概述

挑战：博世拥有350多种不同的验证设施，可满足各种组件和系统测试需求。实验室分布在各个事业部，例如柴油系统、底盘系统、电动工具、电力驱动和售后部门等。所有实验室都有各自独有的工具、过程和方法管理实验室和测试数据。这导致许多解决方案相互重复和重叠，难以维护和改进。

解决方案：罗伯特•博世公司的RBEI和CI事业部正共同研究一些概念。这些概念将有助于博世实验室有效地管理实验室数据。总体目标是为博世所有实验室提供适用于实验室和测试管理的单一解决方案，并将该解决方案扩展至目前尚未建立实验室数据管理信息系统的小型实验室。

主要优势：可以在各个实验室之间复制测试过程和指标。减少了开发和维护并行解决方案所需的工作量和成本。测试实验室可以采用其他实验室已经使用和接受的解决方案。由于测试工程师可以在各种测试过程中采用单一解决方案，提高了测试工程师的工作效率。

灵活的ODS数据模型帮助我们捕获和集中所有重要的过程工件，例如数据集的可追溯性、经验教训记录、测量数据压缩、效率跟踪等。利用该解决方案，我们不仅提高了工程师的工作效率，还节约了成本。

Robert Bosch Engineering & Business Solutions Pvt. Ltd.共轨系统开发部Rajashekar M B

现状

开发了标准实验室信息管理解决方案（sLIM），作为基于ASAM ODS的实验室数据管理平台。总体目标是简化博世主要测试实验室的通用测试过程，以提供全面的实验室数据管理解决方案。博世印度公司的共轨（CR）测试设施试行了该解决方案，旨在评估方案的潜在优势。试行成功后，韩国、中国和日本等其他地区的多家实验室目前也正在试行该解决方案。

对博世验证设施的调查表明，有350多家实验室负责测试活动。这些实验室分布在各个地区，以满足当地市场的需求。许多实验室自行制定了解决方案，以存储有关测试过程和文件的详细信息。采用这种方法，不仅导致各个实验室在IT上花费的成本和精力重复，还导致解决方案仅适用于特定领域。这是因为许多解决方案都是针对各个实验室的需求而制定的，以至于在其他领域试行时，对解决方案的接受度不高。另一个引人关注的问题是，中国和印度等新兴市场的小型实验室缺乏开发全面实验室数据管理解决方案所需的大量资金。 

成功策略

我们的目标是开发一套全面的标准实验室和测试管理解决方案（sLIM），经最小的改动后应用于各个业务领域。为此，首先就需要统一各个实验室的测试过程。重点关注以下各个方面：

了解各个实验室的通用测试过程；

了解实验室目前使用的工具；

在存储和管理中执行通用数据标准。

通过与各事业部的代表举行专题研讨会，制定了一份详细的程序清单。利用名义群体技术对最重要的功能进行了排序。经过多轮专题小组研讨会，确定了以下常见业务问题：

需求管理——如何管理测试请求？

项目管理——如何规划项目和测试活动并持续跟踪直到结束？

库存管理——如何规划测试所需的设备和测试资源需求？

质量管理——如何确保质量控制？

商业联系——如何控制与测试相关的项目采购工作？

管理报告——如何生成对管理有用的指标？

所有实验室都有一个共同点，即都会使用Excel表格和数据分析软件（例如INCA、LabVIEW、FAMOS等）。

选择ASAM ODS标准，对标准实验室和测试管理（sLIM）解决方案进行数据建模。首先，利用ASAM ODS核心数据模型上的一个简单应用模型对以下各种过程的数据需求建模：

项目、测试组织和跟踪；

库存管理和测试资源管理；

搜索和构建实验室KPI；

与后处理整合。

测试过程向ASAM ODS数据模型转换的示意图

尽管选择ASAM ODS在起初看来似乎是过大的选择，但很快就展现了其优势。ASAM ODS的应用模型非常灵活，足以满足实验室的主要过程要求。

项目实施期间的挑战

所有实验室执行的过程要求各不相同。因此，利用通用数据模型对统一过程进行建模是一项艰巨的任务。要求也各不相同，以至于无法同时满足多家实验室的要求。根据印度试点实验室的要求，筛选出了通用数据模型和高优先级过程。利用ASAM ODS应用模型对这些过程建模。不能直接映射到ASAM ODS模型中的过程可以利用AoAny应用元素，例如自定义工作流、功能映射等。同时，基于增量方法，确定实验室集群并利用ASAM ODS模型对需求建模。

商业利益

该解决方案实现了测试文件资料的标准化，提供了搜索等省时功能，并提高了测试工程师的工作效率。同时，实现了项目管理过程（例如超限工作量的计算、实验室资源的利用等）的标准化和自动化并确保了该过程的可靠性。反过来，这有助于改进项目成本估算。通过集中式方法和压缩等技术，减少了存储测量值所需的硬件投资。该解决方案使各实验室之间可以达成更多合作。例如，通过资源规划，各实验室可以共享资源，从而为部门节省了成本。管理层可以获得有关实验室利用率的定量数据，而这对于作出关键业务决策来说必不可少。采用单一解决策略，减少了用户培训等日常开支。目前，正在进一步改进该解决方案，以将自动化零件跟踪纳入该方案中。标准实验室数据管理解决方案的总体目标是获得各事业部实验室的高度认可，而ASAM ODS在这一数据集中策略中发挥了关键的作用。