- 数据黑盒：数据收罗、数据洗濯处置、实验营业办理等“常识”经历通报断层，迭代艰难，实验职员客观能动性差

　　- 数据黑盒：数据收罗、数据洗濯处置、实验营业办理等“常识”经历通报断层，迭代艰难，实验职员客观能动性差。

　　基于壮大的数集收罗与体系集成才能，买通数据通道，完成营业办理和数据办理深度交融，数采&数据处置工程师、实验职员、营业专家的“常识” 经由过程组件与模板的方法便可保留、担当、重构、复用，大猛进步用户客观能动性。

　　可一对一构造化管理异构实验数据，有用完成多态数据的同一存储，买通数据孤岛，保证了数据的完好性，完成数据资产化及万万MB数据秒级呼应。同时，供给通用阐发可视化和API效劳。

　　雪浪OS是雪浪云为制作业数字化而开辟的一套由“产业数据+产业机理”驱动的智能制作数字底座体系其内核是混淆建模与结合计较体系“雪浪算盘”，产业数据管来由“雪浪虎符”完成，运筹优化与群体智能由“雪浪河图”来供给支持，“雪浪共工”则供给了零代码的产业APP与产业软件的集成开辟情况，买通用好产业常识的最初一千米。

　　在产物的全部性命周期中，实验在企业的研发、消费制作、直至维修保证过程当中都饰演着不成或缺的脚色，是包管产物机能、耽误产物寿命、进步产物格量和市场所作力的主要手腕。比年来茶道根本常识，跟着制作业数字化转型的加快，怎样操纵数字化手艺办理海量实验数据，完成数据代价最大化，助力企业实验办理程度片面提拔，愈来愈被海内企业存眷与正视。

　　具有物理测试数据构造化通报、降阶东西加快仿真迭代、测试数据协同仿真模子标定/优化等功用模块，可将实验数据用于仿真优化加快、及时孪生模子搭建，提拔仿真速率，并经由过程改正仿真模子参数，助力研发设想阶段产物优化，构成研发数据的闭环。

　　- 实验数据协同差：实验数据以文档/扫描件通报，实验相干的信息没法与企业信息化体系有用对接，仿真设想部分难以同享；

　　雪浪TDM基于雪浪OS研发，它环绕尝试室营业全性命周期，供给尝试需求办理、尝试条约办理、尝试使命办理、尝试项目办理、尝试方案办理、尝试使命排程、尝试数据办理、常识中间、尝试数据阐发等功用，实理想验营业流程标准、实验数据同一收罗、剖析存储、智能洗濯处置、可视化、多场景拓展协同数据效劳，片面提拔实验数据办理程度和阐发服从。

　　当前茶道根本常识，一系列新兴手艺的快速开展与普遍使用，为制作业的高速开展带来了优良契机，同时也提出了更高的请求，怎样以更快交期、更高品格、更低本钱推出新产物，是企业需求思索的主要成绩之一。高效的实验可觉得产物快速设想研发供给牢靠的根据，确保产物实践机能目标并低落产物开辟本钱；在产物的研制、加工、制作、验收托付阶段做好实验检测，有益于制止前期产物投放失利而形成巨额华侈。实验作为产物全性命周期的主要一环逐步获得正视。

　　基于此，雪浪云作为制作业数字化和产业互联网范畴的抢先厂商，深化制作企业产物查验、实验等实践使用处景，自立开辟了新一代国产化智能实验数据办理体系——雪浪TDM。

　　别的，雪浪TDM针对尝试使命还可按照尝试前提智能推送尝试计划及主动给出计划迭代定见，基于实验项目的准/非标定时间、项目才能模板，主动停止智能实验使命排程，并能为企业打造实验常识库，完成智能问答、流程主动化、智能猜测等效劳使用。

　　供给超越20种仿真软件集成接口，考证优化仿真模子，撑持结合仿真知识库模板、硬件在环与半物理仿真、云边协划一，并经由过程标准开放接供词给数据效劳，完成实验测试与研发&运维侧片面协同。

