资讯 NI丨从自动到自主，解析测试模式突破背后的逻辑
NI丨从自动到自主，解析测试模式突破背后的逻辑
企业的高效运行离不开高质量、有竞争力的产品，在产品研发、验证及生产流程中，测试提供了反映产品性能和质量的重要数据，是产品生命周期的重要支撑。如果我们回顾一下从工业4.0到智能制造对测试的需求就会发现，测试和其他制造过程一样，正在经历从测试自动化到测试标准化，再到数字化的转型过程。
测试行业之所以也要拥抱数字化转型，其目的就是要连接产品生命周期各阶段测试数据的产生和使用，从而更好地利用这些宝贵的数字资产。通过连接测试数据，可以帮助企业应对产品复杂度的增加，加速产品上市时间，提高运行效率，从而取得领先优势。也就是说，产品的性能通过测试来表征，自动化软件历程可以增加测试的覆盖率，模块化、商业化的软硬件可以加速测试开发的流程，从而在最短时间里最大化地获取产品性能的全面数据。通过对这些产品性能的测试数据分析，并应用于产品性能和制造过程的改进，从而提升产品的质量，这就是产品的数字化转型过程。然而，目前常见的情况是，产品在从研发到验证，再到制造的全流程中，通过测试产生的大量数据分散在不同环节、不同部门中，并由不同的软件平台(如PUM、ERP、CRM等)分别管理。它们彼此之间的数据内容、格式、需求、标准都不尽不同，难以互联互通，难以深入挖掘，从而形成了一个个事实上的数据孤岛。例如在企业中，这些数据的获取由IT部门管理，而OT部门需要使用这些测试数据，数据孤岛阻碍了这些测试数据在IT和OT部门间高效的流转，并得到深入和有效的利用。
如上文所述，从产品设计到生产，工程师通常需要使用多种软件和工具来测试不同标准和条件。这就意味着，提高生产力和效率至关重要，而NI的Test Workflow套装软件能够让工程师一站式获取所有所需工具。作为NI软件的集大成者，Test Workflow软件套件集成了NI最受欢迎的测试和测量软件，包括LabVIEW、TestStand*、FlexLogger、DIAdem、G Web开发软件、SystemLink Cloud、InstrumentStudio、LabVIEW Advanced Signal Processing工具包*、LabVIEW Digital Filter Design工具包*。（*仅Test Workflow专业版提供）以下是Test Workflow和测试自动化节省时间的六种方式：使用Test Workflow连接来自任意供应商的仪器，并实现仪器自动化。这对于重复测试非常有用，例如固件测试或当测试需要使用不同供应商的多台仪器时。用户可以使用Test Workflow将仪器连接到单个软件界面，托管到云端进行显示，并生成Microsoft Office格式的报告。这样测试就从繁琐的手动过程转变为点击按钮即可运行的自动化操作。利用这款无代码数据采集软件，只需点击几下即可开始测量。您还可使用Python API来控制现有项目的执行和修改，实现Test Workflow的自动化。获得数据后，只需通过拖放即可创建图表和图形等可视化形式，然后使用内置的分析函数来逐步完成计算，并使用VBS、Python或宏记录来自动执行整个分析和报表生成过程。使用Test Workflow创建一系列测试，开发功能强大的验证和生产测试系统，还可调用和复用通过LabVIEW、Python、C/C++和.NET开发的各个测试模块。借助本地并行测试功能，用户可一次性测试多个设备，或在同一设备上同时运行多个测试，从而减少测试时间并提高吞吐量。另外，该软件还可自动命名和跟踪待测设备，并将报表存储在数据库中，以便日后进行溯源。在当今灵活的工作环境中，远程访问测试系统已经非常普遍，借助Test Workflow，无需具备任何Web开发知识即可创建Web应用程序，以便可以从任意位置访问测试系统。Web应用程序可以连接到使用LabVIEW、Python或C开发的系统，这样即使远离办公桌或可能难以访问的测试站时，仍可以查看长时间运行的测试数据并提前收到故障警报。