测试与物联网

2019年2月11日

Mike Santori表示，虽然物联网增加了设备的复杂性，进而增加了测试的复杂性，但它也可以极大地增强自动化测试工作流。

物联网(IoT)设备和工业物联网(IIoT)系统正在增加测试的复杂性。然而，从积极的一面看，物联网也能够增强自动化测试。物联网功能的应用，如系统管理、数据管理、可视化和分析，以及自动化测试工作流的应用支持，将更好地装备测试工程师，克服物联网带来的挑战。

管理测试系统
连接、管理的设备是物联网和工业物联网成功的基础。然而，许多测试系统没有连接或管理良好，即使它们变得更加分布式。测试工程师通常很难跟踪在任何给定硬件上运行的软件或仅仅知道系统的位置，更不用说跟踪性能、利用率和运行状况。

幸运的是，大多数现代测试系统都是基于PC或PXI的，因此可以直接连接到企业，这支持额外的功能，如管理软件和硬件组件，跟踪使用情况，执行预测性维护，以最大化测试投资的价值。

物联网的商业价值来自于它产生的数据。然而，由于数据格式和来源多种多样——从原始的模拟和数字波形的时间和频率到参数测量，通常以比消费或工业设备更高的速率和容量收集测试数据是困难的。此外，测试数据通常存储在竖井中，几乎没有标准化。因此，这些数据对企业来说是“看不见的”，很容易错过产品生命周期其他阶段的潜在洞察。

在实施全面的物联网数据管理解决方案之前，捷豹路虎(JLR)只分析了10%的汽车测试数据。捷豹路虎的动力系统经理Simon Foster说:“我们估计，我们现在分析的数据高达95%，并且减少了测试成本和年度测试次数，因为我们不需要重新进行测试。”

将物联网功能应用于自动化测试数据，首先需要准备使用的软件适配器，用于摄取标准数据格式。这些适配器必须使用开放的、文档化的体系结构来构建，以支持新的和惟一的数据，包括来自设计和生产的非测试数据。测试系统必须能够与标准物联网和工业物联网平台共享数据，以在企业级释放数据的价值。

泰利斯公司数字工业总监Franck Choplain表示:“我们的客户要求管理和维护来自世界各地的测试资产，这将很快成为标准。”

“我们必须重塑我们的测试架构，以集成物联网技术，特别是发展配置管理和数据分析，并支持工业4.0的业务数字化。”

可视化和分析数据
对测试数据使用通用的业务分析软件并不是最好的解决方案，因为这些数据通常是复杂和多维的。此外，典型的业务图表功能不包括测试和测量中的常见可视化，如模拟和数字信号的组合图、眼图、史密斯图和星座图。

带有适当元数据的面向测试模式使工具能够为测试数据提供可视化和分析，并将其与设计和生产数据关联起来。组织良好的测试数据允许工程师将分析从基础统计应用到人工智能和机器学习。这使得工作流可以集成和利用常用工具，比如Python、R和MathWorks, Inc。MATLAB软件，并从数据中产生更大的见解。

测试软件
世界正从只使用桌面应用程序转向使用网页和移动应用程序。这种转换在测试中很难实现。在被测设备(DUT)上进行计算需要处理大量数据并做出实时通过/失败的决策，本地操作员需要与测试人员和DUT进行交互。与此同时，公司希望远程访问测试人员，以查看结果和运行状态，如利用率。为了解决这个问题，一些公司构建了一次性的体系结构来集中管理软件，并且他们根据DUT将软件下载给测试人员。但是由于这一点，他们必须维护他们的自定义体系结构，这需要额外的资源，这些资源可以应用到具有更高业务价值的活动中。

更高级别的测试管理是从本地测试人员转移到云部署的一个很好的候选者。基于web的工具允许查看测试人员状态，安排测试，并检查推送到云或服务器上的测试数据。更高层次的管理能力补充了现有的测试系统，这些系统是用常用工具构建的，比如NI LabVIEW、Microsoft . net语言、NI TestStand和Python。

模块化测试软件体系结构(测试管理、测试代码、测量IP、仪器驱动程序、硬件抽象层)使公司能够评估将不同的软件功能从本地迁移到服务器或基于云的执行的权衡。随着越来越多的测试软件栈转移到云部署，公司将意识到云计算在数据存储、可伸缩计算和从任何地方轻松访问软件和数据方面的好处。

利用物联网进行测试在今天就可以实现。组织这样做的能力取决于其当前的自动化测试基础设施和最紧迫的业务需求。需要考虑的一些公共领域是改进测试系统管理，增加测试设备利用率，从测试数据中获得更好的洞察力，以及远程访问共享的测试系统。具有高度模块化的软件定义方法允许企业专注于最有价值的领域，而不必做出全有或全无的决定。

Mike Santori是NI商业和技术研究员。

本文摘自2019年NI趋势观察，着眼于影响自动化测试和自动化测量的大趋势和挑战。要阅读或下载原始趋势观察文档，请访问:www.ni.com/en-gb/innovations.html的趋势


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