7 種常見的測試作業挑戰與解決方法:適用於測試、驗證與工程團隊的實用指南

許多活動會拖慢工程團隊的速度,而這些活動會發生在測試本身之外。工程師花時間維護系統、尋找設備、協調資源、搜尋歷史資料、除錯故障以及組裝報告。隨著測試環境可擴充至更多產品、系統、團隊與地點,而不連線的工具與手動流程也使得這些作業變得越來越困難。

測試結果的可靠性不只在於測試程式碼。其取決於測試週遭的系統、資產、資料、工作流程與作業流程。下列章節將探討測試組織所面臨的 7 項常見挑戰,以及解決這些挑戰的實用方法。

測試系統幾乎不會保持靜態。軟體更新、驅動程式變更、作業系統修補程式、設定調整與疑難排解修正作業,都會逐漸造成工作站之間的差異。同時,如硬碟空間不足、服務停止、遺失軟體相依性或校準過期等問題,可能會一直隱藏,直到測試即將開始。其結果就是設定漂移、意外停機時間、測試執行不一致,而工程師也會花寶貴的時間判斷有哪些變化,以及這些變化是否影響測試結果。

將測試系統視為受管理的作業資產,而非隔離工作站。定義經核准的軟體與設定基準,集中部署變更、追蹤每個系統所安裝的項目,並持續監控系統狀態與就緒狀態。這樣的配置可讓團隊在測試作業中斷前先找出問題,並於不同的系統、實驗室與據點中保有一致的環境。

SystemLink 提供分散式測試系統的集中化能見度與管理功能,能支援團隊執行下列作業:

• 在多重測試系統上部署軟體與更新
• 追蹤軟體版本與部署記錄
• 比較設定並辨別設定漂移
• 監控系統狀態與作業狀態
• 在測試前檢驗資產校準與系統整備度

透過連結設定管理與系統狀態與就緒狀態資訊,團隊即可減少可預防的停機時間、提升可重複性,並更快針對系統相關的測試故障進行除錯。

測試設備通常是實驗室最大的投資之一,但工程師仍然難以回答基本問題:設備在哪裡?是否可用？是否已校準?是否符合測試需求?隨著實驗室不斷成長,資產資訊會在試算表、校準系統、設備標籤、資料庫與機構知識之間變得零散。工程師會花寶貴的時間搜尋儀器或向同事諮詢，而適合的設備卻可能在其他地方閒置。資產資訊不夠透明可能會延誤測試進度、降低設備利用率、增加不必要的採購，倘若使用到未適時校準的儀器，也會產生風險。

建立整合位置、可用性、校準狀態、技術規格、擁有與使用記錄的測試資產集中資料庫。透過跨實驗室與團隊的整體設備檢視,工程師就能快速找到符合測試需求的資產,實驗室經理也能找出使用率低落的設備、容量限制,以及最佳化未來投資的機會。

SystemLink 提供集中化資產管理功能,可協助團隊執行下列作業:

• 依規格與功能搜尋測試設備
• 追蹤資產位置、擁有與可用性
• 監控校準狀態與即將到期日
• 使用資產記錄與 QR 碼尋找設備
• 量測設備與測試系統的使用率
• 使用使用率資料支援產能規劃與採購決策

SystemLink 針對測試資產建立通用記錄系統,協助工程師更快找到合格的設備,同時協助實驗室經理改善現有資源的使用率。

隨著測試需求與日俱增,人員、測試系統、設備與優先順序的協調作業也變得越來越複雜。測試系統看似可用，其實可能有下列情況：必要設備正在使用中，或者已經送去進行校準、可能已經安排了負責的工程師，或者可能有某項優先順序更高的需求需要同樣的資源。許多實驗室會透過試算表、行事曆、電子郵件與非正式通訊管理這些相依性。這些工具或許適用於小型團隊,但對於執行測試所需的完整資源與條件,可提供有限的能見度。最後就是排程衝突、延遲測試、行政負擔,以及使用率低落的測試能力。

