浅谈测试数据自动化管理系统的建设
浅谈测试数据自动化管理系统的建设
摘要 测试数据自动化管理系统提供了产品生产单位进行测试数据采集、归档、展示、分析和处理等功能，通过计算机信息技术手段实现提高测试数据质量，提升产品制造技术和测试管理水平，降低技术改进成本、缩短研发周期，深入挖掘测试数据价值的目标。
关键词 测试；自动化；提高 ；数据；产品质量
引言
在产品生产中，产品测试是重要阶段，通过测试信息，可以为各类人员提供产品功能、性能等多方面的信息。并且在测试信息知识库的基础上，可以提供同类产品测试数据的浏览，分析，技术人员吸取经验，加快了技术支持改进，增强了产品质量。信息化技术应用到产品测试领域是现代仪器发展的必然趋势，推进基于信息化的测试数据自动化管理系统可以实现从传统“机械军工”向数字化、集成化、网络化“数字军工”转变。
1 系统介绍
1.1 系统总体设计
（1）系统总体结构
测试数据自动化管理系统采用C/S+B/S模式结构，即多个数据采集终端为客户端、SQL Server为数据库服务器所组成的C/S模式结构与浏览器（IE）、Web
Server应用服务器和SQL Server为数据库服务器所组成的B/S三层模式结构相结合，解决了多数据源异构工程的数据集成和管理，实现测试数据工艺流程、过程数据资源的全过程管理系统。
（2）系統功能
系统主要用于产品生产过程测试，通过集成多种专业采集系统、测试仪器，实现生产测试数据自动化采集、集中存储、关键测试参数控制，质检单自动生成等功能，整个系统是多项目并发测试，同时多项目采集管理，并形成相关关联，达到快速产品测试及管理，形成对产品的测试数据追溯。
1.2 系统功能模块应用
从功能模块上划分，可分为：测试过程管理、测试任务管理、测试数据数据库管理和系统管理。其中最为重要的测试过程管理大致包括测试设计、测试准备、测试实施、测试数据获取、测试数据处理和测试报告生成六个阶段。
测试设计：对测试进行计划，明确测试相关的资源，测试内容和具体测试实施的步骤，具体体现在系统工艺管理的流程设计和表单定制。
测试准备：完成对测试人员的落实、零组件的配套情况等操作，对测试准备阶段产生的测试数据和文件进行管理，体现在系统测试生产运营管理模块。
测试实施：准备工作完成后需进入正式测试，正式测试需要对测试过程相关表格做详细记录，一般会改变测试状态，根据测试状态的不同产生不同类型的测试数据，体现在测试任务管理中。
数据获取：测试数据大部分由测试设备产生，会产生不同格式的测试数据，由采集设备完成对测试数据的采集与转换，最终形成统一标准的格式数据，通过自动导入或手工导入方式导入测试库进行统一的管理，体现在已办及代办任务的各类数据。
数据处理：对获取的测试数据通过分析算法进行数学处理，变换为清晰可分析的数据形式，体现在系统测试流程表单中。
报告生成：对整个测试进行描述和说明，整理相关的数据，对测试数据进行分析，形成测试结论，最后为任务提出方整理出可交付的测试报告，体现在系统测试过程表单明细查看及报告单生成。
（1）工艺管理
设计和维护测试工艺流程，管理测试项目，定义和绑定检验要素，链接测试表单；表单流程匹配，表单管理，编辑字段设置属性。
（2）数据采集与控制
智能化数据采集，实现串口、并口等多种数据文件格式的自动解析和智能化匹配，自动进行合格性判断。
（3）数据统计
提供通用的数据处理方法和专用算法，用户方便定制数据处理模式；对测试数据进行综合分析、挖掘处理，数据对比，找到规律性趋势；能适时动态对主要生产环节进行过程能力的分析、评估。
（4）测试任务管理
任务管理主要包括任务创建、任务下发、代办任务、已完成任务等。任务的创建提供多种方式，可以人工手动创建，还可以通过与其他系统的接口接收数据进行自动创建，任务的流转依据流程配置的规则步骤进行，并可对任务进度进行实时监控。
（5）系统管理
保证系统的基础信息支撑和安全性，系统管理员可以创建组织信息、用户信息、备份数据、恢复数据；系统安全员可以创建角色、定义权限、赋予角色、定义人员密级；系统审计员可以审计系统日志和异常现象。系统管理保证系统的基础组织架构信息、认证安全、备份恢复，包括人员管理、权限管理、角色管理、三员管理、密级管理、恢复。
（6）知识管理
