利用数字仓库优化生产与维护环境中的电子控制系统测试

电子控制系统的复杂性——如汽车中的电子控制单元(ECU)和航空航天及国防中的生产线可更换单元(LRU)——持续增加，这对生产设施及仓库/维护、维修和检修(MRO)环境中的传统测试方法提出了严峻挑战。这些系统要求精确、快速并符合严格标准，然而传统方法常常难以满足，导致效率低下、延误及合规风险。 

NI数字仓库与数字生产设施是一种变革性方案，将测试设备、数据和流程统一成一个数据驱动、协同的生态系统。该解决方案由NI SystemLink™软件驱动，并集成产品生命周期管理(PLM)及运营技术(OT)应用，简化测试流程，提升可靠性，确保产品生命周期全程可追溯。 

对于致力于突破效率与创新边界的组织，还可选增强功能，如采用系统建模语言(SysML)的​​基于模型的系统工程(MBSE)、采用自动测试标记语言(ATML)的​​基于模型的测试工程(MBTE)​，以及测试设备的​​数字孪生来提供先进能力。这些方法不仅提升了数字仓库的效能，还为未来AI驱动的改进奠定基础。 

本白皮书探讨电子控制系统测试的挑战、NI数字仓库解决方案、可选增强功能及AI集成的前瞻性愿景，为航空航天、汽车及制造业等行业提供全面指导。

在生产和维护环境中测试ECU及LRU面临以下独特挑战：

• 生产设施——高速功能测试必须与制造吞吐量同步。但传统测试系统往往缺乏灵活性，难以适应产品变体或快速设计变更，导致瓶颈和返工。
• 仓库/MRO环境——故障诊断、维修和重新认证需进行精确、可重复的测试，符合DO-178C（航空航天）或ISO 26262（汽车）等法规标准。分散的工具和手动流程加剧了合规性与可追溯性的复杂性。设施陈旧的基础设施、分散系统和手动流程导致关键平台维护延误，影响和平时期的持续作战能力及战时应急行动中的任务执行能力。
• 跨行业痛点——测试设备不可靠、数据分散，设计、生产与维护阶段间集成度低，阻碍了效率、根本原因分析和决策制定。缺乏来自仓库与生产测试设备的全面测试测量数据及实时设备健康监测，这些对预测性维护、运营灵活性和ECU/LRU技术升级周期至关重要。

以上挑战凸显了对现代集成测试生态系统的需求，该系统能满足当前需求并灵活应对未来复杂性。

NI数字仓库与数字生产设施通过构建统一、数据驱动的测试环境应对上述挑战。 该解决方案包含以下关键组成部分：

• SystemLink软件
• 设施健康监测(FHM) 
• 基于PXI的测试系统

SystemLink软件

SystemLink软件集中管理测试数据，自动化工作流，并与PLM系统集成，确保产品生命周期内数据的无缝流动。SystemLink先进的测试管理涵盖自动化工作流编排、全面数据管理和实时分析，结合FHM主动设备可靠性监控，提供业界领先的变革性解决方案。

图1：NI SystemLink软件集中管理测试数据，实现工作流自动化并与PLM系统集成，提供业界无可比拟的变革性方案。

设施健康监测(FHM) 

FHM对测试设备进行持续、实时监控和预测分析，最大限度减少停机，确保运营就绪。 FHM监控支持测试的设备健康状况，包括以下示例：

^{图2：SystemLink实现测试设施的连续健康监测(FHM)。}

基于PXI的测试系统

PXI系统为模块化高性能测试硬件，可为ECU、LRU及其他电子控制系统提供精确、可扩展的测试。该生态系统建立了数字线程，将生产、维护和设计团队与实时及历史洞察连接起来。通过整合测试数据和设备管理，数字仓库缩短了周期时间，提高了质量，并增强了测试流程透明度。

^{图3：数字仓库将生产、维护和设计团队连接起来，从而缩短周期时间、提升质量，并增强测试流程透明度。}

针对希望最大化数字仓库潜力的组织，MBSE、MBTE和测试设备的数字孪生等先进方法提供了可选但强大的增强功能。这些工具提升了效率、可追溯性和合规性，在受监管行业中提供竞争优势。

采用SysML的基于模型系统工程(MBSE)

MBSE利用系统建模语言(SysML)创建整个系统的综合模型，包括测试设备、工作流程和电子控制系统。该方法通过以下方面增强数字仓库：

• 有效性——MBSE确保测试符合系统需求，减少错误及返工。例如，航空航天领域MBSE对航空电子系统建模，验证测试流程涵盖所有安全关键功能。  
• 可追溯性——MBSE通过关联SysML模型中的需求与测试结果，提供从设计到部署的可审计链，保障符合DO-178C等标准。
• 效率——可重用的系统模型简化测试开发及适应产品变体，节省生产时间。

