人工智能数据中心
AI数据中心组件的质量控制
AI数据中心是现代人工智能应用不可或缺的基础设施。它们为人工智能软件、云服务以及海量数据处理应用提供所需的高性能计算能力。
随着算力不断提升，数据传输、供电和冷却系统所面临的要求也越来越高。AI专用处理器、服务器和机架必须全天候可靠运行，在保持高性能的同时，最大限度降低故障风险。
因此，AI数据中心组件的制造必须满足极高的质量要求。冷却系统、线缆、连接器、半导体封装和基板需要经过高精度制造、稳定加工以及可靠检测。
即使是微小的缺陷，也可能影响散热性能、信号传输质量或组件的使用寿命。
Precitec为AI数据中心组件的关键制造环节提供支持，包括液冷系统检测、线缆和连接器的激光焊接监控、焊缝光学检测，以及半导体制造中的高精度测量。
三个关键制造领域
液冷系统
通过激光焊接过程监控和关键焊缝的光学检测，及早识别可能导致泄漏的潜在缺陷。
线缆与连接器
通过监控工艺稳定性、拉脱强度和质量一致性，可靠评估激光焊接电气连接的质量。
半导体封装与基板
对印制电路板、HDI基板、ABF载板和玻璃通孔中的高精度激光微加工过程进行监控和检测。
计算、连接与冷却：AI数据中心的三大核心功能
高性能AI数据中心必须具备强大的计算能力、高速传输海量数据，并安全有效地排出运行过程中产生的热量。
计算领域包括AI专用处理器、半导体芯片、电子封装和基板。
连接包括芯片、服务器和机架之间的电气连接与光学连接。
冷却包括冷板、冷却通道、管路以及液冷系统。
随着功率密度不断提高，制造公差也变得更加严格。因此，激光焊接、电气连接和激光微加工等关键工艺必须得到持续监控。
组件质量不能仅依赖最终检测，而应在生产过程中直接进行监控、评估和记录。
液冷系统：在泄漏造成严重后果之前发现缺陷
在AI数据中心中，大量电能最终会转化为热量。因此，现代液冷系统对于保障数据中心的性能和可靠性至关重要。
液冷系统面临的主要风险之一是冷却液泄漏。管路、冷却通道、冷板或焊接接头发生泄漏，可能损坏敏感的电子元器件，或降低整个系统的散热效率。
由不锈钢、铜或不锈钢与铜等异种材料制成的激光焊接接头，对工艺稳定性和质量控制提出了更高要求。
在线过程监控能够在激光焊接过程中实时识别关键异常。
例如，材料飞溅或熔体喷出等现象可能表明焊接区域存在薄弱点，或存在潜在的泄漏风险。
结合人工智能的分析方法还可以对异常进行分类，并提供可能的缺陷类型信息。
焊接完成后，可通过光学焊缝检测识别气孔、轮廓异常以及微小的表面缺陷。即使面对复杂几何形状和微米级结构，也能实现可靠检测。
线缆与连接器：保障海量数据高速传输
芯片、服务器和机架之间需要持续传输海量数据。因此，线缆、连接器和电气触点必须具有良好的机械稳定性、可靠的电气性能以及高度一致的制造质量。
拉脱强度是重要的质量指标之一。如果强度不足，线缆或连接器可能在装配、运行或维护过程中发生损坏。
接触区域通常由铜或铜合金制成。对于此类材料，可以采用特别适合铜加工的绿光激光器进行焊接。
智能过程监控可以在生产过程中直接评估激光焊接线缆和连接器的质量。
由此，可在线实时预测或评估连接部位的拉脱强度。
即使是仅持续数毫秒的超短焊点，也能够得到可靠识别和分析。
制造商可以及早发现工艺偏差、减少废品，并完整记录AI数据中心电气组件的质量数据，实现全过程可追溯。
面向半导体封装与基板的激光微加工和精密测量
随着AI芯片性能不断提升，对其制造工艺的要求也随之提高。
在半导体制造中，晶圆、封装、基板以及精细互连结构必须以极高的精度进行加工和检测。
这种精度对于确保稳定的信号传输和实现更高的集成密度至关重要。
人工智能的快速发展也进一步提高了工业测量技术所面临的要求。结构尺寸越来越小，生产过程越来越快，质量公差也越来越严格。
因此，制造商需要快速、非接触、高精度且易于集成到生产线中的测量系统。
Precitec为半导体制造质量控制提供光学测量与检测技术。
这些技术能够对微细结构、表面形貌、距离、平面度和膜层厚度进行高精度测量、分析和记录，可直接集成到生产过程中，也可用于后续质量检测。
高精度激光微加工可应用于印制电路板、HDI基板、ABF载板、晶圆加工以及玻璃通孔等领域。
在Chip-on-Wafer-on-Substrate和Chip-on-Panel-on-Substrate等先进封装技术中，结构质量、工艺稳定性和生产一致性同样至关重要。
Precitec 通过面向半导体制造质量保证的光学测量和检测技术，满足这些需求。无论是精细结构、表面、间距、平整度还是层厚，均可进行精确的检测、评估和记录——无论是在生产过程中还是在后续检测环节。
高精度激光微加工技术广泛应用于PCB、HDI和ABF基板、近晶圆工艺以及穿透玻璃过孔（TGV）领域。 此外，诸如“基板上的晶圆上芯片”（Chip-on-Wafer-on-Substrate）或“基板上的面板上芯片”（Chip-on-Panel-on-Substrate）等现代封装技术，也对结构质量、工艺稳定性和可重复性提出了极高要求。
在故障发生之前实现质量可视化
AI数据中心组件需要长期稳定运行。
因此，产品质量不能仅在最终检测阶段进行确认，而应从制造阶段开始进行持续监控。
Precitec解决方案能够在线监控关键制造过程，及时发现工艺波动和异常，并以可靠且可重复的方式记录质量数据。
这有助于制造商稳定生产过程，保障现代AI数据中心中计算、冷却和数据传输组件的质量。
面向AI数据中心组件的质量控制解决方案
根据具体应用和制造环节，可采用不同的Precitec解决方案，包括在线过程监控、基于人工智能的缺陷分类、焊缝光学检测以及微细结构的高精度测量。
激光焊接监测仪 LWM AI——提供在线过程监控、基于人工智能的缺陷分类、质量预测以及生产数据追溯。
SeamControl——对激光焊缝进行光学检测，用于识别气孔、轮廓异常以及焊缝表面的可见缺陷
Chromatic Line Sensor CLS——用于极微小结构的高精度测量，例如AI芯片制造、激光微加工和先进封装中的平面度检测与缺陷识别。该传感器还可用于检测微凸点等微细结构。
Flying Spot Scanner——用于半导体制造和激光微加工质量控制中的高精度平面度与厚度测量。