质量工程

将质量融入交付环节,降低风险,并以自信的心态进行发布

设置@2x 1
在需求、设计、开发、测试和发布的各个环节中,尽早实现高质量的集成。.
人工智能驱动的测试
减少复杂数字资产上的返工、瓶颈和生产风险。.
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利用您的关联数据、洞察力和治理能力,做出更好的发布决策。.

工程师的品质必须持续提高,而不仅仅是在最后阶段。

如果您正面临更快的发布周期、复杂架构、互联设备、云平台、监管压力以及日益增长的客户期望,传统测试就无法跟上步伐。质量需要在整个 SDLC 中设计、实现和验证。.

Resillion 可帮助您从反应式测试过渡到持续的质量工程。我们结合了“Shift-Left”实践、自动化、敏捷开发与 DevOps 集成、非功能保障、质量智能、人工智能辅助工程以及全球交付能力,帮助您更早地发现缺陷,并更快地发布低风险软件。.

软件工程师负责监控自动化测试和开发工作

什么 我们 oFFer

我们专注于关键领域 Q品质 E工程服务包括: 

创造力@2x 2

质量情报

利用实时质量情报洞察做出更好的发布决策。.

Project@2x 1

敏捷与DevOps 

凭借端到端敏捷开发与 DevOps 专长,提高软件交付效率。.

Substitue@2x 4

持续测试

借助人工智能辅助的持续测试和自动化,确保每次发布都能获得高质量的软件。.

从自己所在的起点开始,并通过控制实现持续的质量提升

品质工程无需进行彻底的重置。我们帮助您提升现有成熟度水平,无论您需要更强大的基础、更好的自动化、持续的验证、人工智能辅助还是更具互联化的整体质量管理模式。.

基线

您了解自己的质量成熟度、测试覆盖范围、自动化能力、瓶颈、工具链限制以及发布风险。.

结果: 清楚了解哪些因素导致了交付延误,以及应该首先改进哪些方面。.

现代化

您可以采用左移开发模式,提高自动化水平,并根据敏捷开发和 DevOps 工作流程调整质量。.

结果:更快地进行验证、减少缺陷的发生以及加强团队之间的协作。.

尺度

您可以通过持续的质量保证、人工智能辅助的自动化以及质量智能,将质量、安全性、性能、合规性和发布数据连接起来。.

结果: 一种可扩展的质量模型,可提高您的信心、覆盖范围和抗御能力。.

将质量工程战略转化为交付的生态系统

在提供服务时,我们不断努力提高效率和客户满意度。为此,我们使用自有的 AI 整合工具、平台、方法和加速器,并将其提供给所有顾问和工程师使用。.

一群人围着纸张和笔记本聚集在一起

评估您的成熟度、瓶颈、自动化、治理和人工智能准备状态。.

结果: 为您的改进重点设定明确的基线。.

持续监控的规模不断扩大

将您的质量实践、工具、数据和工作流程连接到整个 SDLC 中。.

结果: 一种可扩展的模式,用于将质量嵌入交付环节。.

质量情报平台

将您的测试、缺陷、自动化、CI/CD 和交付数据连接起来,生成洞察信息。.

结果: 根据您的证据做出更明确的释放决定。.

自动化流程和技术概念,展现了业务工作流程可视化

加快测试的创建、执行、维护和回归覆盖。.

结果: 为您团队提供更广泛的覆盖范围,且无需进行大量人工自动化操作。.

仓库工人使用人工智能驱动的质量工程数据显示器扫描包裹

借助人工智能驱动的代理和预构建的加速器,加速质量工程和人工智能保障工作,实现测试、验证和交付工作流程。.

结果: 基于人工智能的可扩展质量工程和保证服务,具备治理、一致性和控制功能。.

技术人员在生产线上组装电子元件

评估并确保人工智能系统在整个人工智能生命周期中满足监管、数据、模型、安全和运行准备等要求。.

结果: 对人工智能安全保障和监管合规的规范化方法。.

案例研究

品质工程加速英国一家能源供应商的智能电表交付

挑战: 一家英国能源供应商需要在复杂设备中改进智能计费器的测试工作,同时还要应对不断变化的法规和严格的交付时间要求。手动测试导致周期延长,导致交付环节出现瓶颈。.

方法: Resillion 将质量工程融入交付环节,并引入了可扩展的自动化测试平台,可进行持续验证和并行测试,适用于真实设备。.

结果: 测试周期由几周缩短为几天,问题也得以更早发现,供应商也对大规模提供智能能源服务更有信心。.

阅读更多内容: 缩短智能电表测试时间

用户对应用性能和质量指标的评价

被领先组织所信赖

帮助组织提高复杂数字环境中的质量、弹性及交付能力。.

为什么选择我们?

为什么 Resillion 为了 质量工程 

团队在软件开发和测试方面进行合作

从一开始就注重质量

您可以在需求、设计、开发、测试和发布各个环节嵌入质量保证,从而帮助您的团队更早地发现缺陷。.

开发人员和测试人员致力于自动化和测试执行

端到端的保障覆盖

您可以在整个数字生态系统中实现功能性、非功能性、网络安全、合规性、可访问性、互操作性和用户体验保障。.

负责服务器性能和运维的工程师

通过自动化和人工智能实现更快的反馈

您可以结合工程专业知识、自动化和人工智能辅助功能,提高覆盖范围、减少人工工作量并加快反馈速度。.

为什么现在?

会发生什么? 如果你 做没有 申请 最佳实践的量化宽松?  

选择 在量化宽松方面采取短视做法 可能导致成本更高、效率更低。 风险。. 

律师在平板电脑上查看文件
63 %

有些组织在完成所有必要的测试之前就提交了船只代码。

开发人员负责软件应用程序的开发
100 x

在发布后修复问题可能比在生命周期早期解决问题花费多出高达 100 倍的费用。

我们的专家

康纳·汤姆森

康纳·汤姆森

质量工程与人工智能实践方面的专家

康纳是全球解决方案架构师,拥有12年质量工程、QA、测试自动化、软件交付、人工智能工程和数字化转型方面的经验。.

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