบกพร่องของการทดสอบแบบดั้งเดิม โดยการทําการวิเคราะห์เป็นระบบอัตโนมัติ การคาดการณ์ปัญหาในระยะแรก และการดําเนินการในเวลาจริง ความสามารถเหล่านี้ทํางานร่วมกันเพื่อลดเวลา ลดต้นทุนและเพิ่มความแม่นยํา.

1การตรวจจับอัตโนมัติ การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวดเร็วและแม่นยํา
AI เปลี่ยนแปลงการกรองข้อมูลด้วยมือ โดยใช้อัลการิทึมที่สแกน, เรียงลําดับ และจัดหมวดสัญญาณ EMI ภายในไม่กี่นาที

a.สแกนความถี่ความเร็วสูง: เครื่องรับการทดสอบที่ใช้พลังงาน AI (ตัวอย่างเช่นRohde & Schwarz R&S ESR) ตรวจสอบความถี่หลายพันครั้ง (1 kHz ถึง 40 GHz) ในเวลาเดียวกัน.
b.การลดบวกเท็จ: รูปแบบการเรียนรู้เครื่อง (ML) เรียนรู้การแยกความรบกวนจริงจากเสียงดัง (เช่นคลื่นไฟฟ้าแม่เหล็กรอบตัว) โดยการฝึกข้อมูลประวัติศาสตร์อุปกรณ์ดีที่สุดสามารถระบุสัญญาณได้แม่น 99%, แม้กระทั่งสําหรับการแทรกแซงที่อ่อนแอหรือซ่อน
c.ข้อเสนอสาเหตุราก: AI ไม่เพียงแค่หาปัญหา แต่แนะนําการแก้ไข เช่น ถ้ารอย PCB ส่งผลให้เกิดเสียงข้ามอุปกรณ์อาจแนะนําการขยายการติดตามหรือเปลี่ยนเส้นทางมันออกไปจากองค์ประกอบที่มีความรู้สึก.

วิธี ที่ ใช้ ได้
วิศวกรที่ทดสอบรูเตอร์ 5G จะใช้เครื่องมือ AI เช่น Cadence Clarity 3D Solver

a.เครื่องมือสแกนการปล่อยของรูเตอร์ ผ่านช่วง 5G (3.5 GHz, 24 GHz)
b.AI ระบุระดับการขัดแย้งที่สูงสุดที่ 3.6 GHz โดยยกเว้นเสียงเสียงแวดล้อม (โดยการเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลสัญญาณ "ปกติ")
c. เครื่องมือจะติดตามปัญหาไปยังสายไฟฟ้าที่มีเส้นทางไม่ดี และแนะนําให้ย้ายมันไปห่างจากแอนเทน 5G 2 มิลลิเมตร
d.วิศวกรยืนยันการแก้ไขในการจําลอง ไม่จําเป็นต้องทดสอบฟิสิกอลอีกครั้ง

2. การจําลองแบบคาดการณ์: การจับความเสี่ยง EMI ก่อนการสร้างต้นแบบ
การประหยัดค่าใช้จ่ายที่ใหญ่ที่สุดจาก AI มาจากการคาดการณ์ปัญหาในช่วงต้น ก่อนที่ฮาร์ดแวร์จะถูกสร้างรายละเอียดส่วนประกอบ) และความเสี่ยง EMI:

a.การทดสอบระยะการออกแบบ: เครื่องมือเช่น HyperLynx (Siemens) ใช้เครือข่ายประสาทแบบคลุม (CNN) เพื่อวิเคราะห์การวางแผน PCB โดยคาดการณ์จุดร้อน EMI ด้วยความแม่นยํา 96% ตัวอย่างเช่นAI อาจเตือนว่า ไมโครเวียของส่วนประกอบ BGA อยู่ใกล้พื้นดินเกินไป, การขัดขวางเพิ่มขึ้น
b.การคาดการณ์ข้อมูลสายสี: รูปแบบ ML (เช่นป่าสุ่ม) คาดการณ์ว่าการออกแบบจะทํางานอย่างไรในช่วงความถี่เมื่อการขัดแย้งที่ 28 GHz สามารถทําลายการเชื่อมต่อ.
c.การจําลองประสิทธิภาพการป้องกัน: AI พยากรณ์ว่าวัสดุ (เช่น อลูมิเนียม ผงนํา) จะกั้น EMI ได้ดีแค่ไหน ช่วยให้วิศวกรเลือกการป้องกันที่มีประสิทธิภาพต่อค่าใช้จ่ายโดยไม่ต้องออกวิศวกรรมเกิน