管理流程、任务、项目执行过程中产生的各种文档、标准、规范的信息。在测试过程中动态积累测试知识，便于测试知识的学习及测试经验的积累，为各专业人员提供学习、分享的知识平台。
2 系统价值
该系统为解决产品生产过程数字化测试数据集成和管理提供了重要手段，特别是实现了测试数据的自动采集与集成，消除了“数据孤岛”现象，大幅度提高测试数据管理水平和利用水平，能够很好地规范测试流转过程，能够更加合理地利用测试资源，在很大程度上完善企业产品信息化管理环節。
2.1 提高测试数据管理和利用水平
（1）数据采集自动化
将信息技术成功应用到精密测试领域，实现了测试自动化，通过自动测试数据读取入库，减少人为误差，确保过程数据的准确性。
（2）数据有序统一管理
系统将原先散落在各个部门、各测试室、各测试设备硬盘的测试数据、测试文档、测试信息统一存储在系统数据库中，根据企业的实际情况按照企业的客观管理形式以有序化的结构树展现出来，并提供符合企业实际不同维度的展现形式。
（3）历史数据便于查询
用户可以在系统中以统一的、习惯的方式来浏览测试数据；系统以有序化、多维度的存储和展现，提供快捷方便的查询方式，在很短的时间内查找到历史测试数据。找出不同测试之间的异同，积累测试经验，极大程度上改善测试数据查找、整理、对比的困难处境。
（4）提高数据安全性
安全、可靠的提供严格权限控制机制，通过测试数据操作级别和业务级别的控制，保证测试数据的安全共享和传输，同时系统严谨的备份和数据恢复机制，很大程度上减低了数据损坏和泄露的风险。
2.2 提高测试业务过程流转的规范性
（1）提高测试流程的规范性
不同企业都有自己已经具有一套运行时间较长的测试流程，测试流程的环节都是依靠人工监控和执行，可监控性较差。通过引入测试数据自动化管理系统对测试流程进行信息化的梳理和优化，在系统中可以一目了然的监控测试的进展情况，提高测试流程的规范性。
（2）改变测试计划无法实时跟踪的现状
系统通过测试计划管理，通过测试计划和测试任务的关联，提供测试完成情况的统计和展示，实现测试计划的实时跟踪。
（3）提高测试资源的利用效率
测试系统中对所有的测试资源基础信息、库存情况、使用记录、定检记录、所处状态进行统一管理，在测试过程中实现联动选择，提高了测试资源的管理水平和利用效率。
（4）打通产品测试与产品其他环节之间的数据孤岛
系统的引入弥补了产品研制生命周期测试环节的信息化管理的空白，也提高了企业整个的信息化建设水平。为实现产品研制数据的融合贯通建立条件，实现企业数据的最大程度的完整性、关联性。
3 结束语
目前测试数据自动化管理系统已应用于企业新品生产中，可以有效地提高产品测试过程数据管理效率，大幅度提高产品生产过程流转追踪程度，促进了生产率的提高，系统能够加速实现产品的工程化，促进新品快速迭代研发，稳定批量生产，提升复杂机电产品生产过程综合质量控制能力。
系统建设方案
系统建设方案
系统建设方案
一、系统建设目标：
1. 提高工作效率：通过建立一个高效的信息管理和数据处理系统，实现办公自动化和信息化。
2. 提升服务水平：通过系统化的客户关系管理和沟通渠道，提高客户满意度和忠诚度。
3. 加强数据安全性：通过加强系统的访问控制和数据备份措施，保障信息的安全性和完整性。
二、系统建设内容：
1. 网络平台建设：搭建一个稳定安全且高效的内部网络，包括建立服务器、安装网络设备、配置网络防火墙等。
2. 数据库建设：建立一个统一的数据管理系统，将各个部门的数据进行整合和管理，便于信息共享和协同工作。
3. 办公自动化系统建设：实施电子文档管理系统、办公设备和软件的升级，提高日常办公效率。
4. 客户关系管理系统建设：建立一个全面的客户信息数据库，包括客户基本信息、购买记录、投诉反馈等，以便更好地服务客户和进行市场分析。
5. 数据安全保障措施：加强系统访问控制措施，包括权限管理、用户身份验证等；定期进行数据备份和恢复测试，确保数据的可靠性和安全性。
三、系统建设步骤：
1. 系统需求调研和分析：对公司的业务流程进行深入了解和分析，确定系统建设的关键需求和功能。
2. 系统设计和方案选择：根据需求分析的结果，设计系统的整体架构和模块功能，选择合适的技术和软件平台。
