Le test de validation de conception

Qu'est-ce que le test de validation de conception avec TofuPilot

Le test de validation de conception (DVT) confirme qu'un produit répond à ses exigences de conception dans des conditions réelles. Il intervient après le prototypage et avant l'outillage de production. Ce guide explique où le DVT s'inscrit dans le cycle de développement produit, comment construire des scripts DVT en Python et comment suivre les résultats de validation avec TofuPilot.

Où s'inscrit le DVT

Les produits matériels passent généralement par trois étapes de construction :

Le DVT répond à une question précise : cette conception répond-elle aux exigences de la spécification ? On teste par rapport au document d'exigences produit (PRD), pas par rapport aux tolérances de fabrication. Les unités sont construites sur un outillage quasi-final, et les conditions de test incluent les extrêmes environnementaux, les contraintes mécaniques et les cas limites électriques.

Ce que couvre le DVT

Le DVT n'est pas un simple pass/fail au sens du test en fin de ligne. Il produit des données qui alimentent les décisions de conception. Une mesure proche d'une limite peut réussir le DVT mais entraîner une modification de conception pour ajouter de la marge avant le PVT.

Prérequis

• Python 3.10+
• OpenHTF installé (pip install openhtf)
• SDK Python TofuPilot installé (pip install tofupilot)

Étape 1 : Définir les mesures de validation

Les phases DVT mesurent souvent le même paramètre dans différentes conditions. Utilisez des noms de mesure descriptifs incluant la condition de test.

import openhtf as htf
from openhtf.util import units


@htf.measures(
    htf.Measurement("current_draw_25C_mA")
    .in_range(minimum=40, maximum=60)
    .with_units(units.MILLIAMPERE),
    htf.Measurement("current_draw_85C_mA")
    .in_range(minimum=40, maximum=70)
    .with_units(units.MILLIAMPERE),
)
def phase_thermal_current(test):
    """Mesurer la consommation de courant à température ambiante et haute température."""
    test.measurements.current_draw_25C_mA = 48.3
    test.measurements.current_draw_85C_mA = 55.1

Étape 2 : Ajouter des limites marginales

Le DVT bénéficie de limites marginales. Une mesure dans la bande marginale passe mais signale un risque potentiel. TofuPilot suit les résultats marginaux séparément pour que vous puissiez repérer les tendances avant qu'elles ne deviennent des défaillances.

@htf.measures(
    htf.Measurement("output_voltage_V")
    .in_range(
        minimum=3.0, maximum=3.6,
        marginal_minimum=3.1, marginal_maximum=3.5,
    )
    .with_units(units.VOLT),
)
def phase_output_voltage(test):
    """Valider que la tension de sortie est dans les spécifications avec marge."""
    test.measurements.output_voltage_V = 3.28

Étape 3 : Exécuter et suivre les résultats

Connectez le script DVT à TofuPilot. Chaque unité du lot DVT obtient son propre enregistrement de test, ce qui facilite la comparaison des performances au sein du lot.

from tofupilot.openhtf import TofuPilot

test = htf.Test(
    phase_thermal_current,
    phase_output_voltage,
)

with TofuPilot(test):
    test.execute(test_start=lambda: input("Scanner le numéro de série DVT : "))

Étape 4 : Analyser dans TofuPilot

TofuPilot suit les résultats DVT automatiquement. Ouvrez l'onglet Analytics pour examiner :

• Distributions des mesures sur l'ensemble du lot DVT
• Résultats marginaux signalés séparément des défaillances franches
• Traçabilité par unité reliant chaque prototype à son historique de test complet
• Tendances dans le temps pour détecter les dérives entre les builds successifs

Ces données alimentent directement le rapport DVT. Au lieu de compiler manuellement des tableurs, exportez les données depuis TofuPilot ou partagez le lien du tableau de bord avec votre équipe.

DVT vs test de production

Les limites DVT commencent souvent plus larges et se resserrent au fur et à mesure de la progression vers le PVT et la production. TofuPilot vous permet de suivre cette évolution en comparant les distributions de mesures entre les procédures de test pour le même produit.