ตัวอย่างจากโลกจริง: เครื่องชาร์จรถไฟฟ้า
เครื่องชาร์จ EV สร้าง EMI สูง เนื่องจากการสลับความดันสูง

a. วิศวกรใส่การออกแบบวงจรของชาร์จ (โมดูลพลังงาน, ร่องรอย PCB) ลงไปในเครื่องมือ AI เช่น Ansys HFSS
b.เครื่องมือจําลองการปล่อย EMI ระหว่าง 150 kHz ผ่าน 30 MHz (ช่วงที่กําหนดโดย CISPR 22)
c.AI ระบุความเสี่ยง: อินดูเตอร์ของเครื่องชาร์จจะปล่อยเสียงดังเกิน 1 MHz
d. เครื่องมือแนะนําการเพิ่มขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีดขีด

3การติดตามในเวลาจริง: การกระทําทันทีเพื่อป้องกันความล้มเหลว
AI ทําให้การติดตาม EMI อย่างต่อเนื่องสามารถเปลี่ยนเกมสําหรับระบบแบบไดนามิก (เช่นเซ็นเซอร์ IoT, เครื่องควบคุมอุตสาหกรรม) ที่การขัดขวางอาจเกิดขึ้นโดยไม่คาดคิด. ประโยชน์หลัก:

a.การตรวจพบความผิดปกติ: AI เรียนรู้รูปแบบสัญญาณ "ปกติ" (เช่น การส่งสัญญาณ 433 MHz ของเซ็นเซอร์) และเตือนวิศวกรต่อการเบี่ยงเบน (เช่น การเพิ่มระดับทันทีที่ 434 MHz)มันจับการแทรกแซงระยะสั้น (eเช่น เครื่องไมโครเวฟใกล้เคียงเปิด) ที่การทดสอบตามแผนที่ดั้งเดิมจะพลาด
b.การลดความรุนแรงอัตโนมัติ: ระบบ AI บางระบบกระทําในเวลาจริง เช่น AI ของรูเตอร์อาจเปลี่ยนไปยังช่องที่ไม่ยุ่งมากนักถ้ามันตรวจจับ EMI, ป้องกันการตัดการเชื่อมต่อ.
c.24/7 การครอบคลุม: ไม่เหมือนกับการทดสอบด้วยมือ (ที่เกิดขึ้นครั้งหนึ่งหรือสองครั้งต่อโครงการ) AI ติดตามสัญญาณตลอด 24 ชั่วโมง

กรณีการใช้งาน: เครื่องตรวจจับอุตสาหกรรม IoT (IIoT)
โรงงานที่ใช้เซ็นเซอร์ IIoT ในการติดตามเครื่องจักร ใช้การติดตาม AI ในเวลาจริง

1.เซ็นเซอร์ส่งข้อมูลที่ 915 MHz; AI ติดตามความแรงสัญญาณและระดับเสียง
2เมื่อเครื่องปั่นที่อยู่ใกล้ๆ ส่งผลให้ระดับ EMI เพิ่มขึ้น 20 dB อีไอจะตรวจจับมันทันที
3ระบบจะเพิ่มอัตโนมัติ อัตราการส่งของเซ็นเซอร์ชั่วคราว เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลจะไม่สูญเสีย
4.AI บันทึกเหตุการณ์และแนะนําการย้ายเซ็นเซอร์ 5 เมตรห่างจากเครื่องปั่น

AI ในการทดสอบ EMI: การใช้งานจริง
AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือทางทฤษฎี มันยังได้ปรับปรุงการออกแบบ การปรับปรุงการจําลอง และเร่งกระแสการทํางานให้กับวิศวกร

