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等物联网功能应用于自动化测试工作流程，可以协助测试工程师更加精彩地应付物联网的挑战。管理测试系统IoT和IIoT的基础是设备网络及统一管理。然而，目前许多分布式测试系统并没构建网络或有效地的设备管理。
一般来说，测试工程师无法追踪在任何一台硬件设备上运营的软件，或者只告诉系统的方位，而无法得知其性能、使用率和健康状况。幸运地的是，大多数现代测试系统都基于PC或PXI，可以必要相连到企业系统，从而构建额外的功能，如管理软件和硬件组件、追踪用于情况以及继续执行预测性确保，从而最大限度地提升测试投资的价值。终端和管理数据物联网的商业价值来自网络系统生成的海量数据。然而，由于不存在各种数据格式和来源，有效地利用测试数据显得十分艰难，从时域和频域的完整仿真和数字波形到参数测量等数据一般来说以远高于消费者或工业设备的速度和数量展开收集。
更加差劲的是，测试数据一般来说存储在没标准化的“孤岛”（silos）中。因此，这些数据对企业来说是“不可见的”，因此很更容易错失产品生命周期其他阶段的简单信息。
在部署全面的基于物联网的数据管理解决方案之前，捷豹路虎（JLR）仅有分析了10％的车辆测试数据。JLR动力可调经理Simon Foster回应，“我们现在可以分析高达95％的数据并减少了测试成本和年度测试次数，因为我们不必须新的运营测试。”将IoT功能应用于自动化测试数据，首先必须一套即用型的软件适配器，用作终端标准数据格式。
这些适配器必需基于对外开放的文档化架构，以便需要接管新的和唯一的数据，还包括来自设计和生产的非测试数据。测试系统必需需要与标准IoT和IIoT平台分享其数据，以从企业级数据中萃取简单信息。
可视化和分析数据由于测试数据一般来说是简单且多维的，用于标准化业务分析软件来分析测试数据有可能十分艰难。此外，典型的商务制图并不还包括测试和测量中的少见可视化功能，比如仿真和数字信号人组图表、眼图、史密斯圆图和星座图等等。
具备必要元数据管理的，面向测试的模式使工具不具备可视化和分析测试数据的能力，并将其与设计和生产数据相关联。结构明晰的测试数据可让工程师将基本统计数据分析应用于人工智能和机器学习，从而将Python、R和The MathWorks，Inc.MATLAB®软件等常用工具构建到工作流程中，进而从数据中萃取更加多简单的信息。
研发、部署和管理测试软件传统的专用桌面应用程序正在逐步改向基于网络的移动应用程序。这种改变使得测试难以实现。
首先，必须在被测设备（DUT）上展开动态计算出来，以处置海量数据并动态作出测试通过/告终的决策，同时本地操作员必须与测试设备和DUT展开交互。但是，公司期望远程访问测试设备以查阅结果和利用率等系统运营状态。为了解决问题这个问题，一些公司早已创建了重复使用架构来集中管理软件，并且将软件iTunes到基于DUT的测试设备上。
但于是以因为如此，他们必需确保自定义架构，这必须额外的资源，而这些资源本应用于具备更高业务价值的活动。更加高级别的测试管理就是指本地测试设备迁入到云端部署。
基于网络的工具可用作查阅测试设备的状态、决定测试时间以及检查启动时到云或服务器的测试数据。更加高级别的管理功能补足了用于NI LabVIEW、Microsoft.NET语言、NI TestStand和Python等常用工具建构的现有测试系统。
模块化测试软件架构（测试管理、测试代码、测量IP、仪器驱动程序、硬件抽象化层）使公司需要评估将有所不同软件功能从本地移动到服务器或云端的价值。随着更加多的测试软件栈迁入到云端部署，公司将意识到在云端计算出来存储的数据、可拓展计算出来以及随时随地精彩采访软件和数据等方面所带给的优势。
利用物联网展开测试利用物联网展开测试并不是一个未来设想，而是在当下切切实实可实现的。一个的组织的能力各不相同其当前的自动化测试基础架构和最急迫的业务市场需求。必须考虑到的一些少见领域是改良测试系统管理、提升测试设备利用率、从测试数据中取得更有意义的信息，以及远程访问共享测试系统。
具备高度模块化的软件定义方法可让企业专心于最有价值的领域，而需要作出高风险的决策。录：MATLAB®是The MathWorks，Inc.的注册商标。多行业融合政治宣传测试策略Luke Schreier，NI自动化测试副总裁：技术和流程正在横跨行业边界线，给测试领导者带给挑战的同时，也带给新机遇。基于封闭式专用方法建构的测试策略无法跟上时代脚步，反而使的组织面对风险。
