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

Vous le savez probablement déjà, parce que vous l’avez vu maintes et maintes fois, mais vous ne voulez pas sauter à chaque fois dans le train en marche. Pourtant, certains développements en matière d’acquisition de données sont là pour rester et auront un impact sur votre configuration de test et votre façon de travailler. Si ce n’est pas aujourd’hui, ce sera demain. Permettez-nous donc de vous présenter ce que nous pensons être les 3 principales tendances en matière de tests, qui ne disparaîtront pas et qui méritent d’être examinées de plus près.

1. La vitesse

Plus c’est rapide, mieux c’est. Ou disons que plus vous mesurez rapidement, plus il y a 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 croissance des entraînements électriques. Qu’il s’agisse de tester des systèmes de propulsion électrique (hybrides), des chaînes de traction électrique ou des batteries, tester et mesurer les paramètres électriques plus rapidement et avec moins de bruit est une tendance à suivre de près.

Si vous êtes familier des mesures à grande vitesse, vous connaissez le grand défi qui les accompagne : l’avalanche de données. Plus les mesures sont rapides, plus le volume de données à traiter et à transformer en informations utiles est important.

Il convient donc de prêter attention aux solutions d’acquisition de données qui offrent des technologies d’analyse, de gestion et de stockage des données (big data) faciles à adapter à l’évolution des exigences en matière de tests.

2. Traitement intelligent des données

Pour travailler plus rapidement et plus efficacement, vous devez être en mesure de contrôler les données et d’y répondre en temps réel, quel que soit le volume de données. En fonction du type de mesure, de la durée et de la fréquence d’échantillonnage, vous serez confronté à une avalanche de données.

Le défi qui vous attend n’est pas seulement de collecter les données, mais aussi de les stocker et de 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 backend de données intelligent peut, par exemple, faire la distinction entre les données chaudes et les données froides et les traiter différemment. Les données brutes et les données auxquelles on accède moins souvent et qui ne sont nécessaires qu’à des fins d’audit ou de post-traitement des tests (“données froides”) sont stockées dans une plateforme distribuée en continu qui s’adapte de manière extrêmement efficace. 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 flux 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 grappes redondantes et tolérantes aux pannes. Toutes les données de mesure sont automatiquement sauvegardées. L’agrégation flexible des données garantit que les données de mesure sont traitées en continu depuis la plateforme de streaming jusqu’à la base de données à des taux d’échantillonnage prédéfinis.

Toutefois, les mêmes données peuvent être rejouées et stockées à une fréquence d’échantillonnage plus élevée au cas où une analyse détaillée d’un événement inattendu ou de la défaillance d’un spécimen serait nécessaire. Cette approche permet de minimiser les coûts d’investissement dans l’infrastructure informatique et de stockage du laboratoire d’essai, tout en maintenant les performances informatiques nécessaires aux tâches d’analyse des données critiques.

Quelle que soit la solution retenue, pour garantir une navigation fluide dans l’avalanche de données qui s’annonce, vous devrez vous appuyer sur un backend de données intelligent, qui contient des services de connectivité et qui est adaptable et évolutif pour les services d’informatique de pointe à haute performance.

En outre, un backend de données distribué et évolutif offre un contrôle encore plus grand sur le rapport coût-performance, puisque vous pouvez accéder à votre configuration de test et à vos données depuis n’importe où dans le monde. Il se peut que votre équipe d’ingénieurs ne se trouve pas au même endroit ou que votre plus gros client ait besoin d’une assistance rapide, quel que soit le fuseau horaire : Tout cela peut être facilement fourni par des backends de données évolutifs.

3. Modularité

En ce qui concerne le rapport coût-performance, cette tendance est le Saint-Graal que nous recherchons tous au cours de notre vie professionnelle. Réduire les coûts d’exploitation tout en offrant les meilleures performances. Mais comment réussir à le faire dans le marché actuel qui évolue rapidement ? La clé pour atteindre un rapport coût-performance optimal dans les tests est appelée : modularité.

Une approche modulaire de votre équipement de test vous offre évolutivité et flexibilité. Le maintien d’une plate-forme matérielle et logicielle de base qui peut facilement être étendue à de nouvelles technologies telles que la mesure à grande vitesse ou à fibre optique, réduit l’investissement en capital. Recherchez des solutions modulaires compatibles en amont, qui prolongeront la durée de vie de l’équipement et réduiront les coûts de maintenance.

Conclusion

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

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