กำไร:
- ความสามารถในการเร่งแผนผัง การเลือกส่วนประกอบ และร่างการคำนวณการจัดหา/การบริโภคด้วย AI และการตรวจสอบความถูกต้องข้ามกับแผ่นข้อมูล
- ความสามารถในการตรวจสอบเค้าโครง PCB การซ้อนเลเยอร์ และความสมบูรณ์ของสัญญาณด้วยการสนับสนุน AI
- ความสามารถในการทดสอบโซลูชันวงจร/โครงร่างที่แนะนำโดย AI พร้อม DRC การจำลอง และการวัดต้นแบบ
ผลิตภัณฑ์อิเล็กทรอนิกส์เป็นผลิตภัณฑ์จากสองขั้นตอนหลัก: แผนผัง: การเขียนแบบลอจิคัลของส่วนประกอบและการเชื่อมต่อและเค้าโครง (วิธีการจัดเรียงส่วนประกอบเหล่านี้ทางกายภาพบนแผงวงจรพิมพ์) แผนภาพกำหนด "สิ่งที่ต้องเชื่อมต่อ"; "จะเชื่อมต่อที่ไหนและอย่างไร" ถูกกำหนดไว้ในโครงร่าง ในหน่วยนี้ คุณจะเห็นวิธีใช้ AI เป็นตัวเร่งความเร็วในทั้งสองเฟส แต่เหตุใดจึงตัดสินใจขั้นสุดท้ายโดยใช้เอกสารข้อมูล การจำลอง การตรวจสอบกฎการออกแบบ (DRC: การตรวจสอบความสามารถในการผลิตและกฎไฟฟ้าอัตโนมัติ) และการวัดต้นแบบ ความตึงเครียดขั้นพื้นฐานในที่นี้คือ AI อธิบายวิธีการทำงานของวงจรได้อย่างคล่องแคล่ว แต่ไม่ได้วัดขีดจำกัดที่แท้จริงของส่วนประกอบจริงที่คุณเลือกและความเป็นจริงทางกายภาพของบอร์ดของคุณ
โดยที่ AI มีความแข็งแกร่งในการออกแบบวงจร
AI แข็งแกร่งในส่วน "การคิด" ของการออกแบบ: การสร้างตัวเลือกโทโพโลยี อธิบายวิธีสร้างบล็อก แสดงขั้นตอนในการใช้สูตรในแผ่นข้อมูล และการสร้างโครงกระดูกของบัญชี ตัวอย่างเช่น สามารถให้ขั้นตอนการออกแบบตัวแบ่งแรงดันไฟฟ้า (วงจรง่ายๆ ที่แบ่งสัดส่วนแรงดันไฟฟ้าอินพุตด้วยตัวต้านทานสองตัว) ตัวกรองความถี่ต่ำผ่าน หรือบล็อกเครื่องขยายสัญญาณ op-amp ตามลำดับ สามารถพูดคุยได้ว่าพินใดที่เหมาะสมในการเชื่อมต่ออุปกรณ์ต่อพ่วงของไมโครคอนโทรลเลอร์ ซึ่งเป็นเส้นที่ไวต่อสัญญาณรบกวน ช่วยให้คุณสร้างแผนผังกำลัง: แผนภาพแสดงว่าแต่ละบล็อกถูกป้อนจากตัวควบคุมใด
แต่ที่นี่จำเป็นต้องสร้างความแตกต่างที่สำคัญ: ค่าตัวต้านทาน ค่าตัวเก็บประจุ หรือการเลือกตัวควบคุมที่กำหนดโดย AI เป็นจุดเริ่มต้น ค่าจริงขึ้นอยู่กับแรงดันไฟฟ้า/กระแส/ความคลาดเคลื่อน ช่วงอุณหภูมิ และเอกสารข้อมูลของชิ้นส่วนที่คุณเลือก รายละเอียดต่างๆ เช่น กำลัง (วัตต์) ของตัวต้านทาน ความทนทานต่อแรงดันไฟฟ้า และผลไบอัส DC ของตัวเก็บประจุ (ความจุลดลงตามแรงดันไฟฟ้าที่ใช้) ค่า RDS(on) ของ MOSFET มีความสำคัญในผลิตภัณฑ์และได้รับการตรวจสอบจากเอกสารข้อมูลเท่านั้น
