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Astuces & tendances

March 16, 2020

3 Tendances en matière de tests que vous ne pouvez plus ignorer

Le test est une activité flexible par nature. Les structures et les systèmes à tester, que ce soit dans le domaine de l’automobile, de l’aérospatiale, de l’énergie ou du génie civil, évoluent rapidement et le système d’acquisition de données doit suivre le rythme. Dans le même temps, chaque nouvelle tendance ne peut pas changer votre quotidien.

Vous le savez sans doute déjà, mais vous ne pouvez pas prendre systématiquement le train des nouveautés. Et pourtant, il y a des développements dans l’acquisition de données qui sont là pour durer et qui auront un impact sur votre installation de test et votre façon de travailler. Si ce n’est pas aujourd’hui, alors demain. Laissez-nous donc vous présenter les trois principales tendances en matière de tests qui ne disparaîtront pas et qui méritent d’être examinées de plus près.

1. Vitesse

Vite fait, bien fait. Ou disons plutôt que plus vous mesurez vite, plus vous avez de données et plus la résolution est élevée. La mesure à grande vitesse est une tendance émergente, non seulement dans l’industrie automobile, mais aussi sur le marché en pleine expansion des moteurs électriques. Qu’il s’agisse de tester des systèmes de propulsion électrique (hybride), des groupes motopropulseurs électriques ou des batteries, tester et mesurer des paramètres électriques plus rapidement et avec moins de bruit est une tendance que vous devez absolument surveiller.

Si vous êtes familier avec les mesures à grande vitesse, alors vous connaissez le grand défi qui en découle : l’avalanche de données. Plus vous mesurez rapidement, plus le volume de données à traiter et à transformer en informations utiles est important.

Par conséquent, faites attention aux solutions d’acquisition de données qui offrent de grandes capacités d’analyse, de gestion et de stockage des données, faciles à adapter aux exigences changeantes des tests.

2. Traitement intelligent des données

Pour travailler plus rapidement et plus efficacement, vous voulez pouvoir surveiller les données et y répondre en temps réel, quel que soit le volume des données. Selon le type de mesure, la durée et la fréquence d’échantillonnage, vous serez confronté à une avalanche de données.

Le défi qui vous attend ne consiste pas seulement à collecter les données, mais aussi à les stocker et à les analyser de la manière la plus fiable possible. Pour atteindre cet objectif, vous aurez besoin d’une solution qui offre un traitement plus rapide et plus efficace des grands flux de données.

Un moyen de faire fonctionner un backend de données intelligent consiste par exemple à distinguer les données “chaudes” et “froides” et à traiter ces types de données différemment.  Les données brutes et les données qui sont moins fréquemment consultées et qui ne sont nécessaires que pour l’audit ou le post-traitement des tests (“données froides”) sont stockées dans une plateforme de streaming décentralisée qui évolue de manière extrêmement rapide. Si vous devez stocker, traiter et calculer de nouvelles variables à partir de centaines de milliers d’échantillons par seconde et de centaines de canaux en même temps, cette architecture de streaming distribué montrera sa force et sa puissance.

Les données dites “chaudes”, c’est-à-dire les données de mesure auxquelles il faut accéder immédiatement pour les analyser, sont fournies dans une base de données de séries chronologiques. Cette base de données stocke les données en toute sécurité dans des clusters redondants et stables. Toutes les données de mesure sont automatiquement sauvegardées. La flexibilité de la collecte des données garantit que les données de mesure sont traitées en continu depuis la plate-forme de streaming jusqu’à la base de données, à des taux d’échantillonnage prédéfinis.

Cependant, les mêmes données peuvent être rejouées et stockées à un taux d’échantillonnage plus élevé au cas où une analyse détaillée autour d’un événement inattendu ou d’une défaillance de l’échantillon serait nécessaire. Cette approche minimise le coût d’investissement pour l’infrastructure informatique et de stockage dans le laboratoire d’essai, tout en maintenant les performances informatiques nécessaires pour les tâches critiques d’analyse des données.

Quelle que soit la solution retenue, pour garantir la fluidité de votre navigation dans les flots de données à venir, vous vous appuierez sur un backend de données intelligent, qui contient des services de connectivité et qui est adaptable et évolutif pour des services informatiques de pointe à hautes performances.

L’avantage d’un backend de données distribué et évolutif est qu’il vous permet de mieux contrôler votre rapport coût-performance, car vous pouvez accéder à votre configuration de test et à vos données de n’importe où dans le monde. Votre équipe d’ingénieurs peut ne pas se trouver au même endroit ou votre plus gros client aura besoin d’une assistance rapide, quel que soit le fuseau horaire : Tout cela peut être facilement fourni grâce à des backends de données évolutifs.

3. Modularité

En parlant de rapport coût-performance, cette tendance est le saint graal que nous recherchons tous durant notre vie professionnelle. Réduire les coûts d’exploitation tout en offrant les meilleures performances. Mais comment y parvenir sur le marché actuel qui évolue rapidement ? La clé pour obtenir un rapport coût-performance optimal dans les essais est appelée : la modularité.

Une approche modulaire de vos équipements d’essai vous offre évolutivité et flexibilité. Le maintien d’une plate-forme matérielle et logicielle de base qui peut facilement être étendue avec de nouvelles technologies comme la mesure à grande vitesse ou par fibre optique, réduit l’investissement en capital. Recherchez des solutions modulaires rétrocompatibles qui prolongeront la durée de vie des équipements et réduiront les coûts de maintenance.

 

Conclusion

Les 3 tendances que vous ne pouvez plus ignorer vont toutes dans la même direction : les structures et les systèmes à tester changent rapidement et votre système d’acquisition de données doit suivre le rythme. L’analyse des données à grande échelle et une approche modulaire de votre dispositif d’essai vous permettront de répondre à vos besoins futurs en matière de tests et de mesures.

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Author: Juergen Sutterlueti

Juergen Sutterlueti is Gantner Instrument's Vice President, Energy Segment and Marketing.

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