Guides

Apprenez à repérer la dérive progressive des mesures causée par le vieillissement des instruments, l'usure des montages ou les variations.

Découvrez comment construire un business case pour l'automatisation des tests matériels et mesurer le ROI à l'aide des données de rendement, de temps de.

Découvrez comment étiqueter les exécutions de test OpenHTF avec les métadonnées de station, ligne, usine et équipe, puis interroger et comparer le.

Découvrez comment remplacer les décisions de test basées sur l'intuition par un contrôle qualité de production piloté par les données grâce à la.

Comparez les tests Model-in-the-Loop (MIL), Software-in-the-Loop (SIL) et Hardware-in-the-Loop (HIL) avec leurs compromis en coût, vitesse et fidélité, et.

Apprenez à intégrer une observabilité complète dans vos opérations de test matériel grâce aux tableaux de bord, alertes et analyses de TofuPilot.

Apprenez à construire des séquences de test hardware répétables avec TofuPilot, OpenHTF et Python pour une orchestration de test structurée et automatisée.

Apprenez à suivre l'état, la calibration et le cycle de vie des fixtures de test grâce au suivi des stations et à l'analyse des tendances de mesure de.

Apprenez à gérer des environnements de test séparés avec des variables d'environnement, des fichiers de configuration et la séparation des workspaces TofuPilot.

Découvrez comment surveiller les opérations de test matériel en temps réel grâce aux tableaux de bord en direct, au suivi du rendement et aux alertes.

Découvrez comment automatiser les flux de calibration de capteurs, suivre les certificats de calibration et gérer les données de calibration multi-points.

Apprenez à empaqueter, distribuer et déployer des scripts de test OpenHTF sur les stations de production avec des environnements virtuels, PyInstaller et.