將排程管理為連線的作業工作流程,而非個別預約的集合。將測試要求、優先順序、系統可用性、資產整備度、資源分配與執行狀態,都納入共用檢視畫面中。這樣的改變除了能協助團隊了解測試系統是否可用，也能讓團隊掌握執行測試必須用到的一切是否已經就緒且處於可用狀態。有了更清楚的需求與資源限制,團隊就能及早解決衝突、更有效地排定工作優先順序,並改善測試產能,而不必增加產能。

SystemLink 可協助團隊執行下列作業,以協調從需求到執行階段的測試作業:

• 提交與追蹤測試需求
• 管理優先順序、工作訂單與測試計畫
• 排定共用測試系統與資源的時間
• 考量系統與資產可用性
• 追蹤執行狀態與即將進行的工作
• 協助團隊共同了解實驗室需求與產能

SystemLink 可連結排程與操作整備度,協助團隊減少協調作業、避免資源衝突,並充分運用可用的測試能力。

測試組織會透過自動化測試系統、量測裝置、資料庫、檔案共用與客制化應用,產生大量資料。隨著測試範圍擴大到不同的產品、團隊與地點,結果往往會分散在不同的儲存位置與格式上。當工程師需要歷史資料時,可能會花大量時間搜尋正確的檔案、判斷資料代表的內容,或是找出可實際比較的結果。在某些情況下,團隊只會因為難以尋找或重複使用之前的結果,而重複測試或重新建立分析。問題不是缺乏測試資料。而是要讓資料更容易找到、理解、比較以及使用。

自動擷取測試結果與相關檔案，以及說明測試項目與資料產生方式的元資料。透過可搜尋元資料整理測試資訊,讓工程師可在不同系統與專案之間尋找相關結果、篩選大型資料集、比較類似測試,並重複使用歷史資訊,無需從無到有開始。我們的目標不只是集中儲存。其目的在於將測試資料轉換為可探索且可重複使用的工程資源。

SystemLink 可讓團隊執行下列作業,協助團隊管理與存取測試資訊:

• 收集多種測試系統與工具的測試結果
• 儲存相關檔案與測試產出物
• 取得與管理測試元資料
• 跨大型資料集搜尋並篩選結果
• 存取跨團隊與地點的歷史測試資訊
• 連結 NI 與第三方工具的資料

SystemLink 會自動擷取測試資料與元資料，將分散的結果轉為便於搜尋的工程知識庫。工程師可以快速尋找相關的測試執行、跨專案比較結果,並重複使用歷史資訊,無需重新建立測試或分析。AI 的價值取決於能夠取得的資料與背景資訊。透過連結系統、資產、軟體、工作流程與測試資料，SystemLink 奠定了基礎，讓 NI Nigel™ AI 能提供有意義的工程深入分析。SystemLink 可將測試結果、檔案、資產與作業資料連結至單一平台,因此,Nigel AI 可運用該背景,協助工程師使用自然語言探索資訊。相較於手動搜尋檔案與資料庫,團隊可以提出問題、找出各種關係,並找出測試資料中的趨勢。例如,工程師可以詢問 Nigel: 

• 我們之前是否曾測試過類似的產品配置?
• 為具有相同硬體修訂版本的系統顯示測試結果。
• 上次軟體部署後,哪些測試最常失敗?
• 過去 6 個月的產品 A 與產品 B 效能比較。
• 哪一項結果與此測試失敗案例最相似?
• 近期執行測試時出現哪些趨勢或異常

SystemLink 結合了緊密相連的測試資料、豐富的元資料,以及以 AI 為基礎的探索,可協助團隊更快找到資訊,並發揮歷史測試知識的價值。

測試失敗會告訴您發生什麼事,但往往無法解釋原因。調查故障所需的資訊可能分散在多個系統中：測試結果在其中一個位置、軟體版本在另一個位置、校準記錄又在不同的位置，而支援檔案或設備記錄則散落在不同的工具中。接著,工程師必須先重建測試執行時的條件,才能開始找出根本原因。這種情況會拖慢調查時間、增加重新測試的次數,使得難以重現或信任結果。

在執行時,保存並連結每個測試結果的作業內容。這樣的背景資訊可能包括所使用的測試系統、軟體和驅動程式版本、組態設定、儀器和資產、校準狀態、測試規格、產品資訊、環境條件、記錄，以及支援檔案。除了結果之外，只要工程師還能同時掌握這些緊密連結的背景資訊，就能更加有效地比較測試結果、找出改變之處，並且將可能造成故障的條件縮小範圍。

