Задача автоматизации эксперимента или процесса производственного тестирования характерна для таких отраслей как машиностроение, авиа- и судостроение, научные исследования, приборостроение, для электронной, радио- и электротехнической отраслей промышленности и т.д.

SCADA TRACE MODE располагает средствами автоматизации стендов тестирования, позволяющими:

обеспечить идентификацию объекта исследований и испытаний;
воздействовать на испытуемый объект по заданному регламенту, через устройства ввода/вывода (2812 ПЛК и УСО) через встроенные драйверы и др. интерфейсы;
измерять отклик испытуемого объекта, получаемый с устройств вывода;
разработать алгоритмы управления экспериментом на языках стандарта МЭК 6-1131/3 ( Techno SFC, Techno LD, Techno FBD, Techno ST, Techno IL)
осуществлять статистическую обработку получаемых данных;
визуализировать результаты на экране ПК в удобной для испытателя форме;
сохранять данные исследования в цифровом архиве;
осуществлять поддержку принятия решения о соответствии изделия нормативам или о ее отбраковке;
создавать – паспорт изделия с результатам испытаний в виде печатного или электронного документа (файла html или xml);
документировать процесс тестирования, в т.ч. для руководителей и надзорных органов;
передавать данные тестирования и информацию о браке в ERP-систему предприятия;
обеспечить защиту от несанкционированного доступа к данным тестирования и к испытательному стенду.

SCADA TRACE MODE для автоматизации испытательных стендов Разработка систем тестирования в TRACE MODE осуществляется как непосредственно в SCADA-системе, так и с использованием внешней СУБД.

Предлагаем Вашему вниманию учебный фильм, демонстрирующий применение SCADA TRACE MODE для автоматизации испытательного стенда.

SCADA TRACE MODE и СУБД ЛИНТЕР Кроме внутренних механизмов SCADA TRACE MODE для автоматизации испытательных стендов можно применять внешние СУБД. В приведенном ниже учебном фильме показано, как на основе российской СУБД Линтер создать систему автоматизации испытательного стенда с интервальными измерениями параметров и с генерированием итогового отчета.

В учебном фильме демонстрируется опрос трех интеллектуальных датчиков температуры, задается количество измерений и показывается как передавать измеренные значения в локальную СУБД LINTER для статистической обработки средствами самой СУБД. Обработка включает выделение минимального и максимального значений, расчет среднего значения и случайной погрешности проведенной серии измерений как по каждому датчику в отдельности, так и для усредненной по трем каналам измерения температуры.

Результаты выполненных расчетов возвращаются в МРВ TRACE MODE для визуализации и для генерирования итогового отчета в HTML-формате.