新形勢下的設備檢測測試發展與解決方案

當前，新能源電動汽車發展如火如荼，世界主要大國或地區基本上會在2030-2035年左右禁售燃油車；同時，離中國制造2025年實現工業4.0的國家戰略規劃目標越來越近。現代科技與工業幾乎離不開半導體，目前包括SiC、GaN等的第三代半導體的應用越來越多。在這幾大主流的新形勢下，在所有的科技與技術發展的應用中，檢測與測試總是先行。沒有對各種設備產品的檢測測試以及模擬，就不可能設計、研發、驗證成功的產品，沒有好的電池技術測試、模擬和管理，就不可能解決人類在使用科技產品過程中最關心的續航問題，沒有對工業4.0過程中的測試自動化和測試標準化就不可能實現好的智能制造。

11月11日，在跨國媒體AspenCore舉辦的2022國際集成電路展覽會暨研討會（IIC Shenzhen）的工業4.0論壇上，眾多演講嘉賓分享了第三代半導體下的設備檢測，如何利用電池模擬技術，加速電池管理開發，提高續航，以及工業4.0中怎樣利用測試實現數據的智能管理，連通數據孤島，加速制造業數字化轉型。

一、泰克：精準測試助力解決SiC、GaN電源的開發測試難題

泰克科技技術經理劉劍分享了在SiC、GaN電源相關測試中的難題及如何解決，這也是作為設備檢測行業的領先企業泰克在實際測試工作中的經驗總結。

1、第三代半導體時代的設備檢測挑戰

第三代半導體的應用越來越多，它有很多特性，比如dv/dt，di/dt越來越快，Vgs范圍變窄等等，見下圖：

怎樣用好第三代半導體器件？只要摸清楚、摸透它們的特性，我們就能更好地做出更多的設計。

2、第三代半導體給測試帶來的差異

第三代半導體帶來的諸多挑戰中，給測試方面帶來了各種差異。

首先是雜感對功率回路的影響

如下圖：

右邊的管子本身全部插進去，那么露出一部分引腳測出來的波形是怎么樣的呢？

如果引腳越長，引線電感就很大，它帶來大概十幾個納赫電感的增加。這時候如果再看波形的測量，就發現不管是波形的峰值電壓，或者它的過充都有明顯的差異。

因此，設計這些電路時，其支撐的參數對越來越快的器件的影響是很大的。

第二是串擾CROSSTALK

有一個比較經典的例子是從氮化硅的原理介紹上引用出來的。

這對電路是一個典型的半橋電路做了大量的建模仿真得到了結果。下圖是一個仿真出來的波形。左邊上面是管子，它本身在導通，由于電路里有大量的支撐參數，所以可以看到在導通的過程中對應的管子就會產生一個串擾。

這個串擾大概到什么級別？

原來它在負10.5V，串擾會導致電壓的波動超過4V以上。右邊管子也是一樣，它也會產生相應的串擾電壓，這個電壓的變化也超過4V以上。

由于三級電壓的范圍是越來越窄，這樣的串擾會導致管子的誤導通，就可能出現炸管的情況。如果碰到炸管，基本上都是由于電路中的集成參數導致的。

同時，由于其開關頻率越來越快，串擾特性會變得越來越明顯。

第三是長期可靠性問題

在做測試時，除了要注意細節以外，可靠性也很關鍵。

2021年上半年發生了一個較大的電動汽車召回事件，其原因是：車輛的后電機逆變器功率半導體元件可能存在微小的制造差異，可能導致車輛使用一段時間后，后逆變器會發生故障，造成逆變器不能正常控制電流，由此停車過久就會導致車輛無法啟動。此故障發生在車輛形式狀態時，會導致車輛市區行駛動力，極端情況下可能增加車輛碰撞風險，存在安全隱患。 

這次事件中，這家廠商最先把碳化硅元件應用到他們的新能源汽車中，盡管做了很先進的設計，但是在長期使用后，其元件/管子還是出現了可靠性問題。主要原因在于可靠性測試出現了問題。

因此，無論是設計前、設計中還是設計后，對第三代半導體產品的設計提出了更高的測試要求。

第三代半導體的測試要求

第一是測試系統的帶寬

測試系統帶寬越寬，測試到的跨延就越來越準確，一般希望系統帶寬是系統本身的最快頻率或者最高諧波的五次諧波以上。這樣才能保證在這種損態測試里面，持續測量精度在2%以下。