3. 系统开发和测试：根据设计方案，进行系统开发和编码，同时进行严格的测试和调试，确保系统的稳定性和可靠性。
4. 系统部署和上线：在开发和测试完成后，将系统部署到生产环境中，并进行最后的验收和上线。
5. 系统运维和维护：建立一个完善的系统运维和维护流程，包括定期备份和监控系统性能，及时处理故障和问题。
四、系统建设预算和时间计划：
1. 预算：根据系统建设的具体需求和规模，制定一个合理的预算，包括硬件设备、软件平台和人力成本等。
2. 时间计划：根据系统建设的具体内容和工作量，制定一个详细的时间计划，包括需求调研、方案设计、开发测试、上线部署等。
基于工作流的测试数据库管理系统
第Ｌ６卷第ｌＯ期 ２００６年１０月 计算机技术与发展
（ ）ＭＰＵＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬ（Ｘ；Ｙ ＡＮＤ Ｉ ＼ Ｕ）ＰＭＥＮＴ Ｖｏ１．１６ Ｎｏ．ｔＯ Ｏｃｔ．２００６
基于工作流的测试数据库管理系统
沈 军，马 瑞
（北京航空材料研究院，北京１０００９５）
摘要：介绍了一个基于工作流的测试数据库系统开发过程。对系统结构划分、软件开发技术及系统特点进行了讨论。该
系统采用了ｄ０ｔＮ田平台，设计新颖，界面友好，操作方便，实现了材料性能数据的电子化存储和高效化管理。
关键词：信息系统；工作流；ｄｏｔＮＥＴ；ＡＤＯ．ＮＥＴ 中图分类号：ＴＰ３１１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３—６２９Ｘ（２００６）１０—０２１４—０３
Ｔｅｓｔｉｎｇ ＤＢＭＳ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｗｏｒｋｆｌｏｗ
ＳＨＥＮ Ｊｕｎ，ＭＡ Ｒｕｉ
（Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌ Ｍａｔｅｒｉａｌｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００９５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ａ ｄａｔａｂａｓｅ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎｗｏｒｋｆｌｏｗｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｓｔｒｕｃ・ ｔｕｒｅ．∞ｆｔｗａｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｄａｔａｂａｓｅ ｓｙｓｔｅｍ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｓ ｍａｎｙ ｍｅｒｉｔｓ，ｓｕｃｈ ａｓ ｎｏｖｅｌ ｄｅｓｉｇｎ，ｆｒｉｅｎｄｌｙ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ａｎｄ ｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ｓｙｓｔｅｍ ＩＴｌａｋｅ８ ｆｏｒ ｍｏｒｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ；ｗｏｒｋｆｌｏｗ；ｄｏｔＮｇＴ；ＡＤＯ．ＮＥＴ
质量管理体系数字化落地
质量管理体系数字化落地
随着科技的不断进步和应用的普及，数字化转型已经成为企业发展的趋势。而在质量管理领域，数字化落地也日益显现出其重要性和价值。本文将从质量管理体系数字化的定义、实施步骤及需注意的问题等方面进行探讨，旨在帮助企业更好地实现质量管理体系数字化落地。
一、质量管理体系数字化的定义
质量管理体系数字化，简而言之，就是将传统的质量管理体系通过信息技术手段进行数字化转化和应用，实现质量管理的自动化、智能化和数据化。数字化落地使得质量管理过程更加高效、精确，并提供了更多的数据支持和决策依据。
二、质量管理体系数字化的实施步骤
