Test Data & Analytics

Ajouter des mesures dérivées à un script

Enregistrez les valeurs calculées (écarts, marges, rapports) comme des mesures à part entière, exploitables par les analyses.

JJulien Buteau
beginner5 min de lecture11 août 2026
Carte de contrôle de flotte d'une mesure d'écart dérivée montrant deux populations, dont une au-dessus de la limite

Les meilleurs indicateurs précoces de défaillance ne sont souvent mesurés directement par aucun instrument : ils se calculent à partir de valeurs dont le banc dispose déjà. Une mesure dérivée est l'une de ces valeurs calculées, enregistrée comme une mesure normale, avec son propre nom, son unité et ses limites.

Une fois enregistrée, une mesure dérivée se comporte comme n'importe quelle autre : elle apparaît dans le contrôle des mesures, obtient une carte de contrôle et un Cpk, peut porter des validateurs, s'exporte en CSV et participe aux alertes de dérive. Une valeur qui n'existe que dans une formule de tableur ne fait rien de tout cela.

Prérequis

  • Une procédure de test qui enregistre au moins deux mesures liées dans une même phase

Étape 1 : calculer la valeur dans la phase

Dérivez la valeur là où les mesures brutes sont prises, et enregistrez-la dans la même phase :

phases/contact_voltage_drop.py
drops = {}for contact in ["A1", "A2", "A3"]:    mv = dmm.measure_dc_millivolts(contact)    drops[contact] = mvmeasurements.contact_drop_a1 = drops["A1"]measurements.contact_drop_a2 = drops["A2"]measurements.contact_drop_a3 = drops["A3"]# Dérivée : déséquilibre entre les pôles, un meilleur indicateur# précoce que n'importe quel pôle face à sa propre limite.measurements.contact_drop_spread = round(max(drops.values()) - min(drops.values()), 2)

Étape 2 : lui donner une limite

Une mesure dérivée prend toute sa valeur quand elle porte son propre validateur. Dans l'exemple, chaque pôle a une limite de 100 mV, et l'écart reçoit une limite de 40 mV. Une unité peut respecter les trois limites de pôle et échouer malgré tout sur l'écart, ce qui est exactement la classe de défaut que les limites individuelles ne peuvent pas voir.

Fixez la limite à partir des données de la flotte, pas de l'intuition : enregistrez d'abord la mesure sans validateur, observez la distribution saine dans le contrôle des mesures, et placez la limite en dehors de celle-ci.

Étape 3 : choisir des dérivations qui révèlent des modes de défaillance

Schémas utiles :

DérivationCalculCe qu'elle révèle
Écartmax - min entre canauxUn canal qui se dégrade parmi des canaux nominalement identiques
Margelimite - valeur mesuréeL'érosion de la réserve avant qu'une limite ne soit franchie
Rapportvaleur A / valeur BDes décalages qui affectent les deux valeurs mais changent leur relation
Écart à la référencevaleur - valeur de l'échantillon de référenceDérive du montage ou de l'instrument
Symétriegauche - droite, ou phase à phaseAsymétrie mécanique ou de bobinage

Étape 4 : analyser au niveau de la flotte

Ouvrez le contrôle des mesures et sélectionnez la mesure dérivée sur tout l'historique. Une flotte saine forme une seule population ; un mode de défaut en fait apparaître une seconde :

Carte de contrôle de flotte d'une mesure d'écart dérivée : la population saine se situe autour de 11 mV, une seconde population dépasse la limite de 40 mV

À partir de là, les outils habituels s'appliquent : carte de contrôle, histogramme, Cpk, filtrage par numéro de série et export CSV pour tout ce que vous souhaitez approfondir.

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