SystemLink 可協助團隊將測試結果與測試執行相關的系統、資產、軟體、檔案與元資料建立連結,進而完成下列作業:

• 將測試結果與測試期間使用的系統和資產建立關聯
• 追蹤軟體與配置版本
• 保留校準與設備記錄
• 將規格與元資料與測試結果連結
• 儲存相關的記錄、檔案與測試產出物
• 搜尋並比較歷史結果與條件

SystemLink 可保留測試結果、軟體版本、資產、校準記錄、設定與支援檔案之間的關係,因此,Nigel 可協助工程師使用測試環境的完整作業環境來調查故障情況。工程師不需要從多個系統手動收集資訊,而是可以提出問題、比較過去的故障情形、找出通過與失敗的執行之間的變化,並加速進行根本原因調查。例如,工程師可以詢問 Nigel:

• 上次通過與第一次失敗的測試之間有什麼不同?
• 我們以前是否遇到這種故障?
• 哪一次軟體部署是在故障次數增加之前進行的？
• 這些故障是否有相關的常見資產、配置或環境條件?

SystemLink 保留產生每個結果的內容,協助工程師縮短重建測試條件的時間,並增加找出故障原因的時間。

測試與實驗室主管不但需要了解目前的實驗室表現,還要了解實驗室是否具備支援能力,以利因應未來需求。他們可能需要回答下列部分問題:

• 我們是否跟上目前的測試需求速度?
• 我們的產出量和利用率是多少？
• 哪些系統或資源會造成瓶頸?
• 我們是否有足夠的產能可以擴大驗證範圍或提高生產量？
• 現有測試系統是否能充分運用?
• 我們是否有充分理由採購額外的設備？
• 哪些環節的故障或停機在影響生產力？

要回答這些問題,通常必須手動結合來自測試系統、設備庫存、時間表、試算表與定期報告的資訊。到資料組裝完成時,操作情況可能已有所變動。

定義能反映測試作業狀態、生產力與產能的 KPI，並持續收集與分析相關資料。產出量、利用率、停機時間、系統狀態、故障趨勢與測試活動等指標，能協助團隊了解目前的效能表現，並據以判斷何處需要 (或不需要) 增加產能。這點能讓實驗室主管更清楚地決定資源分配與投資方式。舉例來說,使用率與需求趨勢有助於判斷是否有理由採用新的測試機、現有容量是否能支援額外的驗證需求,或是排程或可用性問題是否會造成容量限制。目標不只是要建立更多控制介面。其目的在於將營運資料轉換為團隊可用的資訊,以提升效能並規劃未來產能。

SystemLink 可協助團隊執行下列作業,進而量測、監控並了解測試作業:

• 追蹤產出量、利用率、停機時間與系統狀態等 KPI
• 透過互動式控制介面監控測試活動與實驗室效能
• 辨別瓶頸、使用率低落的資源,以及重複的故障模式
• 跨系統、團隊與地點的效能比較
• 分析使用率與需求,以便進行產能規劃
• 運用歷史資料支援設備投資決策
• 自動進行重複的分析與報表製作工作流程

SystemLink 在單一平台中連結測試系統、軟體、資產、作業指標與測試資料,藉此建立實驗室運作情境的集中資料來源。這樣相互連結的資料基礎架構，能讓團隊透過控制介面與 KPI 監控效能表現，同時減少運用多種工具收集與整合資訊所造成的工作量。控制介面能讓主管掌握既有指標與預期報表，協助其長期追蹤利用率、產出量、停機時間及其他營運 KPI。不過，單靠預先定義的控制介面，未必總能看出營運方面的問題。團隊通常需要調查新的問題、了解非預期趨勢,或是找出多個資料來源之間的關係。這正是 Nigel 擴充 SystemLink 的價值的地方。SystemLink 可連結測試系統、資產、軟體部署、校準記錄、測試結果與作業工作流程的資料,因此,Nigel 可存取指標背後的內容。工程師與主管不需手動彙整多份報告與試算表中的資料，而是能夠使用自然語言探索營運效能、找出模式，再從緊密連結的測試環境發掘深入分析。例如,您可以使用 Nigel 回答下列問題:

• 哪些測試系統會限制產出率？
• 我們的產能是否足以支援 20% 的測試需求增加?
• 哪些系統使用率低?
• 什麼原因會導致停機時間延長?
• 新增其他測試系統是否能解決瓶頸?
• 哪些實驗室還有餘裕能承接額外工作？

SystemLink 結合緊密連結的營運資料、控制介面和 AI 驅動的分析，協助團隊不再只是監控 KPI。團隊可了解效能變化的根本原因、找出改善使用率的機會、運用資料證明資本投資的合理性,並針對如何擴大測試作業做出更明智的決策。

原本適用於單一實驗室的流程，隨著測試作業規模擴大到更多團隊、產品與地點後，往往會變得難以管理。不同站點可能會採用各自的工作流程、命名慣例、軟體版本、存取控制、使用說明與資料處理流程。隨著時間的推移,這些差異使得重現結果、維持可追蹤性、加入新工程師,以及證明測試執行一致的作業變得更加困難。隨著組織在團隊、區域與業務單位之間擴充,維持治理、安全性與可追蹤性,與維持營運效率一樣重要。其挑戰不只是成長。更要在擴大測試規模的同時維持一致的營運方式，避免增加風險、降低協作效率，或降低結果的可信度。

為整個組織的流程建立通用作業架構,同時保有針對特定產品或應用需求的靈活性。常見的做法可能包含下列流程的規格:

• 軟體部署與系統設定
• 資產與校準管理
• 測試工作流程與使用說明
• 資料管理與保留
• 使用者存取權限與操作權限
• 報告與可追蹤性需求

標準化可減少不必要的作業變化,同時不影響工程靈活性。團隊應能根據共用的基礎開始工作，同時依據不同產品與計畫的需求調整測試方法。

SystemLink 可協助組織在分散式團隊與實驗室之間,執行下列作業,以建立一致的測試作業:

• 標準化軟體部署與系統管理
• 維護共用的資產與校準記錄
• 集中處理測試資料與作業資訊
• 管理使用者角色與權限
• 支援一致的工作流程與可追蹤性
• 應用共同的報告與治理實務
• 提升跨團隊、計畫與地點的能見度與控制能力

透過與 SystemLink 建立共用的作業基礎,組織就能擴充測試作業,不必在每個地點重新建立流程,也不必失去對測試執行方式的能見度。此外還能建立一致且息息相關的資料基礎,支援整個組織的自動化、分析與人工智慧。

測試組織被要求加快行動速度,同時管理更多系統、更多軟體、更多資料與更複雜的作業。解決方案不僅止於執行更多測試或增加更多工具。其目的在於提高測試作業的連線、自動化與智慧化程度。

只要連接系統、資產、時程、測試資料與作業環境,團隊就能減少搜尋資訊、協調資源、進行基礎架構除錯與組裝報告的時間。工程師可更快取得所需的資訊,而實驗室主管則可獲得所需的能見度,以提升使用率、規劃產能並做出更明智的投資決策。隨著這些基礎的緊密相連,下一個機會就是使用自動化與 AI,協助工程團隊加快工作速度,並且更有效地利用現有的資訊。

圖 1.SystemLink 將您的整體測試作業整合至單一平台。

自動化可以省去重複的作業。控制介面能持續呈現重要的 KPI。Nigel AI 可協助工程師與主管探索資料、建立資訊關聯、調查非預期結果,並解答作業問題,無需手動瀏覽多個系統與試算表。這些功能無法取代工程專業知識。這些工具會協助工程師以更大規模更快速地應用這些專業知識。

隨著測試環境持續發展，能整合營運流程並善用自動化、資料與 AI 的組織，就會更有能力提升產出量、擴大驗證範圍、因應變化，並維持對測試結果的信心。 

測試的未來不只是執行更多測試或更快地執行測試，而是要將測試作業轉型為相互連結、由資料驅動的工程作業，讓工程師掌握所需的背景資訊、透明資訊與智慧，進而更有信心地做出更好的決策。

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