与多个行业公司合作可以为的组织获取所需的新视角，及时调整其测试的组织架构。行业融合并不是一个新概念;甚至有可能是历史最历史悠久的概念之一。
有所不同市场在交互时，很大自然不会交流点子、流程和技术，从而彼此之间更为密切地交织在一起。农业和贸易互相冲突，促成了银行业。最近，医疗保健和消费电子产品的空集建构了可穿着设备。
由于我们生活在一个全球网络的世界，各种机会正以更加慢的速度和更大的规模融合。目前早已有无数关于多行业融合的评论。
博客、文章和分析报告都在叙述数字革命的加快正在政治宣传传统行业，但却很少谈到融合如何影响测试的组织。公司将其每天感受到的影响分成两个层面：挑战和机遇。
一流的的组织于是以通过利用多行业测试平台必要解决问题融合问题，同时与牵涉到多个行业的其他的组织进行合作并向其自学。建构测试创意常常被提到的一个报告是2014年Gartner的报告《产业融合：数字工业革命》”，该报告认为：行业融合是的组织发展最显然的机会。”对于测试的组织来说，这个机会将来自于利用和自学其他行业、以及将资源集中于以加快创意。
融合的核心是观点分享。在产品创意方面，人们常常辩论通过利用和自学其他行业来防止将时间和精力浪费在建构有数的东西上，这一概念某种程度可以应用于在测试策略中。功能安全性就是一个很好的例子。
经过数十年的自学，以及由于产品本身对安全性的严格要求，重型制造业制订了一种证明其嵌入式电子设备功能安全性的标准：IEC 61508。铁路和汽车等其他行业在其架构中减少了高安全性嵌入式系统，并用于EN 50126和ISO 26262标准来拓展和调整IEC 61508。
向这些标准的专家自学可以节省为测试策略加到功能安全性测试所需的时间。多行业资源挤满是行业融合一个不过于显著的益处。随着行业之间关系日益密切，其功能市场需求也更加密切。这促成为这些行业获取服务的供应商减少投资，因为这种市场需求的市场也在不断扩大。
在测试中，基于平台的供应商不会减少处理器或模数转换器等与行业牵涉到的投资，以便以更加较低的价格向所有行业获取更加优质的产品。当投资到测试硬件、软件或服务时，与单一行业选项有所不同的是，多行业解决方案可以最大化技术的利用率。
解决融合成本挑战IBM 2016年对全球最低管理层的“新的演绎边界”调研表明，“行业融合显著多达了他们预计未来三到五年内的任何其他趋势。”尽管融合的趋势仍未来将会之后下降，但它引发的更好是忧虑而不是激动。对于测试经理来说，行业融合减少了测试复杂性，必须极具适应性的测试平台和更加灵活性的的组织。
随着行业之间开始相互利用彼此的技术，它们必须对这些新技术领域展开测试并不具备涉及的专业知识。例如，汽车混合动力系统现在必须需要测试掌控、机械、热力学、电子、软件甚至电池化学的系统。如果测试系统是建构在不灵活性的封闭式专用平台之上，那么即使在几年前的测试系统，也早已早已过时了。
因此，测试系统不应不具备需要反对多种I/O类型、编程语言和有所不同供应商的开放式和模块化硬件和软件，以及明晰定义的API和互操作性标准。如果的组织不告诉下一步应当做到什么，就极具挑战性。
在融合的时代，未来更为明朗。公司、测试策略和测试平台都不应较慢适应环境未来的发展方向。例如，由于其供应链与消费电子产品的关系更加密切，历史上十分激进且依赖宽产品生命周期的航空航天业现在急需更大的灵活性。
因此，航空航天测试的组织必须其测试设备需要跟上更慢的技术改版速度，而设计需要获取这种适应性的测试架构就起着至关重要的起到。跨行业交流活动和注目其他行业的刊物可以协助团队理解近期趋势。此外，与具备多行业经验的的组织合作可以协助公司更加有效地适应环境不能意识到的情况以及利用其他行业的最佳工程实践中。
这些公司可以将他们最困惑的问题外包给早已解决问题这些问题的第三方，或者在5G和物联网等迫在眉睫的趋势中找寻其他行业的战略合作伙伴。NVIDIA和奥迪合作加快技术开发，或波音与巴西航空工业公司合作从竞争对手那里抢走市场份额等等，此类例子层出不穷，这些例子皆解释这种合作如何让的组织领先于业界同行。新的评估供应链中的测试项目以及对供应商展开审查也是明智的策略。通过积极主动采取措施，的组织可以为下一步作好打算，并对未来产生影响。
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