1การปรับปรุงการออกแบบ: สร้างผลิตภัณฑ์ที่ทนต่อ EMI ตั้งแต่เริ่มต้น
AI ติดต่อกับโปรแกรมการออกแบบ PCB เพื่อแนะนําการปรับปรุงที่ลด EMI ลดความต้องการในการแก้ไขหลังการผลิต:

a.Auto-routing: เครื่องมือที่ใช้ ML (ตัวอย่างเช่น Altium Designer's ActiveRoute AI) ทําเส้นทางเพื่อลดการกระแทกและพื้นที่ลุปให้น้อยที่สุดAI สามารถนําร่องรอย USB 4 ความเร็วสูงออกไปจากร่องรอยพลังงาน เพื่อหลีกเลี่ยงการแทรกแซง.
b.การวางองค์ประกอบ: AI วิเคราะห์การวางแผนการออกแบบเป็นพัน ๆ เพื่อแนะนําที่วางองค์ประกอบที่มีเสียงดัง (เช่น เครื่องควบคุมแรงดัน) และส่วนที่รู้สึก (เช่น ชิป RF)มันอาจแนะนําการวางโมดูลบลูทูท 10 มิลลิมิตรห่างจากแหล่งไฟฟ้าการสลับเพื่อลด EMI โดย 30 dB.
c.การตรวจสอบกฎ: การออกแบบเพื่อการผลิต (DFM) ที่ขับเคลื่อนโดย AI ในเวลาจริงตรวจสอบความเสี่ยง EMI ของเครื่องหมาย (เช่นรอยใกล้กับขอบแผ่น) ในขณะที่นักวิศวกรออกแบบ ไม่จําเป็นต้องรอการตรวจสอบสุดท้าย

2. การจําลองเสมือนจริง: การทดสอบโดยไม่ต้องสร้างต้นแบบ
AI เร่งการทดสอบ EMI แบบเวอร์ชัวร์ ทําให้วิศวกรสามารถตรวจสอบการออกแบบในซอฟต์แวร์ ก่อนที่จะลงทุนในฮาร์ดแวร์

a.การจําลองระดับระบบ: เครื่องมือเช่น Cadence Sigrity ทําจําลองวิธีที่ระบบทั้งระบบ (เช่น motherboard + แบตเตอรี่ + จอจอของคอมพิวเตอร์) สร้าง EMIการจับปัญหา การทดสอบส่วนเดียวแบบดั้งเดิมพลาด.
ระบบบริหารแบตเตอรี่ (BMS): AI ทําซิมูเลอร์ EMI จากวงจร BMS ช่วยให้วิศวกรปรับปรุงเครื่องกรองและการติดดินได้ดีBMS สําหรับ EV อาจต้องการเครื่องกรอง LC ที่เฉพาะเจาะจง เพื่อให้ตรงกับ IEC 61851-23.
c.ความแม่นยําความถี่สูง: สําหรับอุปกรณ์ 5G หรือ mmWave, AI เพิ่มการจําลองไฟฟ้าแม่เหล็ก 3 มิติ (เช่นAnsys HFSS) เพื่อจําลองพฤติกรรมของสัญญาณที่ 24 ̊100 GHz.

3การเร่งกระบวนการทํางาน: ลดเวลาในการปฏิบัติตาม
AI ทําให้ทุกขั้นตอนของกระบวนการทดสอบ EMI มีความเรียบง่าย ตั้งแต่การตั้งค่าจนถึงการรายงาน

a.การตั้งค่าการทดสอบโดยอัตโนมัติ: AI ปรับแต่งอุปกรณ์การทดสอบ (แอนเทนนา, เครื่องรับสัญญาณ) ขึ้นอยู่กับประเภทสินค้า (เช่น "สมาร์ทโฟน" กับ "เซ็นเซอร์อุตสาหกรรม") และมาตรฐาน (เช่น FCC Part 15).นี้กําจัดความผิดพลาดการปรับระดับมือ.
b.ภาพภาพข้อมูล: AI เปลี่ยนข้อมูล EMI แพรวเป็นดัชบอร์ดที่เข้าใจง่าย (เช่น กราฟความถี่และระดับการปล่อยสาร) หน่วยวิศวกรไม่ต้องถอดรหัสกระดาษแพร่ที่ซับซ้อนอีกต่อไป
c.การรายงานความสอดคล้อง: AI สร้างรายงานการทดสอบโดยอัตโนมัติที่ตอบสนองความต้องการของกฎหมาย (เช่น แผ่นข้อมูลการทดสอบ FCC)เครื่องมือเช่น Keysight PathWave สามารถจัดทํารายงานความเป็นไปตาม CE ได้ใน 1 ชั่วโมง. 8 ชั่วโมงด้วยมือ

