Evaluación de datos de medición/análisis de datos de medición en investigación y desarrollo

¿Qué significa el análisis de datos de medición o la evaluación de datos de medición en investigación y desarrollo?

La evaluación rápida, eficiente y sostenible de los datos de medición supone un gran desafío para todas las industrias. Especialmente para las industrias innovadoras de la automoción, la aviación y la ingeniería mecánica, así como para la investigación y el desarrollo, que se basan en pruebas exhaustivas. El desarrollo de vehículos en particular busca nuevas vías en este campo. 

El desarrollo adicional de sensores permite plantear preguntas más complejas sobre la técnica de medición, que se pueden implementar de forma más rápida y sencilla gracias a las nuevas opciones para digitalizar los datos de medición y configurar las cadenas de medición. Esto da como resultado grandes cantidades de datos de medición, que requieren (a su vez) una evaluación y análisis rápidos, eficientes y sostenibles bajo la presión de tiempos de desarrollo cada vez más cortos. 

¿Cómo se puede aprovechar la creciente cantidad de datos de medición?

¿Cómo pueden las empresas combinar y evaluar los datos de una gran variedad de sensores, canales o redes diferentes de forma útil para obtener nuevas ideas relevantes de innovaciones orientadas al futuro?

Dicho procesamiento posterior es posible gracias al potente software de análisis de datos de medición que guarda y organiza los resultados para que estén disponibles para varios cálculos, análisis y comparaciones. La mayor gama posible de opciones de búsqueda y la aprobación de muchos formatos de datos diferentes amplían la base para posibles interpretaciones. La visualización clara o el procesamiento gráfico también supone un criterio importante. Las tendencias, las estructuras y los valores atípicos pueden identificarse con mayor rapidez y contribuyen a mejorar la comprensión de relaciones relevantes.

La denominada minería de datos va un paso más allá: se basa en un software de análisis que, gracias a la integración de algoritmos específicos de la aplicación, es decir, la inteligencia artificial (IA), descubre automáticamente correlaciones y patrones subyacentes. 

Relevancia de la evaluación de datos de medición en:

  • Producción
  • Investigación y desarrollo
  • Industria automovilística/desarrollo de vehículos (banco de pruebas, análisis del tren de transmisión, dinámica de conducción, durabilidad, NVH)
  • Aviación (desarrollo y mantenimiento de turbinas, evaluación de señales de aceleración y vibraciones)
  • Industria de máquinas-herramienta
  • Industria de fabricación electrónica
  • Producción de dispositivos médicos
  • Industria óptica
  • Ferrocarril (recorridos de medición, vibración, acústica)
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