1. 明确目标：企业在实施质量管理体系数字化之前，需要明确数字化的目标和预期收益。这可以是提高生产效率、降低质量成本、加强全员质量意识等方面的改进。
2. 资源准备：数字化转型需要充足的资源支持，包括人力、财力和技术等方面的投入。企业需评估现有资源水平，以保证数字化能够顺利进行。
3. 数据收集和整理：数字化的关键在于数据的收集和整理。企业需要明确需要收集的数据内容和指标，并建立相应的数据收集系统和流程。 4. 系统建设：根据质量管理的需求和现有资源状况，企业可以选择开发自己的质量管理系统，或者购买第三方质量管理软件。系统建设时需要考虑用户友好性、数据安全性等因素。
5. 测试和优化：数字化系统上线之前，需要进行系统测试和优化，以确保系统的稳定性和功能完备性。这一步骤非常重要，可以避免在后续使用过程中出现大量问题。
6. 培训与推广：数字化系统的成功使用需要员工的积极参与和配合。因此，在系统上线后，企业需要开展相关培训和推广活动，以提高员工的接受度和使用效果。
三、质量管理体系数字化的问题及解决方案
在质量管理体系数字化的过程中，可能会遇到一些问题。以下是几个常见问题及相应解决方案的举例：
1. 数据安全性：质量管理涉及到企业核心数据，数据的安全性是数字化落地的重要保障。解决方案可以是建立专门的数据安全管理机构或委员会，制定相关的数据安全政策和规范，并引入先进的数据安全技术。
建设工程质量检测机构信息化管理
建设工程质量检测机构信息化管理
摘要：建设工程质量检测机构通过对政府、社会、企业提供公正、可靠的检测结果，对建设项目的质量保障起到了至关重要的作用。随着信息化和现代化的发展，各行业对提高管理规范化的客观需要，信息化和无纸化办公逐步普及，信息化应用水平和效果显著提高。建筑工程质量检验机构已逐渐意识到信息化管理对提高检验工作质量的重要作用，而要保证检验工作的公正、可靠，必须建立一整套的、行之有效的质量管理制度。
关键词：质量检测机构；信息化；质量管理制度
1.建设工程质量检测机构的信息化管理
当前，建筑工程质量检验机构信息化已基本涵盖了检验机构的日常工作，包括办公自动化、检验业务管理信息系统、测试数据自动采集系统、与上级监管单位的工作联动等几个方面。其中，OA业务管理系统主要用于管理机构内部的检测业务流转、检测数据计算与报告编制、设备资产管理、质量体系管理、人员档案管理、日程安排、工作计划等，在保证检测报告规范性与正确性的同时，提高检测效率和监管力度；试验数据自动采集实现试验数据录入的自动化，避免人为对试验检测数据进行干扰，保证检测工作的公正性；与上级监管部门的工作联动主要包括资质申报与复评审、人员与设备变更上报和检测数据实时上报等，主要满足上级监管部门实时、全面的业务监管需求。
2.实现信息化管理的方案选择
要实现信息化管理，必须要有一套符合本行业、本单位实际需要的信息化管理软件，企业可以与其合作，或直接采购其成熟的产品。两个方案都有各自的优缺点，共同研发更适合企业的实际需求，但研发周期长，产品缺陷周期长，后期改进周期长；而直接采购软件产品，上线周期快，产品质量稳定，可能会出现一些需求不能满足单位实际情况的问题。随着信息化的发展，我国对测试技术的要求也越来越高，目前市场上已经出现了一批技术先进、质量过硬的产品，这些产品的性能基本涵盖了整个行业的各个部门，测试机构可以在原有的功能上增加更多的符合本单位的实际需求，不失为一种缩短开发周期、减少投资成本和保障软件产品质量的较优方案。在采购商业软件的同时，还要采购硬件平台、硬件防火墙、操作系统、数据库软件以及安全保护软件。随着企业信息化、业务模式的不断发展和创新，以网络为基础的实验室管理软件已经开始应用，通过这种软件，测试单位不再需要购买这些终端，从而节省了实施费用。
系统建设工作方案
系统建设工作方案
一、背景和目标
随着科技的发展和企业的发展需求，建立一个高效、稳定、安全的系统已经成为企业发展的重要任务。系统建设工作方案的目标是制定一个可行的、全面的系统建设计划，以满足企业的需求，并提高企业的运营效率。
二、需求分析
1. 业务需求：通过系统建设，实现业务流程的自动化和集成化，提高业务处理的效率和准确性。
2. 数据管理需求：建立一个完善的数据管理系统，确保数据的安全性、可靠性和一致性。
