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Optimierung von Testabläufen mit dem IoT

Das IoT und IIoT machen das Testen von Geräten komplexer.

IoT-Technologien tragen zur Bewältigung der Herausforderungen beim automatisierten Testen bei.

Ingenieure müssen sich auf die Anwendungsbereiche konzentrieren, die den höchsten wirtschaftlichen Nutzen generieren.

image description IoT-Geräte (Internet of Things) und IIoT-Systeme (Industrial Internet of Things) werden zunehmend komplexer, seien es Halbleiter, elektronische Subsysteme oder die Smart Machines, die das Herzstück von Industrie 4.0 bilden. In dieser Produktkette ist das Testen zwar ein verborgener, aber dennoch entscheidender Aspekt, der mit der steigenden Komplexität von IoT-Geräten entsprechend selbst an Komplexität zunimmt. Das IoT kann aber auch zu einer deutlichen Verbesserung automatisierter Tests beitragen. Durch die Nutzung von IoT-Funktionen wie System- und Datenverwaltung, Visualisierung und Analyse sowie Application Enablement für automatisierte Testabläufe sind Testingenieure besser für die Herausforderungen des IoT gewappnet.

Verwaltung von Testsystemen

Vernetzte und verwaltete Geräte sind die Grundlage des IoT und IIoT. Zahlreiche Testsysteme sind jedoch weder vernetzt noch gut verwaltet, selbst wenn sie immer stärker verteilt werden. Testingenieure haben vielfach schon Schwierigkeiten damit, nachzuverfolgen, welche Software auf welcher Hardware läuft oder wo sich ein System genau befindet, ganz zu schweigen von der Überwachung der Leistung, Auslastung und des Zustands von Systemen. Glücklicherweise sind die meisten aktuellen Testsysteme PC- oder PXI-basiert und können daher direkt mit Unternehmenssystemen verknüpft werden. Dies ermöglicht die Verwendung zusätzlicher Funktionen beispielsweise für die Verwaltung von Hard- und Softwarekomponenten, die Nutzungskontrolle und die vorausschauende Wartung, sodass Testinvestitionen optimal ausgeschöpft werden können.

Erfassung und Verwaltung von Daten

image description Ein Großteil des geschäftlichen Mehrwerts des IoT ergibt sich aus den massiven Datenmengen, die von den vernetzten Systemen generiert werden. Die Verwertung von Testdaten gestaltet sich jedoch schwierig. Grund dafür sind die zahlreichen Datenformate und -quellen, die von analogen und digitalen Zeit- und Frequenzsignalen bis zu parametrischen Messungen reichen, die häufig mit deutlich höheren Raten und in größerem Umfang als bei Verbraucher- oder Industriegeräten erfasst werden. Erschwerend kommt hinzu, dass Testdaten meist isoliert gespeichert und wenig bis gar nicht standardisiert sind. Infolgedessen sind diese Daten für Unternehmen so gut wie unsichtbar, wodurch wertvolle Einblicke für andere Phasen des Produktlebenszyklus verloren gehen. So konnte beispielsweise Jaguar Land Rover (JLR) vor der Implementierung einer umfassenden IoT-gestützten Datenverwaltungslösung nur circa zehn Prozent seiner Fahrzeugtestdaten analysieren. „Innerhalb eines Jahres nach der Entwicklung und Implementierung dieser Lösung können wir jetzt schätzungsweise bis zu 95 Prozent unserer Daten analysieren und haben zudem unsere Prüfkosten sowie die jährliche Anzahl von Tests reduziert, da wir keine Tests mehr wiederholen müssen“, so JLR Powertrain Manager Simon Foster.

Um IoT-Funktionen für Testdaten nutzbar zu machen, bedarf es einsatzfertiger Softwareadapter für die Verarbeitung von Standarddatenformaten. Die Adapter müssen auf einer offenen, dokumentierten Architektur basieren, damit immer wieder neue und individuelle Datenformate, einschließlich Daten aus der Entwurfs- und Produktionsphase, integriert werden können. Testsysteme müssen außerdem in der Lage sein, ihre Daten mit IoT- und IIoT-Standardplattformen auszutauschen, damit auch andere Unternehmensbereiche von diesen Daten profitieren können.

