Test and diagnosis strategies for digital devices: methodologies and tools

This work proposes an adaptive diagnosis technique for complex digital device and system called Automatic Fault Detective. This technique is based on Bayesian Networks, it allows the description of the system at an high level of abstraction to simplify the task of test engineer teams. In this thesis, different directions of research are covered, aiming at an optimization of the cost of a diagnostic process: the identification of minimum cost initial test set for fault detection, an adaptive step-by-step execution sequencing of tests, a robustness analysis of the obtained diagnostic conclusions. The proposed methods are verified on both simulated systems (to prove correctness of results) and implemented on some real industrial case studies.

Questo lavoro di tesi propone una tecnica di diagnosis adattativa per sistemi digitali complessi denominata Automatic Fault Detective. Questa metodologia è basata sul modello delle Reti Bayesiane ed è basata su un modello del sistema ad un alto livello di astrazione, per facilitare il compito dell'ingegnere di test. In questa tesi, sono esplorate diverse linee di ricerva per l'applicazione della metodologia, con l'obiettivo di ottimizzare il costo del processo di diagnosi: la ricerca di un test set minimo iniziale per l'identificazione di un guasto, la selezione adattativa passo-passo dei test da eseguire su ogni istanza di un sistema, un analisi di robustezza delle conclusioni della diagnosi. I metodi proposti sono stati verificati in simulazione sistemi ideali (per provare la correttezza dei risultati) e implementati in alcuni sistemi industriali di esempio.