Évaluation / analyse des données de mesure dans le domaine de la recherche et du développement

Quelle importance revêt l’analyse ou l’évaluation des données de mesure pour la recherche et le développement ?

Une analyse rapide, efficace et durable des données de mesure est un véritable enjeu pour tous les secteurs. En particulier pour les secteurs innovants de l’automobile, de l’aéronautique et de la construction mécanique, ainsi que pour la recherche et le développement qui misent sur des essais complets. Le développement automobile est à la recherche d'approches nouvelles dans ce domaine.

Le perfectionnement de la technologie des capteurs permet de résoudre des problèmes métrologiques plus complexes. La numérisation des données de mesure et la configuration des chaînes de mesure offrent de nouvelles possibilités qui en facilitent et accélèrent la mise en œuvre. Des quantités énormes de précieuses données de mesure sont ainsi produites et nécessitent à leur tour une évaluation et analyse rapides, efficaces et durables sous des délais de développement toujours plus courts. 

Comment exploiter le nombre croissant des données de mesure ?

Comment les entreprises peuvent-elles regrouper et évaluer les données provenant d’une multitude de différents capteurs, canaux ou réseaux le plus efficacement possible afin d’en tirer de nouveaux enseignements susceptibles de déboucher sur des innovations durables ?

Ce post-traitement devient possible grâce à un puissant logiciel d’analyse des données de mesure qui stocke et organise les résultats de manière à les rendre rapidement disponibles pour divers calculs, analyses et comparaisons. Un large éventail d’options de recherche et l’acceptation de nombreux formats de données multiplient les interprétations possibles. Une visualisation claire, en l’occurrence le traitement graphique est également un critère important. Les tendances, les structures et les valeurs aberrantes sont plus rapidement identifiables et aident à une meilleure compréhension des interactions.

La dite exploration des données va toutefois encore plus loin : elle s’appuie sur un logiciel d’analyse qui identifie automatiquement les corrélations et les modèles sous-jacents grâce à l’intégration d'algorithmes spécifiques à l’application, et donc à l’intelligence artificielle (IA). 

Pertinence de l’évaluation des données de mesure dans les domaines suivants :

• production
• recherche et développement
• industrie automobile / développement de véhicules (banc d’essai, analyse de la chaîne de transmission, dynamique du mouvement, résistance à la fatigue, bruit, vibrations et rudesse)
• aviation (développement et maintenance de turbines, évaluation des signaux d’accélération ou vibrations)
• fabrication de machines-outils
• industrie de l’électronique
• production de produits médicaux
• industrie de l’optique
• chemin de fer (course d’essai, vibrations, acoustique)