Validação híbrida está na base da automação industrial

O sucesso ou o fracasso das arquiteturas de produto são determinados pela capacidade de atender aos requisitos de um ecossistema de Indústria 4.0 próspero e em evolução

Jason Chandralal

O panorama da tecnologia tem mudado rapidamente nos últimos anos, e o uso de sistemas de controle variados, como robôs e computadores, está mudando a maneira como as indústrias tradicionais operam. À medida que a automação industrial começa a ocupar o centro do palco, os usuários finais e fornecedores de automação industrial se deparam com um dilema importante. Eles devem pesar o risco da adoção de novas tecnologias que podem resultar em azia e a possibilidade de perder participação no mercado para compatriotas que desejam experimentar para se manter à frente da curva.

Como resultado, os métodos de garantia de qualidade precisam evoluir constantemente e acompanhar as demandas dos sistemas de automação industrial modernos. No entanto, os programas de teste são muitas vezes uma reflexão tardia na maioria das entidades industriais ou empresas, e a maioria das abordagens existentes usa dispositivos físicos, como gateways, módulos de comunicação e sensores, para validação. Para abordar essa lacuna importante no processo de teste, recomendo o emprego de uma abordagem de teste híbrido que abrange testes manuais e automatizados. Como o teste manual está bem estabelecido, vamos nos concentrar na automação de teste, junto com o teste simulado.

Jason Chandralal

As abordagens de testes industriais tradicionais envolvem principalmente o uso de dispositivos físicos, como plataformas em nuvem, gateways, módulos de comunicação e sensores cobrindo três níveis de teste – ou seja, teste de sistema, aceitação do local e teste de aceitação de fábrica. A desvantagem dessa abordagem é que a validação do componente do firmware ocorre muito tarde no ciclo de teste do sistema. Isso também leva a custos mais altos devido a várias configurações de teste, ao mesmo tempo que adiciona maior lead time durante os ciclos de regressão.

Requisitos de uma abordagem de teste híbrido

Uma estrutura robusta de automação de teste é o primeiro e principal requisito de uma abordagem de teste híbrido. Algumas considerações importantes da estrutura incluem:

• Suporte para vários protocolos industriais em cada estágio de um ecossistema de implantação

• CLI, GUI e automação de teste de API

• Desenvolvimento de simuladores de dados de protocolo de software

• Suporte para PID e validações de lógica de negócios

• Integração com hardware de teste e ferramentas de fornecedores externos

• Suporte para automação de teste de segurança e desempenho

• Extensão da necessidade de conhecimento técnico e de domínio para scripts de casos de teste

• Relatórios detalhados de execução de testes orientados para os negócios

Desenvolvimento de estrutura de teste

A automação de teste híbrido proposta precisa ter uma estrutura e teste simulado. Isso precisa ser projetado de forma a abranger a camada de dispositivo (hardware físico), camada de controle de programação (PLC ou gateway) e camada de controle (HMI ou SCADA) e integração de teste simulado. Existem diferentes abordagens para escolher:

Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD): uma técnica de desenvolvimento test-first pela qual os casos de teste são escritos primeiro para garantir o objetivo das etapas de desenvolvimento, e o código implementado satisfaz o requisito.

Behavior-Driven Development (BDD): uma evolução do TDD por meio da qual os testes são definidos com base em uma história de usuário escrita em um formato específico e no comportamento do sistema.

Teste Orientado a Dados: sequências de interação complexas que podem ser implementadas como casos de teste automatizados repetíveis, pelos quais os dados de teste são separados da implementação.

Key-Driven Testing: um conjunto de palavras-chave e tabelas de dados pelas quais as funcionalidades são capturadas e traduzidas em etapas, independentemente da dependência da ferramenta de automação.

Os componentes principais desta estrutura seriam utilitários de configuração, simuladores de dados de protocolo, bibliotecas de código aberto, bibliotecas personalizadas para protocolos IA, simulações de sensores, bibliotecas de palavras-chave, suporte CLI / API / GIU, bibliotecas para analisadores de dados, conectividade e integração em nuvem com um pipeline de CI / CD.

Protocolo e simulação de dispositivo são igualmente importantes

Na segunda parte da abordagem de teste híbrido, o protocolo e a simulação do dispositivo desempenham um papel fundamental na aceleração do tempo de lançamento de um produto no mercado e na solução do problema de suporte pós-venda. Simuladores de sensores com GUI baseados em PyQt ou linguagens semelhantes podem ser projetados para alavancar o suporte tecnológico de código aberto disponível atualmente. PyQt fornece uma maneira fácil de projetar interfaces de usuário com ferramentas de designer embutidas que fornecem integração de suporte com a estrutura de automação de teste.

Os simuladores de sensores serão uma atividade de desenvolvimento dedicada para obter maior cobertura de automação de teste em cada estágio e para reduzir os gastos de capital (capex) do hardware necessário. Isso facilitará melhores ciclos de desenvolvimento de software, aumentando significativamente a cobertura de automação de teste, juntamente com casos de teste de manipulação de erros de canto. Como tal, essa abordagem resulta diretamente em economia de capex, eliminando a necessidade de configurações de teste completas para cada desenvolvedor e engenheiro de teste. Além disso, oferece ampla cobertura, redução do tempo de ciclo, cenários de automação de teste reutilizáveis ​​para vários produtos e migração ou integração conveniente em ferramentas de teste existentes.

Com a evolução da tecnologia que está sendo impulsionada pela Indústria 4.0, há grandes demandas no desenvolvimento de sistemas de OT e TI. Portanto, processos de desenvolvimento de produtos novos ou aprimorados precisarão ser criados. Uma abordagem de teste híbrido é a chave para apoiar essa transformação de produto, pois melhora significativamente os níveis de garantia de qualidade por meio de automação de teste avançada, enquanto traz otimizações de custo por meio de testes baseados em simulação. Em última análise, o sucesso ou o fracasso das arquiteturas de produto na indústria de automação industrial são determinados por sua capacidade de atender aos requisitos de um ecossistema da Indústria 4.0 próspero e em constante evolução.

Jason Chandralal é o gerente geral de serviços de engenharia de produto da Happiest Minds Technologies. Ele é responsável por definir e liderar soluções de engenharia de teste na área de sistemas industriais e embarcados

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