การคำนวณกำลังและอุปทาน (ความสมบูรณ์ของพลังงาน)
งานที่พบบ่อยที่สุดอย่างหนึ่งคือการสร้างงบประมาณด้านพลังงาน: เพิ่มจำนวนกระแสไฟฟ้าที่แต่ละบล็อกดึง และเลือกตัวควบคุมและเส้นทางการจ่ายไฟตามลำดับ AI สามารถช่วยคุณตั้งค่าตารางนี้ได้ แต่แต่ละค่าปัจจุบันในแถวต้องมาจากแผ่นข้อมูลของส่วนประกอบนั้น AI ที่บอกว่า "ปกติแล้วจะดึงได้มากขนาดนี้" ไม่ใช่การยืนยัน
เคล็ดลับ: ให้ AI สร้างตารางงบประมาณด้านพลังงานเป็น "โครงกระดูกว่างเปล่า" (ส่วนประกอบ บล็อก กระแสต่ำสุด/ทั่วไป/สูงสุด คอลัมน์ต้นทาง) จากนั้นกรอกข้อมูลในแต่ละเซลล์ด้วยตนเองจากแผ่นข้อมูล AI จึงช่วยประหยัดเวลาแต่ไม่ได้สร้างตัวเลขขึ้นมา
AI สามารถเตือนคุณถึงหลักการทั่วไป (วางให้ใกล้กับชิปมากที่สุด ใช้การติดตามแบบสั้นและแบบกว้าง ปรับค่าที่แตกต่างกันให้ขนานกัน) เกี่ยวกับตัวเก็บประจุแบบแยกตัว/บายพาส (ตัวเก็บประจุแบบแยกตัว: ตัวเก็บประจุที่วางอยู่ใกล้กับปลายจ่ายไฟของชิปแต่ละตัว ตอบสนองความต้องการกระแสฉับพลันและลดเสียงรบกวน) อย่างไรก็ตาม คำตอบสำหรับคำถามว่ามีค่าเท่าใดและเท่าใดนั้นขึ้นอยู่กับคำแนะนำในแผ่นข้อมูลของชิปและความถี่ในการใช้งาน
ความสมบูรณ์ของสัญญาณในรูปแบบ PCB
ความสมบูรณ์ของสัญญาณคือความสามารถของสัญญาณในการไปถึงปลายทางโดยไม่ถูกบิดเบือนบนการ์ด แนวคิดสี่ประการเกิดขึ้นบ่อยที่สุดในการออกแบบความเร็วสูง:
- ระนาบอ้างอิง/กราวด์: ชั้นทองแดงต่อเนื่องซึ่งกระแสไหลกลับของสัญญาณไหลผ่าน หากถูกรบกวน เสียงและรังสีจะเพิ่มขึ้น
- เส้นทางกลับ: ทุกกระแสสัญญาณมีเส้นทางกลับ เส้นทางนี้จะต้องไหลอย่างต่อเนื่อง โดยอยู่ต่ำกว่าร่องรอยสัญญาณ
- Crosstalk: สัญญาณของแทร็กหนึ่งจะข้ามไปยังแทร็กข้างเคียง มันจะลดลงตามระยะห่างระหว่างพวกมันกับความใกล้ชิดของเครื่องบิน
- การควบคุมอิมพีแดนซ์: ในไลน์ความเร็วสูง ความกว้างของรอยเส้นและการซ้อนเลเยอร์ (สแต็กอัพ) จะถูกคำนวณเพื่อให้ได้อิมพีแดนซ์ลักษณะเฉพาะบางอย่าง (เช่น ส่วนต่าง 50 Ω หรือ 100 Ω)
AI เก่งมากในการเปลี่ยนหลักการเหล่านี้เป็นรายการตรวจสอบ คุณสามารถอธิบายเค้าโครงของคุณและถามว่า "ฉันควรตรวจสอบความเสี่ยงอะไรบ้างสำหรับความสมบูรณ์ของสัญญาณในเค้าโครงนี้" แต่ค่าความกว้างของการติดตาม การกวาดล้าง และอิมพีแดนซ์จะถูกกำหนดโดยเครื่องมือคำนวณภาคสนามหรือตัวสร้างตามสแต็กเลเยอร์จริงและความสามารถของผู้ผลิตในการ์ดของคุณ ค่าที่กำหนดโดย AI เช่น "การติดตาม 0.3 มม. สำหรับ 50 Ω" ควรได้รับการตรวจสอบอย่างแน่นอน เนื่องจากค่านี้ขึ้นอยู่กับความหนาของชั้นและวัสดุ
