テストエンジニアとしての初日に研究室に入ったとき、私は興奮でざわめきました。私は物理学の教育から転職したばかりでした。そこでは失敗は金銭的な責任ではなく、教育のためのツールでした。教室では、何かが壊れたら修理し、そこから学び、次に進みます。しかし、本番テスト環境では、リスクがはるかに大きいことがすぐにわかりました。接続ミス、電源グリッチ、または構成ミスが1つでも発生すると、数週間分の作業が失われ、検証のスケジュールが狂い、数千ドルのコストがかかる可能性があります。

ある朝、21日間のテストが一晩で失敗したことを知り、その現実を痛感しました。停電していた。データ回復用のバックアップ電源またはセカンダリサーバがありません。私はスタンドを見つめながら、インフラの不具合という想定外の準備以外はすべてうまくいったと気づきました。その瞬間がターニングポイントでした。

偉大なテストエンジニアは単なるデータ収集者ではないことがわかりました。リスクマネージャ、システム設計者、レジリエンスビルダです。失敗を予期し、それに対応するだけでなく、長年、自信は最初からすべてを正しく捉えることから生まれるものではないことを学びました。失敗の原因を理解し、同じことが繰り返されないようにすることから生まれます。

ここに私が始めたときに知っていたらよかったと思う苦労して得た7つのレッスンがあります。 

初期には、測定する信号を正確に理解する前に、サンプリングレート、フィルタ、ループタイミングの調整に膨大な時間を浪費しました。その結果、一貫性のないデータ、複雑な結果、そして「考えられる原因」の長いリストが作成されました。

理解していないことは最適化できないことがわかりました。すべての新規セットアップは、テストフロアではなくデスクで開始する必要があります。配線します。レンジを確認します。スケールを確認します。ソフトウェアがハードウェアをラボで実行するのとまったく同じ動作をすることを確認してください。初期段階で検証することで、クリティカル実行中に表面化する問題のほとんどを検出できます。

特性評価は信頼の基盤です。ベースライン動作、センサの応答、ノイズの侵入箇所、タイミングの動作を理解すると、最適化は事後的ではなく意図的になります。

同じ計算を2回以上実行している場合は、それらを自動化します。

私の最初の主要プロジェクトの1つは、さまざまな温度と圧力でヒステリシステストを実行することでした。データの集録、解析、レポート作成に3人と3日かかりました。NI LabVIEWでプロセス全体を再構築して、1回のクリックでシーケンスを実行し、結果を解析し、フォーマットされたレポートをエクスポートできるようにしました。テストの実行時間は変わりませんでしたが、総工数は数日単位から数時間単位に減少しました。

自動化は速度だけではありません。信頼性と精神的な帯域幅です。反復タスクが自動化されると、データの解釈、設計の改善、次の反復の計画など、エンジニアリングの創造的な部分に集中できます。予測可能なものを自動化することで、予測不可能なものを適切に管理できるようになりました。

データは、そのデータを生成する環境によってのみ信頼できます。21日間のテストで不合格になったことで、インフラストラクチャを計測器と同様に真剣に扱うことを学びました。それ以来、すべての重要なベンチにUPSを取り付け、毎月の充電チェックを定期的に行い、ドキュメント化された電源経路は譲れないことを確認しました。

ドリフトはもうひとつの静かな破壊者です。時間の経過とともに、センサの経年変化、レギュレータのドリフト、および環境条件がレンジ外まで徐々に増加します。定期的に「黄金」チェック（既知のリファレンスを使用した迅速な健全性テスト）を実行して、データセット全体を台無しにする前に遅い障害を検出するようになりました。

安定したテストシステムは、安定した基盤のようなものです。うまくいったら 誰も気づかない失敗しても 誰も忘れない

私のキャリアの初期は、データは混乱していました。フォルダには、「final_v3」、「use_this_one」、および「newfinal_real.csv」というラベルが付けられました。この問題は、数ヶ月後、顧客が検証を要求した場合、適切なファイルを見つけるのに苦労したり、最悪の場合、どの構成が表されているかを識別できなかったりした場合に発生しました。

メタデータのないデータはノイズに過ぎないということをこの経験から学びました。その後、生成したすべてのファイルにキータグが含まれていました。DUT ID、テストプロトコル、Firmwareバージョン、オペレータ、環境条件、および構成の詳細。このわずかな投資は、将来における大規模な混乱を防ぐのに役立った。

簡単に言うと、2つのファイルをスワップしても誰も気づかない場合は、メタデータが薄すぎるということです。整理された検索可能なデータは便利なだけではありません。エンジニアリングの整合性のバックボーンです。 

5分間の検査により、5時間のトラブルシューティングを節約できます。新しいセットアップを接続する前に、すべての励起、終端、およびチャンネルマッピングを必ず確認してください。シールド計画が正しく、信号レンジが現実的で、接地が一貫したパターンに従っていることを確認してください。

配線をコードのように扱います。レビュー、ドキュメント化、バージョン管理を行います。各端子台を締めた後の写真は、1か月後に何かが異常動作し始めた際、メモリよりも価値があります。ほとんどの「謎の信号」は、人為的エラー、ワイヤの緩み、チャンネルのスワップ、または予期しない共有グランドです。規律正しい飛行前の習慣が、テストベンチが怪談にならないようにしています。 

優れたテストレポートは、スコープ、セットアップ、計測器、ソフトウェアバージョン、データ位置、および解析方法の全貌を示します。レポートには、別のエンジニアが独立して結果を再現できるだけの詳細を含める必要があります。それが、社内、そして顧客との信頼を築くものです。

設計変更後、クライアントに一連の結果の弁護を依頼したことがあります。テスト方法、校正証明書、コードバージョンが完全に更新されたため、5日間かかっていた会話は5分で完了しました。時間が経過したレポートは、評判とスケジュールの両方を保護します。

キャリアの初期に、マネージャーにチャートとデータポイントを渡すというミスを犯しました。彼らが本当に欲しかったのは、1つの答えでした。「私たちは前進する準備ができていますか ？ 」

リスク低減、信頼区間、および関係者がテストの状態を把握できるようにする次のステップに関するフレーミングアップデート。アクティビティの報告から影響の伝達へとシフトすることで、信頼が築かれ、エンジニアは意思決定のテーブルに座ることができます。

コミュニケーションは工学のソフトスキルではありません。これはフォース乗算器です。 

テストエンジニアリングは、忍耐、謙虚さ、精度を私に教えてくれました。初期の頃を振り返ると（電力損失をパニックに陥れたり、ノイズの多い信号を追いかけたり、レポートを書き直したり ） 、 最大の変革は技術的ではなかったことがわかります。私の考え方です

私が出会った最高のエンジニアは、テストを職人技として扱います。失敗を恐れているのではなく、失敗を予期しているのです。退屈な部分を自動化し、ロジックをドキュメント化し、余裕のあるデータを作成します。彼らのシステムは耐障害性があり、レポートは再現性があり、運ではなく準備によって得られる自信があります。

テストキャリアの初期段階では、まずドキュメント、配線、メタデータ、一貫性といった、ややこしい部分をマスターします。それらはすぐに誰かを感動させないが、信頼の基盤を形成する。工学ではデータへの信頼がすべてです

今週、3つのことのみを実行する場合は、以下を実行します。

1. 1つの反復タスクを自動化します。 
2. メタデータを標準化します。 
3. 動作を開始する前にドライランベンチテストを実行します。 

すべての優れたテストエンジニアは、21日間のテストが不合格になる前に、また厳しい方法で、これらの教訓を学びます。