Aller au contenu principal

Analyse de données

Les data au cœur de votre stratégie de tests

  • Recueil de données
  • Optimisation de la stratégie de tests
  • Objectif machine learning

 

Recueil de données, interprétation  et analyses

 

Notre savoir-faire, vous permet de profiter d'une compétence précieuse : le recueil de données. Lors de chaque test, grâce à nos logiciels, vos bancs de test centralisent les résultats et l'environnement de test sur un serveur. Vous accédez alors à des statistiques exploitables et à la traçabilité totale. La mémoire de vos tests tout au long de la chaîne de production vous permet alors de ne plus répéter les mêmes erreurs, de modifier les étapes de production déficientes ou de communiquer à vos fournisseurs les défaillances qui se produisent lors de l'exploitation de leurs composants.

Notre société réalise des tests depuis 25 ans et a répertorié et enregistré des millions de résultats dans les conditions les plus contraintes et exigeantes.

Nous avons non seulement créé une bibliothèque de banc de test mais également une collection de données par composants, produits semi-finis et finis.

Cette base de données donne vie à l'analyse et nous permet d'être pionner dans l'analyse préventive et prédictive. Vous pourrez ainsi mettre en place des opérations de maintenance prédictive, de faire évoluer vos composants ou process industriels pour optimiser les flux de production et gagner en qualité.

 

Optimisation de la stratégie de tests

 

Lorsque nous travaillons avec vous l'industrialisation de votre produit, vous comptez sur notre savoir-faire en tant qu'EMS ayant des priorités en terme d'industrialisation et de rentabilité ; et en tant que spécialiste de moyen de test ayant pour objectif d'avoir un excellent taux de couverture des éléments du produit.

C'est en réunissant ces objectifs que nous avons mis en place l'optimisation de la stratégie de tests :

Lorsque votre produit est en production et subi des tests ; des défaillances récurrentes peuvent apparaître. Cette défaillance détectée par notre suite logiciel permet d’identifier l’étape de process où les tests devront intervenir.  Le but étant de tester le composant avant de passer le seuil de réparabilité.

Nous suivons la vie et la dynamique du produit pour gagner en productivité, en rentabilité et réduire les reprises et/ou pertes.

 

Objectif "Machine Learning"

 

Notre objectif est de dépasser la prédiction et de démarrer une nouvelle étape qui permettra à nos bancs de test d'apprendre individuellement et collectivement ; nous entrons ainsi dans le "Machine Learning".