มินิเคสสามอัน
กรณีที่ 1 – กับดักอคติ DC นักออกแบบกรองสาย 3.3 V ด้วย "ตัวเก็บประจุเซรามิก 10 µF, 6.3 V, X7R ที่ AI แนะนำ" การ์ดมีเสียงดังเกินคาด เมื่อทำการวัด จะเห็นว่าตัวเก็บประจุแบบแพ็คเกจขนาดเล็กนี้สูญเสียความจุที่มีประสิทธิภาพต่ำกว่า 3.3 V (เอฟเฟกต์ไบแอส DC) มากกว่าครึ่งหนึ่ง เมื่อตรวจสอบเส้นโค้งความจุ-แรงดันไฟฟ้าในแผ่นข้อมูล จะเห็นว่าค่าประสิทธิผลลดลงเหลือ ~4 µF AI ได้ให้คุณค่าโดยทั่วไป พฤติกรรมที่แท้จริงจะเห็นได้จากเส้นโค้งแผ่นข้อมูลเท่านั้น
กรณีที่ 2 — ระนาบกราวด์ที่ถูกตัดทอน วิศวกรอธิบายเค้าโครงของมันให้ AI ฟัง โดยสังเกตว่า "สายสัญญาณความเร็วสูงทะลุผ่านรอยแยกในระนาบกราวด์ด้านล่าง" AI เตือนว่าสิ่งนี้อาจทำให้เส้นทางกลับยาวขึ้นและทำให้เกิดการแผ่รังสีและเสียงรบกวน และไม่จำเป็นต้องผ่านเส้นผ่านกรีดหรือใส่ตัวเก็บประจุแบบบริดจ์ วิศวกรจะถือว่าสิ่งนี้เป็นการเตือน ตรวจสอบรอยกรีดด้วยสายตาในมุมมอง 3 มิติของบอร์ด และกำหนดเส้นทางเส้นใหม่ AI ทำหน้าที่เป็นรายการตรวจสอบ วิศวกรตัดสินใจโดยมีเหตุผลที่สามารถวัดผลได้
กรณีที่ 3 — การจับคู่แพ็กเก็ตไม่ถูกต้อง เด็กฝึกงานขอให้ AI สร้าง "รอยเท้า" สำหรับตัวเชื่อมต่อ (รูปแบบเกาะประสานของส่วนประกอบบนกระดาน) AI ให้การวัดที่ดูสมเหตุสมผล ผู้ฝึกงานใช้สิ่งนี้โดยไม่ได้เปรียบเทียบกับแบบเขียนแบบเชิงกลของผู้ผลิต เมื่อการ์ดมาถึง ขั้วต่อไม่พอดี วิธีการที่ถูกต้องคือการตรวจสอบรอยเท้าแต่ละคำจากแบบเขียนแบบเชิงกลอย่างเป็นทางการของผู้ผลิต AI ไม่สามารถปิดการผลิตรอยเท้าได้ด้วยตัวเอง
เทมเพลตพร้อมท์ที่คัดลอกได้
เทมเพลตโครงกระดูกงบประมาณพลังงาน"สร้างโครงกระดูกตารางงบประมาณด้านพลังงานที่ว่างเปล่าสำหรับบล็อกต่อไปนี้: [รายการบล็อก/ชิป] คอลัมน์: ส่วนประกอบ แรงดันไฟฟ้าของแหล่งจ่าย กระแสต่ำสุด/ทั่วไป/สูงสุด แหล่งที่มา (หมายเลขหน้าเอกสารข้อมูล) หมายเหตุ ปล่อยให้ค่าตัวเลขว่างเปล่า โปรดทราบว่าควรกรอกแต่ละกระแสจากเอกสารข้อมูลที่เกี่ยวข้อง อธิบายว่าฉันควรใช้ระยะขอบเท่าใดในการเลือกผลรวมและตัวควบคุมในตอนท้าย"