3. 系统性能需求：系统的响应时间要求在合理范围内，确保用户的使用体验。
4. 安全性需求：建立一个严密的安全系统，保护企业的敏感数据和业务流程的安全性。
三、系统建设方案
1. 系统架构设计：
a. 客户端：采用web端和移动端的方式提供系统的访问和使用，以满足用户的不同需求。
b. 服务器：建立一套可扩展的服务器集群，以支持系统的高并发访问和大数据的处理。
c. 数据库：选择一种可靠的关系型数据库，建立合理的数据模型和数据表结构，以支持系统的数据管理需求。 d. 网络架构：建立一套稳定可靠的网络架构，以确保系统的高可用性和可靠性。
2. 功能模块设计：
a. 用户管理模块：实现用户的注册、登录、权限管理等功能，确保系统的安全性和权限的合理分配。
b. 业务管理模块：实现企业各个业务流程的自动化和集成化，提高业务处理的效率和准确性。
c. 数据管理模块：建立数据的管理体系，包括数据的录入、查询、统计等功能，确保数据的安全和一致性。
d. 报表分析模块：实现数据的可视化展示和分析功能，为企业的决策提供有力的支持。
3. 系统实施计划：
a. 系统开发：根据需求分析和系统设计，制定详细的系统开发计划，确保系统的开发进度和质量。
b. 测试和优化：在系统开发完成后，进行全面的测试和优化工作，以确保系统的稳定性和性能。
c. 系统上线：在测试和优化完成后，将系统上线，提供给企业内部的用户使用，并进行培训和技术支持。
管理系统的技术架构和系统集成
管理系统的技术架构和系统集成
随着信息技术的不断发展，各行各业都在不断探索如何利用先进的管理系统来提高工作效率、降低成本、提升服务质量。而管理系统的技术架构和系统集成是实现这一目标的关键。本文将从技术架构和系统集成两个方面来探讨管理系统的建设。
一、技术架构
管理系统的技术架构是指系统在设计和开发过程中所采用的技术手段和组织结构。一个合理的技术架构能够保证系统的稳定性、安全性和可扩展性，提高系统的性能和用户体验。在构建管理系统的技术架构时，需要考虑以下几个方面：
1.1 系统架构设计
系统架构设计是管理系统建设的第一步，它决定了系统各个模块之间的关系和数据流动方式。常见的系统架构包括单层架构、两层架构、三层架构和微服务架构等。在选择系统架构时，需要根据系统规模、业务需求和技术实力等因素进行综合考虑。
1.2 数据库设计
数据库是管理系统的核心，良好的数据库设计能够提高系统的数据存储效率和查询速度。在数据库设计时，需要考虑数据表的结构设计、索引设计、数据冗余和一致性等问题，确保系统数据的完整性和安全性。 1.3 网络架构设计
网络架构设计是管理系统与外部环境进行数据交换和通信的基础。在网络架构设计中，需要考虑网络拓扑结构、网络传输协议、数据加密和安全认证等问题，保障系统在网络环境下的稳定运行。
1.4 安全架构设计
安全架构设计是管理系统建设中至关重要的一环，它涉及到系统的数据保护、用户权限管理、漏洞修复和应急响应等方面。在安全架构设计中，需要采用防火墙、加密算法、访问控制和安全审计等技术手段，确保系统在面对各种安全威胁时能够有效应对。
二、系统集成
系统集成是指将各个独立的系统或模块整合在一起，实现数据共享和功能互通的过程。在管理系统建设中，系统集成是至关重要的一环，它能够提高系统的整体效率和协同能力，实现业务流程的自动化和优化。系统集成需要考虑以下几个方面：
管理系统工程
未知驱动探索，专注成就专业
1
管理系统工程
简介
管理系统工程是指将信息技术与管理学知识相结合，通过设计、开发和实施一套具有管理功能的软件系统。这套系统可以帮助企业或组织对其日常运营、决策-making、人员管理、资源管理等方面进行高效、准确和自动化的管理。管理系统工程的目标是提高工作效率、减少人力资源成本、优化资源利用，从而实现企业或组织的长期发展目标。
管理系统工程的优势
自动化管理流程
管理系统工程的一个主要优势是可以自动化管理流程。传统的管理方式常常需要人工进行大量的数据输入、整理和分析，费时费力且容易出错。通过引入管理系统工程，可以将这些重复性、低效的工作交由计算机完成，减轻人力负担，提高工作效率。 未知驱动探索，专注成就专业
2
数据集中化管理
