Dans l’industrie moderne, la chaîne de valeur ne repose plus uniquement sur les machines, mais sur les logiciels qui orchestrent leur conception, leur production et leur maintenance. Ces environnements numériques, centralisés autour des solutions PLM, deviennent eux-mêmes des systèmes critiques.
Avec son intégration dans l’écosystème Siemens Digital Industries Software, Keysight apporte une réponse à un défi majeur : garantir la fiabilité de ces environnements logiciels complexes.

Faire face à l’explosion de la complexité logicielle

Les plateformes PLM comme Teamcenter interconnectent de nombreux systèmes : gestion de données produits, simulation, CAO, MES ou ERP. Chaque évolution ou mise à jour introduit un risque d’incompatibilité ou de dysfonctionnement.
Tester manuellement ces interactions devient rapidement impraticable, en particulier lorsque les workflows couvrent des scénarios multiples et des configurations variées.

Simuler l’usage réel grâce à l’IA

La solution Eggplant Test utilise une approche basée sur l’IA pour modéliser le comportement utilisateur et générer automatiquement des scénarios de test. Plutôt que de se limiter à des scripts figés, elle explore dynamiquement les interfaces et les flux applicatifs.
Cette capacité permet de détecter des anomalies fonctionnelles ou des ruptures de workflow qui peuvent passer inaperçues avec des méthodes traditionnelles.

Automatiser la validation de bout en bout

L’un des enjeux majeurs dans les environnements PLM est la validation des processus complets, depuis la modification d’une donnée produit jusqu’à son impact dans la production. L’intégration avec Teamcenter permet de tester ces chaînes de bout en bout, en prenant en compte les interactions entre les différentes briques logicielles.
Cette approche garantit que les systèmes restent cohérents après chaque évolution.

Réduire les risques lors des déploiements

Dans des environnements industriels, une erreur logicielle peut perturber des chaînes de production entières. L’automatisation des tests permet d’identifier ces risques en amont, avant la mise en production.
La capacité à répéter les tests sur différentes versions et configurations améliore la robustesse globale du système.

Vers des systèmes industriels auto‑validés

Avec l’intégration de l’IA dans les outils de test, les environnements logiciels évoluent vers des systèmes capables de s’auto‑évaluer en continu. Cette approche permet de maintenir un niveau de qualité constant, même dans des contextes de déploiement rapide.
Elle constitue une étape clé vers une ingénierie numérique plus autonome et plus fiable.

Si vous travaillez dans l’ingénierie logicielle ou les systèmes industriels, cette évolution montre que la qualité des produits dépend aussi de la fiabilité des outils utilisés pour les concevoir. Les solutions capables de tester automatiquement des systèmes complexes en reproduisant des scénarios réels deviennent indispensables pour maîtriser la transformation numérique.

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