เทมเพลตรายการตรวจสอบความสมบูรณ์ของสัญญาณ "พิจารณาเค้าโครงต่อไปนี้: [คำอธิบายบอร์ด จำนวนเลเยอร์ ฟาสต์ไลน์ บล็อกแอนะล็อกที่ละเอียดอ่อน] สรุปความเสี่ยงที่ฉันต้องตรวจสอบความสมบูรณ์ของสัญญาณและความสมบูรณ์ของพลังงาน ทีละรายการ: ความต่อเนื่องของระนาบกราวด์ เส้นทางกลับ การแยกตำแหน่งตัวเก็บประจุแบบแยกส่วน ครอสทอล์ค การตรวจสอบอิมพีแดนซ์ เพิ่มข้อมูล 'ฉันจะวัดได้อย่างไร/ฉันจะตรวจสอบได้อย่างไร' สำหรับแต่ละรายการ ติดตามที่แน่นอน "ให้ค่าความกว้าง/อิมพีแดนซ์"
เทมเพลตสอบถามการเลือกส่วนประกอบ"แสดงรายการพารามิเตอร์เอกสารข้อมูลที่ฉันควรตรวจสอบเมื่อเลือกส่วนประกอบสำหรับบล็อกต่อไปนี้: [คำอธิบายบล็อก เช่น ตัวควบคุมบั๊ก] สำหรับแต่ละพารามิเตอร์ ให้เขียนว่าเหตุใดจึงสำคัญและอยู่ภายใต้สภาวะการทำงานใดที่มีความสำคัญ (เช่น อุณหภูมิ, อคติ DC, RDS (เปิด), พิกัดความเผื่อ) อย่าแนะนำชิ้นส่วนเฉพาะเจาะจง ฉันจะเลือกจากเอกสารข้อมูล"
เทมเพลตการตรวจสอบโครงการ"ตรวจสอบคำอธิบายแผนผังด้านล่างและถามถึงข้อผิดพลาดที่เป็นไปได้ในรูปแบบคำถาม (เช่น 'พินนี้ต้องใช้ตัวต้านทานแบบดึงขึ้นหรือไม่', 'ตัวควบคุมให้กระแสโหลดขั้นต่ำหรือไม่') อย่าพูดว่าจริง/เท็จสัมบูรณ์ มันจะแสดงรายการคำถามให้ฉันตรวจสอบเทียบกับแผ่นข้อมูล รูปแบบ: [สูตร/วาง]"
พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง
ข้อความเตือนที่อ่อนแอ: "ฉันควรใส่ตัวเก็บประจุตัวไหนเป็น 3.3 V"
พร้อมท์ที่แข็งแกร่ง: "อธิบายว่าเกณฑ์ใดบ้าง (ความจุ, แรงดันไฟฟ้าที่ทนต่อระยะขอบ, เอฟเฟกต์ DC bias, ประเภทอิเล็กทริก
พรอมต์ที่อ่อนแอเชิญชวนให้คุณสร้างค่าเดียว พรอมต์อันทรงพลังช่วยให้คุณมีกระโจมที่ถามคำถามที่ถูกต้อง
ชั้นการตรวจสอบในการออกแบบวงจร/PCB
ชั้น
ทำอะไร
บทบาทของเอไอ
เอกสารข้อมูล
ส่งกลับขอบเขตที่แท้จริงของส่วนประกอบ
สร้างรายการพารามิเตอร์และคำถาม
การจำลอง (เครื่องเทศ)
ทำนายพฤติกรรมของวงจรเป็นตัวเลข
เอาท์พุตการติดตั้งและเค้าร่าง netlist
ดีอาร์ซี/กกพ
ความสามารถในการผลิตและการตรวจสอบกฎทางไฟฟ้า
ให้รายการกฎที่ต้องตรวจสอบ
การวัดต้นแบบ
แก้ไขบนบัตรจริง
แนะนำแผนการวัดและจุดทดสอบ
ข้อควรระวัง: แม้แต่การจำลอง SPICE (การแก้วงจรด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์) ก็ทำได้ดีพอๆ กับความแม่นยำของแบบจำลองเท่านั้น การจำลองที่สร้างโดย AI ไม่ได้รับประกันความเป็นจริงโดยไม่ต้องคำนึงถึงแบบจำลองส่วนประกอบจริงและผลกระทบของปรสิต (ความต้านทาน/ความเหนี่ยวนำของร่องรอย)
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- ไม่ตรวจสอบค่าส่วนประกอบที่กำหนดโดย AI ด้วยแผ่นข้อมูล ขีดจำกัด DC อุณหภูมิ และกำลังไฟถือเป็นปัจจัยชี้ขาดสำหรับผลิตภัณฑ์