　　无疑，TDM的使用会给企业带来实验办理的变化。雪浪TDM基于雪浪OS的壮大劣势，在保证实验数据宁静有序管控的同时，完成多部分之间的数据同享和一体化协同，并充实发掘实验数据的代价、完成常识沉淀，能给企业带来最大的效益和投资报答常识库平台报价。将来，雪浪云还将促进雪浪TDM在科研院所、航空航天、工程机器、通用制作、能源及高校尝试室等行业的推行使用，赋能更多企业与科研机构实验办理立异。

　　当前，雪浪TDM已胜利使用于海内头部工程机器团体研讨院。基于雪浪TDM，对尝试室办理停止了片面重构与优化，包罗构建同一办理流程、营业尺度，完成数据质量有用监控追溯；经由过程及时数采/文件剖析/线上表单设置录入等多类方法收罗构造化管理，完成数采范畴笼盖，数据资产化率提拔；并已完成数百种尝试数据计较模子（含尺度+非标）沉淀复用，实理想验使命排程常识库平台报价、主动天生尝试阐发陈述，终极完成野生本钱低落，尝试历程服从提拔，主动化尝试室办理团体施行服从进步。

　　- 实验数据代价低：构造化数据量少，阐发算法固化茶道根本常识，难以灵敏新增挪用，更没法进一步对数据停止二次处剃头掘躲藏代价；

　　雪浪TDM基于OS的组件化、可扩大和可设置性，将数据收罗组件、体系协同组件、尝试营业组件、算法组件等停止解耦，以同一模子为中心，贯串产物全性命周期数据流，助力企业更深、更快、更广的使用实验数据，赋能营业。雪浪TDM劣势与代价次要体如今：

　　但是，跟着实验使命的接二连三，实验的品种和庞大度也在不竭增长，林林总总的实验数据正在急剧收缩，再加上数字手艺快速的开展，数据已成为主要的立异要素，让数据资产代价最大化成了企业的新需求。传统的实验办理形式不再顺应知识库模板，暴暴露以下成绩：

　　TDM（Test Data Management）作为以实验数据办理为中心的综合营业体系，能把企业一切的实验数据和一切与实验相干的信息和营业流程停止同一办理，为企业缔造高效实验查验情况。其代价日趋被用户熟悉和认同，市场正兴旺开展。

　　供给尝试台数据及时收罗的功用，撑持实验文件收罗（如NI-TDMS等）、实验台产业和谈收罗（如OPCDA/OPCUA/Modbus等）、高频数据收罗（包罗如FTT算法边沿处置等）、摄像头视频流收罗等多种数据收罗方法，及企业差别营业体系无代码毗连与协同；还撑持原始数据文件上传、线上手动录入等数采方法。

　　- 实验数据办理难：在实验部分存在着大批分离自力、范例多样的实验数据，数据常常以数据文件、印刷文档情势保留，数据构造化管理缺失知识库模板，难以停止有用存储、同一办理，形成数据宁静性差、同享艰难、重用率低、缺少完好性；

　　实验数据是企业的主要常识资产，企业需求成立大容量、高可用性实验工程数据库来同一存储各范例数据，还要具有完美的实验数据获得才能，便利实验数据存取利用；别的，跟着实验的不竭促进和研讨的进一步深化，从大批的实验数据平分析、发掘出有代价的常识，是实验数据办理的枢纽与难点。而这恰是雪浪云基于雪浪OS搭建雪浪TDM的缘故原由。

　　搭载丰硕的算法集（包罗200多种内置算法&撑持自界说算法开辟），接纳机械进修和深度进修框架，可智能完成数据预处置茶道根本常识、数据统计阐发、数据表达式计较、分类、聚类、回归、特性提取及基于营业模子智能天生测试陈述等；同经常识库平台报价，撑持构造化数据充实二次阐发发掘，和来自产物研发、测试、运维等差别范畴工程师在同一平台上整合伙本、操纵各种实验数据，大幅提拔数据代价。

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