從簡化工作流程、提高性能到符合法規要求，架構驗證與軟件質量保證流程的整合站在了創新的最前沿。了解如何在工業自動化領域保持競爭力。

軟件分析和測試在工業自動化中發揮著至關重要的作用。雖然手動測試對于解決微妙問題，尤其是與人類安全相關的問題，仍然至關重要，但自動化測試在速度、可擴展性和成本效益方面具有明顯優勢，可確保自動化系統的可靠性。

整合自動化分析和測試協議使行業有能力提高生產力和產品質量，同時降低與人為錯誤相關的風險，因為糾正人為錯誤既耗時又成本高昂。

擁有穩健的架構驗證流程是完善代碼的基石，可使自動化變得高效、合規。它通過識別代碼合規性偏差、潛在瓶頸和漏洞，幫助簡化工作流程、改善數據流并提高整體性能。

通過架構驗證和靜態代碼分析縮小創新差距

麥肯錫的一份報告強調，制造商在推出工業 4.0 解決方案之前往往會陷入 "分析癱瘓"。當他們等待一個成熟的、理想狀態的數據和 IT/OT（信息技術/運營技術） 架構被定義和實施時，他們就會錯過一個經驗證的且實用的最小可行架構所帶來的更短的影響時間。

"互操作性和集成是關鍵考慮因素。自動化系統應與各種 IT 系統無縫集成，以促進數據傳輸、轉換和協調，"數據與分析咨詢、研究和教育公司 DBP Institute 的創始人兼管理負責人Prashanth H. Southekal說道。

Qt Group質量保證客戶服務部門的Daniel Simon博士也表達了同樣觀點，他強調了維護軟件架構的重要性："如果不追蹤軟件架構，就會失去對復雜性的總體把握，從而遇到麻煩。由于軟件會隨著時間的推移而退化，可維護性也會降低，因此您有可能無法及時將產品推向市場。我們稱之為'創新差距' —— 在某些時候，軟件會達到無法處理的復雜程度。軟件無法再更改。這是一種風險；您的競爭對手會向市場推出新系統，而您卻被甩在了后面"。

架構驗證和靜態代碼分析可以解決由于架構和軟件侵蝕造成的差距，并加強控制以管理高級系統的復雜性。將架構驗證與其他代碼分析功能（如早期的指南檢查和克隆檢測與管理）相結合，可以大大減少在開發過程后期糾正樣式和編碼違規所需的時間和費用。Simon 解釋說，由于軟件錯誤不可避免，因此除了驗證之外，及時更新對于保持系統平穩運行也至關重要。"兩者結合在一起，可以幫助制造商管理整個軟件生命周期"。

用動態測試和代碼覆蓋率補充靜態分析

當靜態代碼分析與動態測試和代碼覆蓋率相結合時，測試策略就會演變成為仔細檢查系統運行時并提供可量化數據的強大工具。正如 Qt Group質量保證工具高級業務開發負責人Jan Aarsaether 解釋的那樣："代碼覆蓋率決定了測試覆蓋源代碼的哪些特定部分，更重要的是，決定了測試沒有覆蓋哪些部分。

它能提高測試策略的效率，優化資源分配，消除誤報，最大限度地提高測試效果。

"歸根結底，就是要更智能地進行測試，而不僅僅是更困難地進行測試。隨著機器數量的增加和敏捷的DevOps工作方式，發布周期正在縮短，競爭變得越來越激烈，問題也在不斷升級。如果不更聰明地工作，就無法做到這一點"。

常見的挑戰包括集成在各種硬件上運行的更豐富的應用程序，處理不同硬件和平臺供應商提供的多種操作系統和屏幕，以及由于敏捷DevOps風格的技術和流程而始終處于發布就緒狀態。

圖形用戶界面（GUI）測試的力量

數字化和流程自動化程度的增長導致了可見和不可見應用程序的激增，從而導致了行業內屏幕數量的激增。這些屏幕以前是機械按鈕，現在已成為傳感器或機器人的監控界面，工人通過與之交互來控制操作的各個方面。

引入新功能意味著在這些界面背后引入新軟件，例如擴展用于監控生產流程的圖形用戶界面（GUI）。這種擴展增加了軟件和屏幕的多樣性，擴大了確保系統效率和可靠性所需的工作范圍。

Aarsaether 說："大多數進行自動測試的人都采用了工作方法。然而，功能測試也需要自動化，因為問題的范圍（而不僅僅是工作量）正在成倍增加。手動測試作為自動化功能測試的替代方案已不再可行，因為您會在流程后期才發現問題，而此時解決問題的難度和成本都會增加。”

優先考慮合規性

靜態代碼分析、代碼覆蓋率分析和GUI測試等方法不僅有助于提高企業生產力，還能評估并確保法規和標準的合規性。

這些流程可共同提供符合監管要求的書面證明，如測試報告和可追溯性矩陣，這對審計和調查至關重要。它們還能幫助制造商驗證軟件系統、妥善管理變更并支持持續改進措施。

"監管方式，尤其是有關可能對生命或健康構成風險的軟件系統安全性的監管方法，已經很完善。例如，ISO 26262 適用于汽車領域；ISO 62304 適用于醫療領域。總的來說，ISO 61508 是一個指南，強調了確保軟件正常運行的重要性。它還強調在實施前進行仔細規劃的必要性，而這一步驟往往會被忽視，"Simon 說。

未來之路

行業專家表示，隨著時代的進步，對驗證、測試和監管合規性的需求將會增加。2024 年，Gartner 對 84 個國家的 2,400 名首席信息官進行了全行業調查發現，提高運營利潤（65%）、創造收入（46%）、確保合規性和最大限度降低風險（45%）是數字技術投資最關鍵的成果。

“我認為從工業 4.0 到 5.0，我們將看到的是對更精細化的關注。但這也帶來了挑戰，即管理復雜性。”弗吉尼亞聯邦大學副教授Peter Aiken預測說，“未來將更加困難。”

"我們還需要承認這樣一個事實：當然，所有這些都是由人類編程的。人類會犯錯，因此軟件也會犯錯。"

專家們一致認為，工業自動化中的人工監督對于實現無縫操作至關重要。在以人類安全為首要考慮、人與機器人是同事的混合環境中，這一點尤為重要。他們的結論是，讓人類專注于自己最擅長的領域，并將重復性任務自動化，才是理想的發展方向。