- การพิจารณาอิมพีแดนซ์/ความกว้างของการติดตามโดยไม่ขึ้นอยู่กับการซ้อนเลเยอร์ มูลค่าจะแตกต่างกันไปตามวัสดุและความหนา พื้นที่คำนวณโดยใช้เครื่องมือแก้ปัญหา/ตัวสร้าง
- ไม่ตรวจสอบรอยเท้าด้วยการเขียนแบบเครื่องกล รูปแบบเกาะประสานที่ไม่ถูกต้องจะทิ้งขยะทั้งกระดาน
- เมื่อพิจารณาถึงการออกแบบที่เสร็จสิ้นเมื่อผ่าน DRC แม้ว่ากฎ DRC จะถูกส่งผ่าน ความสมบูรณ์ของสัญญาณและพฤติกรรมการระบายความร้อนจะได้รับการตรวจสอบแยกกัน
- วางผลลัพธ์ SPICE ของ AI แทนที่ต้นแบบ การจำลองคือการทำนาย คำพูดสุดท้ายคือการวัดของคุณ
โดยสรุป
ในหน่วยนี้ คุณได้วางตำแหน่ง AI ให้เป็นตัวเร่งความเร็วและตัวสร้างรายการตรวจสอบในแผนภาพวงจร งบประมาณด้านพลังงาน และโครงร่าง PCB AI จะแนะนำโทโพโลยี การคำนวณฐาน เตือนความเสี่ยงด้านความสมบูรณ์ของสัญญาณ และสร้างคำถามในการทบทวน แต่ค่าส่วนประกอบทั้งหมดได้รับการตรวจสอบจากแผ่นข้อมูล ทุกค่าอิมพีแดนซ์/ค่าการติดตามจากการคำนวณสแต็กของเลเยอร์ ทุกรอยเท้าจากการเขียนแบบเชิงกล และทุกการตัดสินใจออกแบบจาก DRC การวัดการจำลองและต้นแบบ ใช้ AI เป็นพันธมิตรที่ "ทำให้คุณถามคำถามที่ถูกต้อง" แทนที่จะ "ให้ตัวเลขแก่คุณ"
งานสมัคร
เลือกบล็อกวงจรขนาดเล็ก (เช่น ตัวควบคุมบั๊กหรืออินเทอร์เฟซเซ็นเซอร์) ขั้นแรกแยกพารามิเตอร์แผ่นข้อมูลที่จะควบคุมจาก AI ด้วยเทมเพลต "แบบสอบถามการเลือกส่วนประกอบ" จากนั้นตั้งค่าตารางว่างด้วยเทมเพลต "โครงกระดูกงบประมาณพลังงาน" และกรอกค่าสำหรับองค์ประกอบทั้งสองจากเอกสารข้อมูลจริง สุดท้าย ใช้เทมเพลต “รายการตรวจสอบความสมบูรณ์ของสัญญาณ” เพื่อแสดงรายการความเสี่ยงในการปรับใช้และเขียนว่าคุณจะตรวจสอบแต่ละข้ออย่างไร
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันตรวจสอบทุกค่าส่วนประกอบที่ AI แนะนำจากเอกสารข้อมูล (รวมถึงค่า DC bias อุณหภูมิ และพลังงาน)
- [ ] ฉันไม่ได้ปรับกระแสในตารางงบประมาณด้านพลังงานให้เข้ากับ AI แต่กรอกข้อมูลจากแผ่นข้อมูล
- [ ] ฉันคำนวณค่าอิมพีแดนซ์/ความกว้างของการติดตามด้วยเลเยอร์สแต็กและเครื่องมือตัวแก้ปัญหา/ตัวสร้างฟิลด์
- [ ] ฉันเปรียบเทียบรอยเท้าแต่ละอันกับแบบเขียนแบบเชิงกลของผู้ผลิต
- [ ] ฉันวางแผนที่จะตรวจสอบโครงร่างด้วย DRC/ERC การจำลอง และแผนการวัดต้นแบบ
- [ ] ฉันทำเครื่องหมายเอาต์พุต AI ว่าเป็นข้อมูลเบื้องต้นที่ต้องตรวจสอบ ไม่ใช่การออกแบบขั้นสุดท้าย