借助物联网优化系统测试

——NI业务和技术首席研究员 Mike Santori

·  IoT和IIoT使得测试日益复杂化。

·  IoT技术可以解决自动化测试挑战。

·  工程师需要理解和专注于最具业务价值的应用场景。

从半导体到电子子系统再到工业4.0的核心——智能机器，物联网（IoT）设备和工业物联网（IIoT）系统正变得越来越复杂。测试是该产品链中容易被忽视但却非常关键的要素，而物联网设备的复杂化又进一步增加了测试的复杂性。但同时物联网还可以大大增强自动化测试的工作效率。将系统管理、数据管理、可视化和分析以及应用程序支持等物联网功能应用于自动化测试工作流程，可以帮助测试工程师更轻松地应对物联网的挑战。

管理测试系统

IoT和IIoT的基础是设备互联及统一管理。然而，目前许多分布式测试系统并没有实现互联或有效的设备管理。通常，测试工程师难以跟踪在任何一台硬件设备上运行的软件，或者只知道系统的位置，而无法获知其性能、使用率和健康状况。

幸运的是，大多数现代测试系统都基于PC或PXI，可以直接连接到企业系统，从而实现额外的功能，如管理软件和硬件组件、跟踪使用情况以及执行预测性维护，从而最大限度地提高测试投资的价值。

接入和管理数据

物联网的商业价值来自互联系统生成的海量数据。 然而，由于存在各种数据格式和来源，有效利用测试数据变得非常困难，从时域和频域的原始模拟和数字波形到参数测量等数据通常以远高于消费者或工业设备的速度和数量进行采集。 更糟糕的是，测试数据通常存储在没有标准化的“孤岛”（silos）中。 因此，这些数据对企业来说是“不可见的”，因此很容易错过产品生命周期其他阶段的有用信息。 在部署全面的基于物联网的数据管理解决方案之前，捷豹路虎（JLR）仅分析了10％的车辆测试数据。 JLR动力总成经理Simon Foster表示，“我们现在可以分析高达95％的数据并降低了测试成本和年度测试次数，因为我们不需要重新运行测试。”

将IoT功能应用于自动化测试数据，首先需要一套即用型的软件适配器，用于接入标准数据格式。这些适配器必须基于开放的文档化架构，以便能够接收新的和唯一的数据，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IoT和IIoT平台共享其数据，以从企业级数据中提取有用信息。

可视化和分析数据

由于测试数据通常是复杂且多维的，使用通用业务分析软件来分析测试数据可能非常困难。此外，典型的商务制图并不包括测试和测量中的常见可视化功能，比如模拟和数字信号组合图表、眼图、史密斯圆图和星座图等等。

具有适当元数据管理的，面向测试的模式使工具具备可视化和分析测试数据的能力，并将其与设计和生产数据相关联。结构清晰的测试数据可让工程师将基本统计数据分析应用于人工智能和机器学习，从而将Python、R和The MathWorks，Inc.MATLAB®软件等常用工具集成到工作流程中，进而从数据中提取更多有用的信息。

开发、部署和管理测试软件

传统的专用桌面应用程序正在逐步转向基于网络的移动应用程序。这种转变使得测试难以实现。首先，需要在被测设备（DUT）上进行实时计算，以处理海量数据并实时做出测试通过/失败的决策，同时本地操作员需要与测试设备和DUT进行交互。但是，公司希望远程访问测试设备以查看结果和利用率等系统运行状态。为了解决这个问题，一些公司已经建立了一次性架构来集中管理软件，并且将软件下载到基于DUT的测试设备上。但正因为如此，他们必须维护自定义架构，这需要额外的资源，而这些资源本应用于具有更高业务价值的活动。

更高级别的测试管理是从本地测试设备迁移到云端部署。 基于网络的工具可用于查看测试设备的状态、安排测试时间以及检查推送到云或服务器的测试数据。 更高级别的管理功能补充了使用NI LabVIEW、Microsoft .NET语言、NI TestStand和Python等常用工具构建的现有测试系统。 模块化测试软件架构（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软件功能从本地移动到服务器或云端的价值。 随着越来越多的测试软件栈迁移到云端部署，公司将意识到在云端计算存储的数据、可扩展计算以及随时随地轻松访问软件和数据等方面所带来的优势。

利用物联网进行测试

利用物联网进行测试并不是一个未来设想，而是在当下切切实实可实现的。 一个组织的能力取决于其当前的自动化测试基础架构和最迫切的业务需求。 需要考虑的一些常见领域是改进测试系统管理、提高测试设备利用率、从测试数据中获得更有意义的信息，以及远程访问共享测试系统。 具有高度模块化的软件定义方法可让企业专注于最有价值的领域，而无需做出高风险的决策。

“管理和维护位于世界各地的测试资产将很快变成业界的标准需求。我们必须重塑我们的测试架构，以集成物联网技术，特别是对配置管理和数据分析进行升级，并支持工业4.0的业务数字化。“ - Thales Choplain，数字行业总监，Thales