管理系统工程可以将企业或组织的各项业务数据集中化管理。通过将各个部门的数据进行整合，建立一个统一的数据平台，可以使管理人员更加方便地获取和分析数据，从而做出更准确的决策。同时，由于数据集中化，不同部门之间的信息共享和沟通也更加便捷。
提供及时反馈和报告
管理系统工程具备实时监控和反馈功能，可以帮助管理人员及时掌握企业或组织的运行状况。通过生成各种报表和图表，管理人员可以直观地了解业务数据的变化趋势，以便及时调整战略和采取措施。这种实时的反馈和报告功能可以帮助企业或组织更加灵活地应对市场变化，提高竞争力。
安全性和可扩展性
管理系统工程在设计和实施时通常会考虑安全性和可扩展性。这意味着它可以根据企业或组织的具体需求进行定制，并能够适应业务的发展和变化。同时，管理系统工程也会采取一系列的安全措施，确保企业或组织的数据和信息得到充分的保护。 未知驱动探索，专注成就专业
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实施管理系统工程的步骤
实施管理系统工程的过程通常可以分为以下几个步骤：
1.需求分析和规划
在开始实施之前，需要对企业或组织的具体需求进行深入的分析和规划。这包括确定系统的功能需求、数据需求、用户需求等。通过充分了解企业或组织的业务流程和管理模式，可以更好地设计和实施管理系统工程。
浅谈工业自动化设备管理平台
浅谈工业自动化设备管理平台
摘要：设备自动化管理系统的研发设计也是企业设备创新工作的一个重要组成部分，无论是新产品的制造，还是新技术的实施，都需要有设备管理的支持。设备管理系统的自动化不仅在设备使用寿命过程中发挥着重要的作用，对于企业资金的保障和生产的顺利进行都有着非常积极的作用。随着自动化技术的发展，各行业的自动化程度不断加深，工业设备由于自身存在着特殊性，对工业自动化设备进行有效管理的难度较大。本文谈及的自动化设备管理平台的研究对象是工业设备本体，建立在智能化的基础上，以信息化为平台，根据现阶段的现实的设备应用现状，综合技术现状、经济条件、组织措施，为工业自动化设备维护提供科学的管理措施。
关键词：工业自动化；设备管理平台
1导言
设备管理是以设备为主体，以智能化为前提，运用信息化平台的搭建，在设备老化的前提之下，通过相应的技术、组织措施实施，进一步提高了设备维护管理。对于生产企业来讲，设备管理就是企业内部管理工作的重点，更是保障企业生产经营顺利的前提，更是企业提高经济效益的核心环节。企业设备是现代化企业生产发展的物质技术基础，随着科学技术的不断发展，设备所需要的技术含量也要不断提升，只有实现自动化设备管理，才能促使企业的可持续发展。现代化的设备管理也正逐渐趋向于自动化、集成化、综合化、计算机化、智能化等方向发展，系统规模逐渐增大，管理需求也相应提升。
2工业自动化设备管理平台基本管理解决方案
2.1设备管理的基本组成和主要内容
工业自动化设备管理平台的管理内容包括各个控制系统、智能控制仪表以及与之配合的PLC设备、DCS设备等，通过对这些设备的控制来管理基础信息、预防性维护管理以及大修管理、工单管理等内容。在工业自动化设备管理平台上需要建立所有设备的状态检测和设备基础信息等数据，从设备的采购到使用、后期维护和检修、拆卸直至最终的报废，对需要通过管理平台进行跟踪。由于不同设备之间可能存在着诸如电气连接、机械连接、管道连接等关系，因此需要对各类设备状况进行跟踪，这有助于在设备设备维护和检修过程中做出正确的决策。
浅谈数据驱动测试(DDT)在银行系统中的应用
42FINANCIAL COMPUTER OF CHINA开发测试DEVELOPMENTAND TESTING浅谈数据驱动测试(DDT)在银行系统中的应用中国农业银行研发中心 刘跃光 刘建伟随着互联网和移动通信等信息技术的飞速发展，人们的生活和工作变得更加便捷和智慧。信息技术使用过程中产生的大量数据也为大数据应用提供了发展空间，促进了数据挖掘、机器学习、人工智能和云计算等新技术的发展。麦肯锡的报告就曾指出：数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。科技正从IT时代进入DT（Data Technology）时代。