Web应用程序还可以上传到云端，并可通过任何可以运行现代Web浏览器的设备进行访问。Test Workflow可以导入任何类型的数据并为目录编制索引，以便对目录进行搜索和检索，从而实现从搜索、分析到报表生成的整个数据分析过程的自动化，避免数据丢失和计算错误。此外，整个团队的流程也可以实现标准化，从而节省每位工程师的时间，让他们能够以相同的方式查看数据。将测量、控制和分析结合到一个测试台中，以节省重复测试的时间，例如固件更新、特性分析和性能基准测试。Test Workflow软件为控制从阀门、加热器到电机等任何组件提供了所需的所有API。此外，Test Workflow还支持各种NI硬件设备、数以千计的第三方仪器和广泛的分析函数。总体而言，Test Workflow软件套件极大助力了工程师从事研究、验证到生产测试应用，更好的利用数据获取洞察，挖掘数据价值，提升测试系统，从而将产品更快推向市场。以Test Workflow套件形式购买LabVIEW能利用更多的工程软件，比单个购买套件中的工具节省高达60%，并能大幅提高测试成效。
测试自动化目前来看已经十分便捷了，但本身仍然需要手动编写代码以完成测试，即便是“基于模型的方法”也是从中心模型生成测试。而未来，采用虚拟现实技术的“自主测试设计”将有望通过创建数字孪生(digital twins)和数字线程(digital threads)的方式自动生成这些模型，继续大幅简化和优化测试，为测试工程的未来打开了新的可能性。顾名思义，数字孪生是一种能精确反映物理对象的虚拟模型。该对象配备了传感器，可以生成与性能相关的数据，例如能量输出和温度，然后可以将这些数据应用于数字副本。数字孪生可以跑仿真、研究性能问题并对原始物理对象进行可能的改进。具有互连模型的数字线程可以替代现实世界中的测试，从而让测试变得更快、成本更低，并且在某些情况下，减少对环境的影响。将更多的设计转移到虚拟世界中可以更快地探索复杂的产品，并减少对昂贵、耗时的物理原型的依赖。同时，我们还应该注意测试的可持续性。传统的测试自动化是基于需求，在指定时间段(例如，晚上、周末和发布之前)运行大量固定测试。每个测试的执行都需要耗费大量算力，这既有能源成本，又会影响环境。随着能源价格上涨和可持续性意识的增强，这种传统的“非智能”自动化测试将被智能的“测试优化”——只运行针对具体问题的测试所取代。以上这些不仅仅只是未来主义的想法。西门子交通的移动解决方案(Siemens Mobility Rail Solutions)要构建高速通勤列车，这是一个具有数千个组件构成的昂贵系统。西门子就是采用NI硬件、TestStand软件、VeriStand软件和LabVIEW FPGA模块来构建整列列车的全功能数字孪生体。通用汽车公司也正在与NI合作开发其电池单元工程流程，以提供对测试数据的可见性，从而做出优化产品性能的决策。通用汽车正在投资基于网络的云计算工具集、人员、以及包含NI SystemLink™软件作为架构一部分的数据平台。通过自动化从数据摄取到按需提供数据的端到端流程，这一可扩展的方案将节省数千小时的人工工作。
2022下半年，NI在美国和《金融时报》的研究部门Longitude完成并发布了一项深度调研。结果显示，测试是一种未充分利用的资源：38%的受访者表示，他们很少使用测试来为产品设计提供信息；51%的受访者认为，如果他们在流程的早期部署测试，他们可以从数据中提取更多价值；33%的受访者表示，无法整合测试数据或从测试数据中获得见解会阻碍他们改善产品生命周期的努力。这意味着，产品革命不仅仅需要测试，它需要在测试的基础上运行。测试数据是产品生命周期过程的结果。当它与设计、仿真、流程和其他关键产品数据源结合使用时，它可以提供完整的端到端产品生命周期视图，以进行更有价值的产品分析。
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