เครื่องมือ AI ที่นิยมสําหรับการทดสอบ EMI

แนวโน้มในอนาคต: ผลต่อมาของ AI ต่อการทดสอบ EMI
เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น อ.ไอ.จะทําให้การทดสอบ EMI มีประสิทธิภาพมากขึ้น ปรับตัวได้ง่าย และเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
1. Edge AI: การทดสอบโดยไม่ต้องขึ้นอยู่กับคลาวด์
อุปกรณ์การทดสอบ EMI ในอนาคตจะทํางานอัลการิทึม AI โดยตรงบนอุปกรณ์การทดสอบ (เช่น เครื่องรับพกพา) ผ่านการคํานวณขอบ:

a.เร่งการวิเคราะห์: ไม่จําเป็นต้องส่งข้อมูลไปยังเมฆ
b. เพิ่มความปลอดภัย: ข้อมูลการทดสอบที่มีความรู้สึก (เช่น รายละเอียดของอุปกรณ์ทหาร) อยู่ที่สถานที่
c.สามารถทดสอบสนามได้: วิศวกรสามารถใช้เครื่องมือ AI พกพาเพื่อทดสอบอุปกรณ์ในสถานที่ในโลกจริง (เช่น สถานที่หอคอย 5G) โดยไม่ต้องพึ่งพาการทดลอง

2การเรียนรู้แบบปรับตัว: อีไอที่ฉลาดขึ้นตามเวลา
รูปแบบ AI จะเรียนรู้จากข้อมูล EMI ทั่วโลก (แบ่งปันผ่านแพลตฟอร์มการร่วมมือ) เพื่อปรับปรุงความแม่นยํา:

a.ความรู้ในหลายสาขา: เครื่องมือ AI ที่ใช้สําหรับอุปกรณ์การแพทย์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลด้านอากาศ เพื่อตรวจจับรูปแบบการแทรกแซงที่หายากได้ดีกว่า
b.การอัพเดทในเวลาจริง: เมื่อมาตรฐานใหม่ (เช่น กติกาความถี่ 6G) ออกมา เครื่องมือ AI จะอัพเดทอัลการิทึมของพวกเขาโดยอัตโนมัติ ไม่จําเป็นต้องปรับซอฟต์แวร์ด้วยมือ
c. การบํารุงรักษาแบบคาดการณ์สําหรับอุปกรณ์การทดสอบ: AI จะติดตามห้องหรือเครื่องรับเสียงแบบไม่มีเสียง และคาดการณ์เมื่อมีการปรับขนาดเพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดในการทดสอบ

3. การจําลองหลายฟิสิกส์: การรวม EMI กับปัจจัยอื่น ๆ
AI จะรวมการทดสอบ EMI กับการจําลองความร้อน, เครื่องจักรกล และไฟฟ้า:

a. ตัวอย่าง: สําหรับแบตเตอรี่ EV, AI จะจําลองวิธีการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิ (ความร้อน) ส่งผลต่อการปล่อย EMI (ไฟฟ้าแม่เหล็ก) และความเครียดทางกล (สั่นสะเทือน) ทั้งหมดในรุ่นเดียว
ผลกําไร: วิศวกรสามารถปรับปรุงการออกแบบเพื่อ EMI ความร้อนและความทนทานพร้อมกัน

FAQ
1การทดสอบ EMI คืออะไร และมันสําคัญทําไม?
การทดสอบ EMI ตรวจสอบว่าอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ปล่อยสัญญาณไฟฟ้าแม่เหล็กที่ไม่ต้องการ (การปล่อย) หรือถูกส่งผลกระทบจากสัญญาณภายนอก (ความคุ้มกัน)มันเป็นสิ่งสําคัญที่จะให้แน่ใจว่าอุปกรณ์ไม่ขัดขวางกันและกัน(ตัวอย่างเช่นไมโครเวฟที่รบกวนรูเตอร์ Wi-Fi) และตอบสนองกฎหมายระดับโลก (FCC, CE)

2อีไอจะลดความผิดพลาดของมนุษย์ในการทดสอบ EMI ได้อย่างไร?
AI ทําการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยระบบอัตโนมัติ โดยกําจัดการกรองข้อมูลความถี่ด้วยมือมันยังใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์เพื่อแยกความล้มเหลวจริงจากผลบวกเท็จ (ความแม่นยํา 99%) และตั้งค่าการทดสอบด้วยอัตโนมัติ.