伴随金融科技的创新发展，银行系统也逐步累积了大量数据，成为银行自身的核心资产。这些数据在客户群体划分、精准客户营销、业务风险管控和内部运营管理等业务领域得到了广泛应用。而测试作为银行信息科技领域的一项专业工作，在这些数据应用方面实践却较少。本文基于数据驱动测试（Data Driven Testing，DDT）的理念，结合自动化测试技术实现，阐述银行数据在测试过程中的应用和探索。一、数据驱动测试数据驱动测试是以数据为核心要素，围绕数据特性开展各项测试活动，并辅之以自动化技术手段，通过大量数据与自动化脚本结合，提高测试效率和测试灵活性，扩大测试覆盖面。节数据驱动测试的典型实现框架如图1所示。图1 节数据驱动测试的典型实现框架43开发测试Development and Testing
2019 . 07 中国金融电脑二、银行数据在数据驱动测试中的应用由于行业特点，银行业的数据强度远高于其他行业。据相关报告显示，每创收100万美元，银行会产生820GB的数据。而传统印象中更加依靠数据流量的电信行业，该项数据仅为460GB。因此，从某种意义上说，银行业是一种数据密集型产业，数据既是银行的生产资料又是银行的产品。银行业务不断推陈出新、快速发展进而获得更大利润的过程，就是不断消费数据、加工数据和生产数据的过程。在这个过程中，银行系统数据库中不仅保存了数以亿计的客户信息、产品合约等结构数据，还产生了业务发生的渠道、方式和时间等交易过程信息。按照客户的归属，银行系统保存的数据可分为客户数据和银行内部管理数据；按照数据的存放周期，可分为在线、近线和离线数据；按照数据的设计属性，可分为静态数据和动态数据；按照数据的产生阶段和最终形态，可分为交易结果数据和交易过程数据。结合数据驱动测试理念，我们采用交易结果数据和交易过程数据的分类，进行不同方式的测试实践。1. 交易结果数据的应用如前文所述，交易结果数据主要包括客户账号、合约、状态和余额等反映交易主体信息或者执行结果的数据，它们表现为银行系统数据库中某一时间节点的结构性数据。在传统的系统功能测试里，这些交易结果数据经常作为测试输入出现在测试过程中。（1） 测试数据静态参数化数据驱动测试的重点在于测试数据的参数化，以实现测试数据同执行脚本的相互独立。其典型的实现方式是将测试数据保存在数据文件中，供执行脚本进行读取，实现测试的自动化。例如针对某类账户明细查询交易的测试，传统人工测试方式一般是选取不同类型的账号进行抽样测试，难以做到全部覆盖。而采用数据驱动测试的方法，将相关账户数据存入文件，通过自动化测试工具，逐条读取文件中账户数据，就能实现对所有相关账户的全量回归。相比手工执行，这种方法提升了测试效率，解放了测试人力，更提高了测试范围覆盖率。上述案例符合典型的数据驱动测试应用场景模型。测试数据通过文件的方式实现了参数化。这种测试数据保存在文件中相对稳定，可以称之为“测试数据的静态参数化”。静态参数化的方法简单易行，准备时间短，执行效率高，比较适用于测试数据量相对有限且变化不大的场景。（2）测试数据动态参数化银行系统的用户数量大、业务种类多且交易频率高，业务数据具有体量庞大、变化频繁的特点。这种情况下，如果仍然采用文件保存的静态参数则很难保证测试数据的有效性，而且有时受制于文件大小的限制，难以将全部测试数据都保存在数据文件中。例如Excel 2003版只能保存65,536条记录，因此需要采用测试数据动态参数化的方法。一种行之有效的动态参数化方法就是测试数据的资源池化。数据资源池是指在数据驱动测试过程中，通过工具对测试数据进行统一管理，对不同的测试数据进行定义及分类，同时保存数据抽取规则以及具体数据实例。在此基础上，数据资源池实现了测试工具与不同测试环境数据库的直连。这样在进行自动化执行时，数据资源池就可以直接从数据库中实时抽取测试数据，保证测试数据的时效性及同类测试数据的统一性。前面提到的账户明细查询交易，通过资源池对账户数据进行定义，并明确数据抽取规则之后，可以针对不同的被测环境实时抽取符合条件的账户数据。数以万计的数据不再需要逐条地保存在测试文件中，从而提高了测试数据的管理及使用效率。通过数据资源池实现测试数据动态参数化，将测试数据进行统一管理，能够避免静态数据文件存储分散、不易维护的弊端。