打造坚实的数据基础，提高验证效率并降低风险

​V&V测试在验证产品时会生成大量的数据。要从中获得更多价值，并不一定意味着生成的数据越多越好。相反，我们需要利用合适的信息，如描述测试系统状态的数据、使用的资产和正在运行的测试例程。为了实现更多价值，不仅要知道产品是否通过测试，还需要了解通过或未通过的原因。将测试数据和系统数据相结合，除了能够了解产品的性能之外，还可获得更多见解，也能让您了解流程是否需要变更。

例如，您可能会发现有些测试失败是因为仪器没有及时校准，又或许受测试的产品是现有产品的较新版本，需要使用更新版本的测试软件，但这款软件却从未部署。如果您能自行设计验证流程，并将这些类型的情况考虑在内，就可以提高效率，避免重测，更快地将产品投入生产，从而加快产品上市步伐。

在各个团队和职能部门之间共享数据比以往任何时候都更重要2。在研发过程中，大多数行业都采用仿真方法来预测产品在不同应用场景和暴露在不同环境场景中会产生怎样的反应。这个过程会产生大量的数据，可以借此了解产品的运作方式。

随着测试场景从单元测试推进到集成测试，最后到验收测试前的系统测试，获取仿真过程中产生的数据会非常有价值。虽然数据关联可能需要花费一段时间，但将仿真数据与测试数据结合在一起分析，可以提供有价值的信息，了解产品在不同场景下的运作方式，并有助于更轻松地识别问题。我们可以将从执行这些物理测试中获取的见解与研发团队共享，助其优化模型，提高保真度。

总的来说，这些数据见解可以缩短从设计验证测试(DVT)到与制造部门合作，准备生产验证测试(PVT)再到制定制造测试计划的时间。当然，其中某些事项需要各职能部门之间进行协调和探讨，但不要忽略一个事实，即当您打造了合适的数据基础，这一切都可以迎刃而解。

在开始之前，要先考虑一下打造数据基础需要做些什么：

1. 了解您目前收集的数据。评估数据的完整程度，以及您能从中获得什么见解。
2. 确定您还需要哪些数据。  
3. 创建数据策略。务必要基于大量的可用数据评估当前和未来的需求。
4. 在确定数据需求和创建数据策略后，实现设计团队和制造工程团队间的协作，提高整个产品开发周期的效率。 

​随着范围的扩大，您可能还会发现您想为个人提供相关数据，如经理和高管层受众。他们可能正在寻找更具全局观的信息，以便能够深入了解整个价值链，以及全新的高性能产品何时能够发货。

​用有限的资源来满足越发紧迫的时间要求，同时应对更高的产品复杂性并非易事。但如果您的V&V测试团队能在满足时限要求、验证功能和确保质量的基础上，提供更多的业务价值，就说明对您的团队而言，额外的资源可以发挥效用。我们来分析一下如何在降低风险的同时提高效率，以便您有余力去完成更多的事情。

众所周知，如果设计工程师专注于解决所发现的问题，开发进度就会放缓。当产品进入V&V阶段，在面对以下情况时，强烈的时间紧迫感便会随之而来：

• 制造部门希望产品在某个特定的日期开始生产。
• 销售和市场营销部门已制定主流用户收货时间计划，但V&V团队却发现存在问题，需要再次进行设计迭代。  
• V&V团队遇到测试设备未校准的问题，必须重测。
• 对数据进行分析和执行根本原因分析的时间太长，以至于V&V团队不得不承担质量确认风险。 

目前来看，上述某些事项是我们无法控制的。那么合适的数据能带来什么帮助？

既然期限无法妥协，那么提高效率的方法是获取能够限制必要重测次数的数据。要降低必须进行重测的风险，可以考虑两个关键需求：

• 能够查看整个系统的信息。这些数据有助于我们在开始验证测试前确定测试系统的状态。在集中位置提供这些数据并支持访问，您的V&V团队便能够快速、轻松地审查系统，并在验证测试开始前了解测试系统的概况，从而确保系统在测试前一切就绪。  

• 实时使用数据。对测试数据和系统数据设置阈值意味着您能更早地发现错误，虽然这不能避免重测，但可以使您的团队在问题发生时立即察觉，而不是在测试完成后开始查看数据时才发现问题，从而提高效率。

在审查测试结果的同时，使团队能够查看历史记录和性能的相关数据，通常也会提高效率。通过快速排除错误是否为系统（流程）错误或受测试的产品是否未达到预期性能（设计问题），团队可以加快根本原因分析的过程。采用合适的工具可以多方面提高效率：

• 通过实现更多流程环节的自动化来优化工作流
• 消除瓶颈
• 追溯测试编排、测试执行和数据管理的情况
• 缩短将有价值的见解反馈给设计工程师的时间  

合适的数据基础可以让您更快地进行设计迭代，加快产品上市步伐。

成本对组织来说至关重要。不考虑如何使用数据获取有助于控制成本的见解，往往有所欠缺。V&V团队要执行高质量的测试，就需要高水准的可靠设备，而这种设备会十分昂贵。 

对于所拥有的设备以及如何使用设备，您应该游刃有余。否则，您最终可能会因为某项测试而投资新的设备，但其实用目前没有用到的已有设备原本也可以完成这项测试。投资新设备不仅成本高昂，采购过程也可能会很漫长，最坏的情况是可能无法满足时限要求。 

系统层面也是如此，无论是您的系统由记录到测试台的纯数据组成，还是您拥有大规模的硬件在环测试系统。能够确定所有系统中未使用的设备，便有机会可以重新利用这些设备来进行其他测试，而不是采购更多的设备。相反，当您确实需要增添设备时，也能据此做出基于数据的战略性投资，因为您可以很轻松地了解到自己是否已经获得了充足的设备。所有这些的实现都需要拥有合适的数据基础。

我们已经讨论了打造坚实的数据基础可如何提高效率，降低风险，并帮助您控制成本。您不必从头做起，如果您能评估当前所拥有的数据，并利用合适的数据来获得团队所需的见解，就可以为整个业务提供更多的价值。 

虽然我们已经讨论了数据可以带来的优势，但尚未讨论如何在团队中进行架构和集成。明确自己所需的数据只是成功的一半。您的系统还必须要有数据管道，以便实现数据的摄取和转换，从而进行数据索引和搜索。或许您的公司已经在进行数字化转型。如果是这样，您需要确保可以连接到更大的数据湖，其中也存储着许多其他来源（如ERP系统、接受服务跟踪、CRM系统等）的数据。然后，业务分析团队就可以利用生成的所有数据来了解业务情况，从而推动整个组织的变革。 

不过，您并非孤军奋战。NI已与多个测试团队合作开展评估、架构设计和部署流程，我们的客户基于SystemLink™软件进行系统和数据管理，已经具备了这些能力。我们来初步讨论一下您目前处于哪个阶段，以及您想要实现的目标，这样我们就可以合理安排，对您的准备工作提出大概的建议。