從半導體、電子系統到工業4.0核心所在的智慧型機台等,物聯網(IoT)裝置與工業物聯網(IIoT)系統的複雜度與日俱增。在這段產品鏈內,測試是不為人知的關鍵作業,而更複雜的IoT裝置則使測試更加複雜。另一方面,IoT也可大幅改善自動化測試作業。在自動化測試工作流程中,利用系統管理、資料管理、呈現與分析等IoT功能,再加上應用強化項目,為測試工程師提供更有用的工具,以克服IoT的挑戰。
![大多數現代測試系統皆以電腦或PXI為基礎,並可直接連線至企業,進而讓測試投資發揮最高價值。](/news/2019/01/15/1821035300S.jpg) |
大多數現代測試系統皆以電腦或PXI為基礎,並可直接連線至企業,進而讓測試投資發揮最高價值。 |
NI商務與科技研究員Mike Santori表示,對IoT與IIoT而言,受管理的連線裝置是根本所在。但是許多測試系統即使比以往更為分散,卻未連線或受到妥善管理。一般而言,測試工程師若想追蹤在特定硬體上執行的軟體,或甚至只是想了解系統的大致情況,都相當不容易,更不用說要追蹤效能、使用率與狀態了。幸運的是,大多數現代測試系統皆以電腦或PXI為基礎,並可直接連線至企業,如此即可享有管理軟硬體元件、追蹤使用與執行預知維護等額外功能,進而讓測試投資發揮最高價值。
Mike Santori說,IoT的商業價值,源自連線系統所產生的大量資料。處理測試資料十分困難,因為有許多不同的資料格式與來源,例如包含時間與頻率的原始類比與數位波形或參數量測結果等;進行這類收集作業時,取樣速率與資料量通常會遠高於從消費性裝置或工業裝置收集的資料。
而讓情況更棘手的是測試資料一般為獨立儲存,且標準化程度極低。 因此對公司來說,這類資料是「看不見」的資料,造成易於在產品生命週期的其他階段錯失重要的深入分析。在實作運用IoT的全方位資料管理解決方案前,Jaguar Land Rover(JLR;為一知名高級休旅車品牌)僅能分析10%的汽車測試資料。JLR傳動系統經理Simon Foster便表示,估計我們現在可分析高達95%的資料, 而且因為無須重複執行測試,所以測試成本與年度測試數量皆得以減少。對自動化測試資料應用IoT功能時,首先是從使用現成軟體轉接器收集並處理標準資料格式開始。
這些轉接器必須使用開放式記錄架構建置,以收集並處理獨特的新資料,包含設計與生產作業中的非測試資料等。測試系統必須可與標準IoT以及IIoT平台分享資料,以在企業層級充分發揮資料的價值。而工程師更需了解具有最高商業價值的使用案例,並將焦點放在這類案例上。