作者: HighQSoft GmbH, Robert Bosch GmbH
相关标准: ASAMODS
一、概 要
挑战：
在博世汽车柴油系统公司, 测量数据已变得非常庞大，文件和数据量猛增。如今，该领域的工程师和专家正在花费大量的时间和资源进行人工开发并执行重复的分析程序，而这些程序只能在本地运行一次。在80％的情况下，这些任务是重复性的，因为它们需要经受标准数据验证和评估。
解决方案：
该解决方案将分析框架集成到产品生命周期管理数据库（PLCD）的现有系统架构中，该系统包括用于测量数据管理的ASAMODS数据库。服务器端的框架定义并提供了工作流，该工作流集成了基于DIAdem脚本、MATLAB脚本或纯Java的自动评估计算。分析服务器使系统能够注册ASAMODS服务器的事件通知，并将它们与具有已定义的MIME类型的测量和相应的预定义的第三方工具评估结合起来。
主要优势：
分析服务器的主要优势在于，它减少了工程师大部分的重复性分析任务，从而使他们可以将时间花费在特定的评估上。此外，分析结果（例如报告）是以标准化方式生成，并且在ASAMODS内仍可用于进一步评估。除了能够以全自动的方式处理大规模测量数据外，该解决方案还提供了一种简便的方法以评估多个测试的特性。
“ASAMODS中测量数据的语义描述是进行自动化和针对性分析的必然前提，因为我们计划使用可能更大规模的数据来做到这一点。”--博世
二、现 状
博世的PLCD项目始于汽车柴油系统部，并将在整个公司范围内推广。它目前被用于喷油器测试的多个试验台，但旨在将来覆盖其他领域。
PLCD项目当前已经被实施，运行在ASAMODS环境中，并且在数据采集、数据准备和验证方面表现优越；它还集成了基于Web的前端数据管理和工作流GUI。尽管这些功能已经被启动并使用，但是重点还是要改进被管理的数据的评估过程。
到目前为止，数据评估主要是通过将文件从ASAMODS服务器下载到公用共享驱动器进行下一步处理来完成的。2015年，因为需求变化，博世希望对工作流中的这一部分进行标准化，以便为其内部客户提供整体简化的解决方案。
将分析服务器集成到PLCD的想法主要受到戴姆勒股份公司的影响，自2010年以来该公司的道路荷载数据分析系统在其生产环境中一直运行良好，证实了这一想法的可行性；该系统有一部分是由HighQSoftGmbH进行开发的。博世的目的是通过通用的实施方式重新使用该想法，这种实施方式结合了经验教训、新的要求和功能。
三、挑 战
将测量数据保存在共享驱动器上会导致两个主要问题：
首先，将文件从ASAMODS服务器下载到共享驱动器上会产生冗余；其次，多样化的分析脚本会导致不同的实现方式和无法对比的结果。
这两个问题造成效率低下的原因如下：
重复性的任务占用了工程师的时间，使他们无法专注于“实际工作”。此外，要执行的分析数量正在以人为无法追上的速度增长。然后结果数据没能及时完整地反馈到ASAMODS系统中，因此，无法进行分析结果对比。
这些挑战促使决定使用服务器端框架以集成评估的自动执行。目的是根据它们的MIME类型和预定义的分析程序来处理这些新传入的ASAMODS测量数据，以便检索标准化且可比较的结果集。
四、成熟的解决方案
① 我们通过使用基于ASAMODS标准的分析服务器应用程序解决了上述问题。该分析服务器通过执行评估来管理工作流程。它的树状结构包括了调用、分析程序和参数。分析程序本身是一个第三方脚本，由分析服务器使用第三方工具（例如DIAdem，MATLAB或纯JAVA）运行。
评估的实体和关系的示意图
评估的结果可能是多方面的，并取决于工程师的特殊要求。评估可以产生模拟的测量数据并将这些数据重写入ASAMODS，而且评估报告要附加到实例元素或发送给用户组的通知中。Web界面还允许工程师管理分析程序及其参数集以进行自动调整。此外，他们可以检索结果，也可以触发特定评估。
分析服务器及其ASAMODS集成的示意性体系结构
② 还有一个挑战是与手动测量下载和单独分析相关的，即共享驱动器上的数据量呈指数增长。
由于文件数量众多，我们开发了一种工具以支持识别ASAMODS和共享文件夹中的冗余数据。该工具允许管理员基于各种比较模式设置搜索以识别、复制、移动和/或删除文件。管理员可以根据公司的数据准则分配数据。可在Web界面上使用这个工具。
五、商业优势
· 分析服务器的集成和自动的数据工作流的设置可以大大减少工程师为完成不必要的任务所花费的时间精力。该解决方案通过标准化提高了结果集的质量，从而实现了结果的可比性
· 同时，评估结构可以非常灵活地被定义。此外，一个评估可以包含多个后续分析程序，并将多个测量集成到车队分析中。因此，该解决方案满足了Bosch在不同领域重用的要求
· 另一个重要优势是，该解决方案旨在提供自动化数据分析的工作流程。分析方面的专业知识资源将由单个工程师提供，因此可以被保留在企业内部
· 在IT基础架构方面，该解决方案允许在数据源处分析大规模数据量。该解决方案的可扩展性体现在垂直方向（机器性能，CPU和内存）以及水平方向（多台机器）上，这样就减少了网络上的数据流量和共享驱动器上的数据冗余
