A investigação e o desenvolvimento em sectores exigentes como as indústrias automóvel, médica e aeroespacial estão em constante evolução: mais sensores, múltiplos bancos de ensaio, configurações de medição mais complexas e diferentes tecnologias tornam difícil manter uma visão geral e transformar a gestão dos dados de medição numa competência chave. Por isso, a Kistler actualizou o seu software de dados de medição MaDaM para permitir que os seus clientes desenvolvam produtos de forma mais rápida e económica, e para fornecer aos departamentos de I&D uma ferramenta útil para tarefas de medição no século XXI.
O Grupo Kistler lança uma nova versão do seu software de gestão de dados de medição MaDaM
Winterthur, April 2025 – A Kistler actualizou o seu software de gestão de dados de medição MaDaM para ajudar os seus clientes a acelerar o desenvolvimento, poupar tempo e reduzir custos, incluindo no campo da gestão de dados de medição. A atualização apresenta uma melhor organização, capacidade de pesquisa e harmonização de dados para simplificar a comparação de medições relevantes, por . Os relatórios, a exploração de dados e o tratamento de metadados também foram optimizados.

Gerir eficazmente os dados de medição de ambientes complexos
O MaDaM torna possível exibir as medições em contexto, organizá-las hierarquicamente e cronologicamente, e fundir e agrupar dados de medição relevantes. As caraterísticas especiais incluem a mais alta qualidade de dados possível, pesquisa simples e acesso rápido - incluindo pré-visualizações compactas de medições ligadas ao equipamento de medição correspondente - além de relatórios de alta qualidade. O MaDaM foi desenvolvido em estreita colaboração com OEMs internacionais e é particularmente adequado para utilização em ambientes de desenvolvimento complexos - por exemplo, quando são utilizados bancos de ensaio com diferentes tecnologias DAQ para testes de peças ou componentes e existem também medições do sistema global, como as de um veículo em diferentes pistas de teste.
O utilizador pode trabalhar praticamente como se tudo estivesse num único ficheiro de medição, mesmo com diferentes fontes. Isto é conseguido através da ligação em rede inteligente de metadados heterogéneos - no caso de dados relacionados de bancos de ensaio e de unidades de teste, isto é abordado em termos de visualização com a nova funcionalidade "viagem no tempo".
Análise acelerada da causa raiz com "viagem no tempo"
Se os peritos em medições e os engenheiros identificarem problemas durante o desenvolvimento, podem agora encontrar e comparar medições relevantes mais facilmente. A funcionalidade "viagem no tempo" organiza as medições de componentes de fases anteriores do projeto de forma hierárquica, de acordo com a sua utilização, e alternar entre medições, incluindo metadados, quando a pré-visualização está aberta. Simplifica a análise da causa raiz e torna a resolução de problemas mais eficiente. No software de gestão de dados de medição MaDaM, as medições são apresentadas no contexto do sistema que está a ser desenvolvido, o que significa que as causas podem ser encontradas mais rapidamente nas medições existentes - tarefas de medição repetidas desnecessárias.
Poupe ainda mais tempo com a análise e extração de dados
Durante a exploração de dados, os dados de medição de medições relacionadas são agrupados através de metadados e colocados num contexto técnico. Com base nesses agrupamentos, o MaDaM faz sugestões para o preenchimento automático e harmonização de metadados - para medições com diferentes DAQs, por exemplo - permitindo assim o processamento direcionado de uma variedade de medições relacionadas. As medições selecionadas podem ser analisadas eficientemente com o software de análise de dados jBEAM, que está incluído no MaDaM.
Para projectos de medição de várias dimensões, a Kistler oferece uma configuração adequada do seu software de gestão de dados de medição que torna a instalação e a configuração inicial ainda mais fácil para projectos mais pequenos. Para além de projectos complexos, isto significa que também serve como uma fonte única fiável de dados de medição em configurações de medição mais pequenas.