„In naher Zukunft wird die Verwaltung und Wartung von Testsystemen, die über die ganze Welt verteilt sind, zum Standard gehören. Wir müssen daher unsere Testarchitekturen um IoT-Technologien erweitern, insbesondere um die Konfigurationsverwaltung und Datenanalysen weiterzuentwickeln und die Digitalisierung unseres Unternehmens für Industrie 4.0 zu unterstützen.“

Franck Choplain, Digital Industry Director, Thales

Visualisierung und Analyse von Daten

Da Testdaten in der Regel komplex und mehrdimensional sind, lassen sie sich nur schwer mit normaler Geschäftsanalysesoftware verarbeiten. Außerdem bieten die Darstellungsfunktionen dieser Tools nicht die für Messund Prüfdaten gängigen Visualisierungsmöglichkeiten wie z. B. Graphen für die gemeinsame Anzeige von Analog- und Digitalsignalen, Augendiagramme, Smith-Diagramme und Konstellationsdiagramme.

Auf Tests ausgerichtete Datenschemata mit passenden Metadaten ermöglichen Tools die Visualisierung und Analyse von Testdaten sowie die Korrelation der Daten mit denen aus der Entwurfs- und Produktionsphase. An gut organisierten Testdaten lassen sich zudem Analysen von grundlegender Statistik bis hin zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen durchführen. Dies ermöglicht Arbeitsabläufe, in die gängige Tools wie Python, R und MATLAB®-Software von The MathWorks, Inc. integriert werden können, und sorgt für tiefere Einblicke in Daten.

Entwicklung, Verteilung und Verwaltung von Testsoftware

Die Welt bewegt sich zunehmend von reinen Desktop-Anwendungen hin zu webbasierten und mobilen Apps. Dieser Übergang lässt sich für Testanwendungen jedoch nicht so leicht vollziehen. Ein Großteil der erzeugten Datenmengen muss direkt am Prüfling verarbeitet werden, um Pass/Fail-Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Außerdem sind häufig Interaktionen mit dem Testsystem und Prüfling durch Bedienpersonal vor Ort erforderlich. Gleichzeitig wollen Unternehmen per Fernzugriff Ergebnisse und den Betriebszustand, wie z. B. die Auslastung, von Testgeräten einsehen. Als Lösung hierfür haben einige Unternehmen spezielle Architekturen entwickelt, mit denen sich die Software zentral verwalten und der für den jeweiligen Prüfling erforderliche Softwarestack auf das Testgerät herunterladen lässt. Diese benutzerdefinierten Architekturen müssen jedoch vom Unternehmen selbst gewartet und aktualisiert werden, was zusätzliche Ressourcen erfordert, die für Aktivitäten mit höherer Wertschöpfung genutzt werden könnten.

Ein vielversprechender Kandidat für den Wechsel vom lokalen Testgerät in eine Cloud-Umgebung ist beispielsweise das Testmanagement. Mithilfe webbasierter Tools lassen sich die Betriebszustände von Testgeräten anzeigen, Testprogramme planen und Testdaten in der Cloud oder auf einem Server untersuchen. Diese Verwaltungsfunktionen ergänzen bestehende Testsysteme, die mit Standardtools und -sprachen wie NI LabVIEW, Microsoft .NET, NI TestStand und Python erstellt wurden. Mit einer modularen Testsoftwarearchitektur (Testmanagement, Testcode, Mess-IP, Messgerätetreiber und Hardwareabstraktionsschichten) können Unternehmen abwägen, welche Softwarefunktionen sie vom lokalen Testgerät auf Server oder in die Cloud verschieben. Je mehr Bereiche des Testsoftwarestacks in die Cloud verlagert werden, desto mehr können Unternehmen von den Vorteilen des Cloud-Computing für die Datenspeicherung, skalierbare Datenverarbeitung und den einfachen Zugriff auf Software und Daten von jedem Standort profitieren.

Die Vorteile des IoT für Tests nutzen

Die Nutzung des IoT zur Optimierung von Testabläufen ist keine futuristische Idee, sondern heute schon umsetzbar. Ob Unternehmen dazu in der Lage sind, hängt jedoch von ihrer derzeitigen Infrastruktur für automatisierte Tests und den dringendsten Geschäftsanforderungen ab. Das IoT ermöglicht u. a. eine verbesserte Verwaltung von Testsystemen, eine höhere Auslastung des Testequipments, bessere Einblicke in Testdaten und den Fernzugriff auf verteilte Testsysteme. Mit einer softwaredefinierten und hochgradig modularen Testplattform können Unternehmen die Möglichkeiten des IoT nutzen, die den höchsten Mehrwert versprechen, ohne sich für alles oder nichts entscheiden zu müssen.

Vernetzte Intelligenz für automatisierte Tests

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Nächste Schritte

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Mike Santori

NI Bussiness and Technology Fellow

MATLAB® is a registered trademark of The MathWorks, Inc.

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