采用ATML的基于模型测试工程(MBTE)

MBTE以兼容自动测试标记语言(ATML，IEEE 1671)的方式利用MBSE工作流与模型，标准化测试流程和数据交换，增强数字仓库功能：

• 有效性——标准化测试定义确保测试站和产品变体间的一致性。例如在汽车生产中，MBTE支持ECU测试快速重新配置，缩短开发周期。
• 可追溯性——ATML以机器可读格式组织测试数据，清晰记录测试条件、结果和设备配置，非常适合审计和根本原因分析。
• 可重用性——预定义的ATML测试模板减少冗余，加快生产与仓库环境中测试的部署。

^{图4：基于数字线程，可将MBSE和MBTE工作流及工具与SystemLink构建的数字仓库和FHM解决方案集成。}

测试设备的数字孪生

数字孪生为物理测试设备的虚拟副本，集成至数字仓库以优化性能：

• 有效性——通过模拟测试场景，数字孪生在执行前识别低效并优化测试序列。航空航天仓库可利用数字孪生独立于测试系统开发测试序列，完善LRU测试协议，提高故障检测率。
• 可追溯性——数字孪生记录设备性能及维护历史，确保符合运营标准并便于审核。
• 预测性维护——数字孪生实时数据结合SystemLink的FHM，可预测设备故障，减少停机。

这些增强功能提升了数字仓库的精准性、适应性和应对复杂测试需求的准备能力。

数字仓库及其可选增强功能为多个行业带来了实实在在的益处：

航空航天与国防

• 合规性——MBSE结合MBTE可确保测试满足DO-178C等要求，实现需求至结果的完整可追溯。
• 正常运行时间——数字孪生预测测试设备维护需求，减少仓库运营停机。
• 质量——SystemLink整合数据提升LRU故障诊断，增强可靠性。

汽车

• 速度——MBSE、MBTE与SystemLink简化ECU测试开发，缩短生产周期。
• 灵活性——MBSE结合MBTE模型使测试适应新车辆变体，即使设计变更也能保持产能。
• 效率——数据集中减少冗余测试，优化资源利用。

制造

• 可靠性——FHM保障测试站持续运作，最大限度减少中断。
• 可扩展性——PXI系统和数字孪生支持从工业物联网设备至消费电子的多样电子控制系统测试。

这些案例展示数字仓库如何通过MBSE、MBTE和数字孪生推进行业卓越运营。

部署数字仓库遵循结构化的分阶段方法：

1. 评估——评估现有测试流程、设备及数据缺口。
2. 核心部署——安装SystemLink、基于PXI的测试系统和FHM，建立数字线程。
3. 增强集成——根据行业或项目需求，集成MBSE (SysML)、MBTE (ATML)及数字孪生。
4. 优化——利用数据洞察改进工作流，提高测试效率。

该路线图确保顺利过渡至完全集成测试生态系统。

数字仓库以MBSE、MBTE及数字孪生为坚实基础，为AI革新测试和设备管理奠定舞台。SystemLink、PLM集成及标准化方法所构建的数据丰富环境，提供AI所需的高质量输入，实现深刻洞察。

AI提升测试效能

AI通过分析数字仓库的历史测试数据，实现以下目标：

• 预测故障——识别缺陷前的模式，实现主动测试调整。例如，汽车ECU测试中，AI可通过早期识别潜在故障单元降低故障率。
• 优化测试序列——消除冗余测试，优先关键检测，缩短测试周期且不影响质量。

AI提升测试效率

AI通过分析实时与历史数据，通过以下方式提升运营效率：

• 自动化测试开发——基于MBSE模型与历史结果，AI推荐测试参数，加速MBTE实施。
• 资源分配——AI平衡测试站负载，确保设备与人员的最优利用。

AI提升测试设备利用率

AI通过以下手段最大化测试设备价值：

• 预测性维护——基于数字孪生，AI更精准预测设备故障，安排维护避免中断。
• 动态调度——AI优化生产与仓库环境中测试设备使用，减少闲置及瓶颈。

AI成功的基础

数字仓库的结构化数据(采用ATML)、系统模型(兼容ATML的SysML)及实时监控（数字孪生）共建AI理想环境。随着AI普及，组织将在测试速度、准确性和成本效益上获得显著提升，成为行业领导者。

NI数字仓库与数字生产设施革新电子控制系统测试，解决生产与维护环境复杂性。可选增强功能——采用SysML的MBSE、采用ATML的MBTE及测试设备数字孪生，提升方案的有效性、可追溯性与合规性。这些进步不仅解决当前挑战，也为AI驱动创新奠定基础，为测试效能、效率及设备利用率带来前所未有的提升。借助NI专业和先进工具，组织可实现运营卓越，迎接测试未来。 

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