imc et HighQSoft lancent une nouvelle intégration pour la gestion des données de test et l'analyse des signaux

fr.wedoany.com Rapport : imc Test & Measurement et HighQSoft lancent une nouvelle intégration permettant d'importer directement les données de mesure d'ASAMCommander dans le logiciel FAMOS, sans nécessité d'exportation de fichiers ni d'installation de plugins propriétaires. Les utilisateurs peuvent ainsi ouvrir et traiter dans FAMOS les données de mesure provenant de HighQSoft, tout en conservant intacts les canaux, les unités, les taux d'échantillonnage et les métadonnées.

Cette intégration vise à simplifier le processus d'analyse des données de mesure techniques pour les équipes d'ingénierie. Les ingénieurs d'essai peuvent désormais rechercher et filtrer les données de mesure dans ASAMCommander, puis les transférer immédiatement vers FAMOS pour analyse, visualisation et génération de rapports. Cela élimine la nécessité d'exporter manuellement des fichiers, facilitant ainsi le traitement efficace de grands volumes de données de mesure complexes.

ASAMCommander est une application web de gestion des données de test basée sur le serveur ASAM ODS 6 AReS Libertas de HighQSoft, utilisée pour rechercher, filtrer et gérer les données de mesure au sein de l'ensemble de l'organisation. FAMOS est un environnement logiciel mature d'analyse de données de mesure, largement utilisé dans des secteurs tels que les essais automobiles, l'aérospatiale, le ferroviaire et le génie mécanique, capable de traiter des données à grande échelle provenant de bancs d'essai, de terrains d'essai et de validations de conduite.

La nouvelle intégration combine la gestion structurée des données d'ASAMCommander avec les puissantes capacités d'évaluation de FAMOS. Les ingénieurs peuvent continuer à utiliser leurs flux de travail d'analyse, macros et processus de reporting existants dans FAMOS, tandis que les données de mesure restent stockées de manière centralisée dans le référentiel ASAM ODS.

Dans la dernière version FAMOS 2026 +AI, le logiciel a ajouté la prise en charge des formats de fichiers Apache Parquet et MDF4, élargissant les interfaces pour les flux de travail cloud et big data. Par ailleurs, les fonctionnalités d'assistant IA ont été améliorées pour créer et mettre en œuvre des étapes d'évaluation, des calculs et des visualisations. De nouvelles fonctions de traitement des signaux ont été ajoutées, renforçant notamment l'analyse basée sur les intervalles et les signaux périodiques. Le logiciel a également amélioré les fonctionnalités de visualisation, de sélection et de reporting pour prendre en charge l'évaluation efficace de grandes quantités de données de mesure et générer des rapports professionnels conformes aux normes de conception de l'entreprise.

D'un point de vue technique, cette connexion repose sur des interfaces et des standards ouverts. FAMOS propose une API Python flexible, tandis que HighQSoft utilise pyHQL, une bibliothèque Python pour le langage de requête HQL d'ASAM ODS. Cette combinaison permet d'intégrer directement les données de mesure du système ASAM ODS dans les séquences FAMOS, sans nécessiter de plugins propriétaires, de SDK spécifiques au fournisseur ou de recompilation de l'application.

Pour les activités d'essai à grande échelle, comme dans l'industrie automobile, ASAM ODS est déjà la norme mondiale pour la gestion des données de test. L'avantage de cette intégration réside dans la capacité des utilisateurs à filtrer rapidement les données de mesure pertinentes parmi des milliers d'ensembles de données dans ASAMCommander, puis à les transférer directement vers FAMOS pour une évaluation immédiate, simplifiant ainsi les processus d'évaluation des essais de véhicules, des essais sur bancs d'essai et d'autres processus de développement et de validation intensifs en données.

Daniel Förder, responsable produit stratégique chez imc Test & Measurement, déclare : « FAMOS 2026 +AI peut se connecter facilement aux systèmes modernes de gestion des données basés sur le cloud, tout en prenant en charge des standards établis comme ASAM ODS. Cela nous permet de combiner le stockage centralisé des données avec une analyse puissante des données de mesure, aidant ainsi les équipes d'essai et de validation à évaluer de grandes quantités de données de manière significativement plus rapide et plus efficace. »