同时该方法44FINANCIAL COMPUTER OF CHINA开发测试DEVELOPMENTAND TESTING摆脱了对文件介质的依赖，从而也避免了单个文件大小对于测试数据条目数的限制。通过资源池直连数据库获取测试数据，提升了测试数据的有效性和通用性，进一步提高了自动化测试案例的标准化和执行效率。这种参数化方法更适用于测试数据体量庞大或者对数据时效性比较敏感的测试场景。通过资源池实现测试数据动态参数化如图2所示。（3）测试数据的场景化交易结果数据是银行业务运行情况在具体时间节点上的静态展现，更是一段较长时间内业务开展情况的结果积累。交易结果数据反映了不同业务场景在客户结构、产品类型、业务品种和运行状态等各个维度的数据分布情况。这些分布情况往往通过相关数据表中重点字段的取值体现出来。对于数据表重点字段进行分析，可以在我们进行系统功能测试案例设计时提供较大帮助。基于数据的测试场景分析是从数据出发，对相关表中的重点字段取值进行分析，综合产品类型、业务品种等信息，整理出交易对应的业务场景信息，为测试范围的确定提供依据。该方法目的在于把依靠个人经验进行测试场景设计的过程，总结成为基于存量数据分析的实现方式，以帮助测试人员进行案例设计。其基本实现流程如图3所示。对于比较复杂的业务，上述方法分析出来的场景分支众多，不同场景分支涉及的测试数据组合也不胜枚举。期望在测试过程中对所有数据组合都进行参数化，从而实现全场景的自动化测试是不现实的，投入的人力资源成本也是不经济的。因此，在最终测试场景的确定过程中可以引入统计学的理论方法对其进行选择。比如采用基于马尔可夫链（Markov Chain）使用模型的净室统计测试方法。该方法通过施加不等式约束的方式对原有马尔可夫链使用模型进行拓展，依据最大熵原理对交易场景的转移概率进行更新优化，从而得到符合用户预期的测试场景。采用基于结果数据分析及统计学选择的方法，可在一定程度上减少案例设计对于测试人员工作经验的依赖，使得设计过程更加客观和有依据。 2. 交易过程数据的应用随着银行业务开展，系统数据库中不仅保存了大量图2 通过资源池实现测试数据动态参数化45开发测试Development and Testing
自动化测试中的数据清理与数据准备
自动化测试中的数据清理与数据准备
在自动化测试中，数据的准备和清理是非常重要的环节。数据的准备是指为测试所需的数据进行准备，而数据的清理则是指在测试完成后，清理测试过程中产生的数据，以保持系统的整洁和稳定。以下将详细介绍自动化测试中的数据清理与数据准备的重要性和常用方法。
一、数据清理的重要性
在进行自动化测试的过程中，会产生大量的测试数据，这些数据可能会占用系统资源，造成系统性能下降，影响测试结果的准确性。此外，测试数据的存储和管理，也会占用大量的存储空间。因此，及时清理测试数据是必要的。
1. 避免冗余数据的影响
在连续执行多次测试时，可能会产生冗余的测试数据。这些数据可能会干扰后续测试的结果，导致测试结果不准确。及时清理冗余数据可以保证后续测试的准确性。
2. 维护系统性能
大量的测试数据可能会占用系统资源，导致系统性能下降。及时清理测试数据可以释放系统资源，保持系统的稳定性和性能。
3. 保护数据安全
在测试过程中，可能会使用真实的数据进行测试。为了保护数据安全，及时清理测试数据是必要的，以防止敏感数据被泄露。 二、数据清理的常用方法
数据清理通常可以通过手动清理和自动化清理两种方法来实现。
1. 手动清理
手动清理是指通过手工操作来清理测试数据。这种方法适用于数据量较小的情况，可以通过手动删除或恢复数据库、文件系统等方式来清理数据。手动清理的优点是简单易行，没有复杂的操作步骤，但对于大规模的数据清理来说，效率较低。
2. 自动化清理
自动化清理是指通过编写脚本或使用专门的测试工具来实现数据清理。这种方法适用于数据量较大的场景，可以通过编写脚本来批量删除或恢复测试数据。自动化清理的优点是能够提高清理效率，减少人工操作的错误。常用的自动化清理工具有Selenium、Jenkins等。
三、数据准备的重要性
数据的准备是指为自动化测试准备测试数据和环境的过程。准备好合适的测试数据和环境，可以有效地进行测试，并保证测试的准确性和可靠性。