GUIDES PRATIQUES
Mieux tester votre matériel.
Guides, tutoriels et bonnes pratiques pour vous aider à construire de meilleurs tests matériels.
- Quality & Process Control
Qu'est-ce que le SPC (maîtrise statistique)
Le SPC utilise les données de test pour distinguer la variation normale des vrais problèmes. Outils, interconnexions et automatisation dans TofuPilot.
- Getting Started
Rédiger un plan de test matériel
Un plan de test matériel définit quoi tester, quand et comment. Apprenez à structurer un plan de test et à l'implémenter en Python avec TofuPilot.
- Quality & Process Control
Qu'est-ce que l'IQC, l'IPQC, le FQC et l'OQC
L'IQC, l'IPQC, le FQC et l'OQC sont les quatre portes qualité en production. Ce que chacune détecte, l'échantillonnage AQL et le rendement par porte.
- Scaling & Monitoring
Suivre la calibration des équipements
Validez la calibration de vos instruments avant chaque run. Suivez les dates de calibration en métadonnées et détectez les calibrations expirées à temps.
- Test Station Setup
Interface opérateur pour tests
Une interface opérateur permet aux travailleurs en production d'exécuter des tests sans écrire de code. Découvrez ce qu'elle comprend, comment elle se.
- Instrument Control
Automatiser une alimentation Rigol
Contrôlez une alimentation Rigol série DP800 depuis Python avec PyVISA, incluant le contrôle multi-canaux, la protection OVP/OCP et l'intégration.
- Getting Started
Ajouter des mesures avec des limites
Référence complète des types de mesures, validateurs et unités OpenHTF, avec des exemples de code pour les plages numériques, les correspondances exactes.
- Concepts & Methodology
Maintenance prédictive depuis les tests
Découvrez comment utiliser les tendances des données de test de production dans TofuPilot pour prédire les pannes d'équipement et planifier la maintenance.
- Scaling & Monitoring
Surveillance et performance des stations
Découvrez comment surveiller la santé de vos stations de test, suivre la disponibilité et détecter les dégradations de performance avec TofuPilot.
- Test Data & Analytics
Qu'est-ce que l'observabilité des tests
L'observabilité des tests donne une visibilité complète sur vos systèmes de test, les causes de défaillance et leurs performances en production.
- Concepts & Methodology
Le test de validation de conception
Le test de validation de conception (DVT) vérifie qu'un produit répond à ses exigences. Découvrez comment structurer le DVT en Python.
- Migrating from Legacy Systems
Migrer de bases de données de test
Remplacez votre base de données de test PostgreSQL, SQLite ou Access personnalisée par une collecte structurée de données de test avec OpenHTF et TofuPilot.