3อีไอสามารถคาดการณ์ปัญหา EMI ก่อนที่ฉันจะสร้างต้นแบบได้หรือไม่
ใช่! รูปแบบ AI แบบคาดการณ์ (ตัวอย่างเช่น HyperLynx) วิเคราะห์การวางแผน PCB และรายละเอียดส่วนประกอบเพื่อระบุความเสี่ยง (ตัวอย่างเช่นการนําทางรอยที่ไม่ดี) ด้วยความแม่นยํา 96%ประหยัดเงิน 10k$ 50k$ ต่อการออกแบบใหม่.

4อุปกรณ์ AI อะไรดีที่สุดสําหรับทีมเล็ก (งบประมาณจํากัด)
Siemens HyperLynx (ระดับการเข้า): วิเคราะห์ PCB EMI ราคาถูก
Altium Designer (AI add-on): รวมการตรวจสอบอัตโนมัติและ EMI สําหรับการออกแบบขนาดเล็ก
Keysight PathWave (พื้นฐานในเมฆ): การตั้งราคาแบบชําระเงินตามการใช้งานสําหรับการรายงานความเป็นมา

5อีไอจะเปลี่ยนวิศวกรในการทดสอบ EMI ไหม?
No?? AI เป็นเครื่องมือที่ทําให้งานที่น่าเบื่อ (การวิเคราะห์ข้อมูล การตั้งค่า) ง่ายขึ้น เพื่อให้วิศวกรสามารถมุ่งมั่นในงานที่มีคุณค่าสูง ได้แก่ การปรับปรุงการออกแบบ การแก้ปัญหา และนวัตกรรมวิศวกรยังต้องตีความความรู้ของ AI และตัดสินใจยุทธศาสตร์.

สรุป
AI ได้เปลี่ยนการทดสอบ EMI จากกระบวนการที่ช้าและมีความบกพร่องต่อความผิดพลาด เป็นกระบวนการที่รวดเร็วและเป็นตัวขับเคลื่อน เพื่อแก้ปัญหาหลักของการวิเคราะห์ด้วยมือ ความซับซ้อนของการปฏิบัติตาม และความผิดพลาดของมนุษย์โดยการทําการสแกนข้อมูลด้วยระบบอัตโนมัติการคาดการณ์ปัญหาในระยะแรก และการติดตามในเวลาจริง ทําให้ AI ลดเวลาในการทดสอบ 70% ลดต้นทุนการออกแบบใหม่เป็นครึ่ง และรับประกันความสอดคล้องกับมาตรฐานระดับโลก (FCC, CE, SIL4)สําหรับวิศวกรที่ทํางานด้าน 5Gโครงการ IoT หรือ EV, AI ไม่ใช่เพียงแค่ความหรูหรา แต่เป็นความจําเป็นในการติดตามความต้องการความถี่สูงและกําหนดเวลาที่คับคับ

เมื่อ AI ขอบ, การเรียนรู้ที่ปรับตัว, และการจําลองหลายฟิสิกส์กลายเป็นหลักสูตร, การทดสอบ EMI จะเติบโตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น.HyperLynx สําหรับการวิเคราะห์ PCB) ในกระบวนการทํางานของพวกเขาโดยใช้ AI วิศวกรสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่น่าเชื่อถือและทนต่อ EMI ได้เร็วกว่าเดิม

ในโลกที่อิเล็กทรอนิกส์เล็กลง เร็วขึ้น และเชื่อมต่อกันมากขึ้น อีไอเป็นเครื่องยนต์ที่ทําให้การทดสอบ EMI เร็วขึ้นมันไม่ใช่แค่การทําให้การทดสอบง่ายขึ้น มันเกี่ยวกับการทําให้นวัตกรรม.