Guides

Découvrez comment utiliser les tendances des données de test de production dans TofuPilot pour prédire les pannes d'équipement et planifier la maintenance.

Découvrez comment surveiller la santé des stations de test, suivre les métriques de disponibilité et détecter les dégradations de performance avec les.

L'observabilité des tests offre une visibilité complète sur le fonctionnement de vos systèmes de test, les causes de défaillance et l'évolution des.

Le test de validation de conception (DVT) confirme qu'un produit répond à ses exigences de conception. Découvrez comment structurer le DVT en Python et.

Remplacez votre base de données de test PostgreSQL, SQLite ou Access personnalisée par une collecte structurée de données de test avec OpenHTF et TofuPilot.

Apprenez à assembler la documentation de test PPAP à partir des données de test de production en utilisant TofuPilot, incluant les plans de contrôle, les.

Découvrez comment structurer les tests OpenHTF pour que les boucles de réparation, les actions de reprise et les retests soient tous liés au même numéro.

Directives de conception pour la testabilité (DFT) des PCB couvrant le placement des points de test, le boundary scan JTAG, les connecteurs de.

Découvrez comment joindre des enregistrements vidéo, des fichiers journaux et des données complémentaires aux exécutions de tests hardware dans TofuPilot.

Découvrez comment automatiser les tests de production de moteurs et actionneurs, capturer les données de couple, vitesse et vibration, et suivre les.

L'optimisation des stations de test réduit le temps de cycle et augmente le débit. Découvrez comment identifier les goulots d'étranglement et améliorer.

La clôture de test autonome utilise l'IA pour déterminer quand une unité a été suffisamment testée. Découvrez comment cela fonctionne, où cela s'applique.