MATLAB®是The MathWorks，Inc.的注册商标。

多行业融合颠覆测试策略

——Luke Schreier，NI自动化测试副总裁

·   技术和流程正在跨越行业边界线，给测试领导者带来挑战的同时，也带来新机遇。

·   基于封闭式专用方法构建的测试策略无法跟上时代脚步，反而使组织面临风险。

·   与多个行业公司合作可以为组织提供所需的新视角，及时调整其测试组织架构。

行业融合并不是一个新概念;甚至可能是历史最悠久的概念之一。不同市场在交互时，很自然会交流想法、流程和技术，从而彼此之间更加紧密地交织在一起。 农业和贸易相互冲突，催生了银行业。 最近，医疗保健和消费电子产品的交集创造了可穿戴设备。 由于我们生活在一个全球互联的世界，各种机会正以更快的速度和更大的规模融合。 目前已经有无数关于多行业融合的评论。 博客、文章和分析报告都在描述数字革命的加速正在颠覆传统行业，但却很少谈及融合如何影响测试组织。 公司将其每天感受到的影响分为两个层面：挑战和机遇。 一流的组织正通过利用多行业测试平台直接解决融合问题，同时与涉及多个行业的其他组织展开合作并向其学习。

创造测试创新

经常被引用的一个报告是2014年Gartner的报告《产业融合：数字工业革命》”，该报告指出：行业融合是组织发展最根本的机会。”对于测试组织来说，这个机会将来自于利用和学习其他行业、以及将资源集中以加速创新。

融合的核心是观点共享。在产品创新方面，人们经常讨论通过利用和学习其他行业来避免将时间和精力浪费在创造已有的东西上，这一概念同样可以应用在测试策略中。功能安全就是一个很好的例子。经过数十年的学习，以及由于产品本身对安全的严格要求，重型制造业制定了一种证明其嵌入式电子设备功能安全性的标准：IEC 61508。铁路和汽车等其他行业在其架构中增加了高安全性嵌入式系统，并使用EN 50126和ISO 26262标准来扩展和调整IEC 61508。向这些标准的专家学习可以节省为测试策略添加功能安全测试所需的时间。

多行业资源聚集是行业融合一个不太明显的好处。随着行业之间关系日益紧密，其功能需求也越来越紧密。这促使为这些行业提供服务的供应商增加投资，因为这种需求的市场也在扩大。在测试中，基于平台的供应商会增加处理器或模数转换器等与行业无关的投资，以便以更低的价格向所有行业提供更优质的产品。当投资到测试硬件、软件或服务时，与单一行业选项不同的是，多行业解决方案可以最大化技术的利用率。

克服融合成本挑战

IBM 2016年对全球最高管理层的“重新诠释边界”调研显示，“行业融合明显超过了他们预计未来三到五年内的任何其他趋势。”尽管融合的趋势仍有望继续上升，但它引起的更多是担忧而不是兴奋。对于测试经理来说，行业融合增加了测试复杂性，需要更具适应性的测试平台和更灵活的组织。

随着行业之间开始互相利用彼此的技术，它们需要对这些新技术领域进行测试并具备相关的专业知识。例如，汽车混合动力系统现在需要能够测试控制、机械、热力学、电子、软件甚至电池化学的系统。如果测试系统是构建在不灵活的封闭式专用平台之上，那么即使在几年前的测试系统，也早就已经过时了。因此，测试系统应具备能够支持多种I/O类型、编程语言和不同供应商的开放式和模块化硬件和软件，以及清晰定义的API和互操作性标准。

如果组织不知道下一步应该做什么，就更具挑战性。在融合的时代，未来更加渺茫。公司、测试策略和测试平台都应快速适应未来的发展方向。例如，由于其供应链与消费电子产品的关系越来越紧密，历史上非常保守且依赖于长产品生命周期的航空航天业现在亟需更大的灵活性。因此，航空航天测试组织需要其测试设备能够跟上更快的技术更新速度，而设计能够提供这种适应性的测试架构就起到至关重要的作用。跨行业交流活动和关注其他行业的刊物可以帮助团队了解最新趋势。

此外，与具有多行业经验的组织合作可以帮助公司更有效地适应不可预见的情况以及利用其他行业的最佳工程实践。 这些公司可以将他们最头疼的问题外包给已经解决这些问题的第三方，或者在5G和物联网等迫在眉睫的趋势中寻找其他行业的战略合作伙伴。 NVIDIA和奥迪合作加速技术开发，或波音与巴西航空工业公司合作从竞争对手那里抢夺市场份额等等，此类例子层出不穷，这些例子均说明这种合作如何让组织领先于业界同行。 重新评估供应链中的测试项目以及对供应商进行审查也是明智的策略。 通过积极主动采取措施，组织可以为下一步做好准备，并对未来产生影响。

“行业融合是组织发展最根本的机会。”——《产业融合：数字工业革命》，Gartner，2014