同時，測試的很多的電路要用差分探頭去測。

第二是探頭雜感的影響

如果用高壓差分探頭去測量，探測系統的雜感對電路測試也是有影響，也會嚴重影響峰值或者是振鈴的測試，差異可能會差到幾十伏。

這也是在測試中要注意的，要進一步使用盡量短的前端減少探測系統的基層差數。

第三是共模抑制

理論上來說，我們希望的共模抑制比可能是無窮大的。但實際上對于差分探頭來說并不是理想的。譬如以上面圖示系統來說，如果要測上面差分的 5 伏的電壓，但它上面疊加的共模是 600 伏。

如果用共模抑制比是 100 萬分之一或者是 10 萬分之一，也就說對它做 10 萬倍的抑制，共模電壓 600 伏。大概是在 6 個毫伏以下的共模會疊加在5 伏的差分信號上面。這個共模抑制比就很好，測試就沒有問題。

如果測試是在40DB的共模抑制比下，衰減 100 倍。這時候我在5伏差分電壓上面就會疊加6伏的共模電壓。這時會導致在這個三管側上面非常不準確。

所以測試過程中要注意：用差分探頭的時候一定要選好共模抑制比。

第四是高帶寬電流采集

由于要檢查功率、效率等性能指標，測試中除了測電壓，有時還需要測電流，而電流也有它的帶寬問題。

這是測電流時候的一個差異，一種是用帶寬 200 兆的分流器來測。另外一種是是用PEM來測，兩個帶寬，一個是 50 兆，一個是 200 兆。

看到紅色曲線中測出來的振鈴，它的過充、幅值與這50 兆的帶寬探頭有很大差異，所以電流帶寬對測試的影響也很大了。

右圖是一個典型的雙脈沖的測試的波形圖。一個是用 120 兆帶寬TCB0030A的電流探頭來測，另外一個是用電流分流器來測。

可以明顯的看到這個雙脈沖后面疊加了振鈴。帶寬越寬，實際的波形的細節會更加準確。

第五是時間校正

探頭通道延遲對測試的影響如上圖。

針對第三代半導體的測試設備

由于第三代半導體帶來的測試挑戰，對測試的要求越來越高，測試要注意的方面也越來越多。這樣就對測試設備也提出了更高的要求。

對此，泰克科技與時俱進，提供了數款強大的測試設備。譬如光隔離探頭、更強功能的12 位的 ADC示波器、模塊動態參數測試設備Edison系列、模塊靜態測試系統SPT1000A系列、動態老化測試系統 Dynamic HTGB/HTRB等等。

有關這些測試設備的詳細性能參數和測試方法可以關注我們或者聯系作者（微信同名）獲取資料。

二、精測：利用電池模擬技術，加速BMU的開發，提升產品續航能力

隨著新能源行業的發展，太陽能、電動汽車動力電池等新能源的需求越來越多，使用中/消費者對它們的要求也越來越高。

日常使用的電子產品，譬如電動汽車，機器人、智能電子門鎖、智能可穿戴等等都會用到電池。但是，困擾人們使用這些電子產品的最大問題之一是電池續航問題。

因此，在做好產品評估與測試時必須評估產品的功耗，測試、改善電池的續航能力。

在2022 IIC Shenzhen會議上，精測儀器高級應用工程師陳珍柱先生分享了如何利用是德科技的電池模擬技術和測試分析儀器，加速BMU的開發，提升產品續航能力。這也是在電池續航測試的一些測試解決方案。

直流電源分析儀

這是直流電源的分析儀，它包含的功能非常全面，除了最簡單的電源與負載的測試能力，還有內置任意的波形發射器功能，這些功能還可以測試產品的電源的波動情況對產品的工作狀態的影響。

同時，還有長時間的電壓和電流數據記錄功能，這個功能方便分析產品在不同的工作狀態下的功耗情況，方便設計工程師改變產品的工作狀況，讓產品得到最優化的設計。

此外，還有一個很關鍵的無縫量程的電流測量，在測試小電流特別有用，對于智能可穿戴產品的有些比較特殊的工作狀態。譬如工作狀態到休眠狀態的電流測量，如果使用的測量儀器不具備無縫測量能力，有可能在切換量程的時候，對中間損害功耗的測試就不準確。

它還有內置電阻仿真功能，可以模擬電池的工作狀態，以及在不同工作狀態時內阻的變化。其內置的電量計可以操作正常的電壓、電流，包括電池的內阻，它的開路電壓等等。只有內置電量計才能做到。

要實現上面這些功能，做好測試分析，除了硬件，還需要配備強大的軟件，這就是是德科技配備的強大的BV9200軟件系統。

先進電源控制軟件BV9200

BV9200是先進的電源控制軟件，它可以同時控制4臺 N6705 /N7900 /RP7900，集成了4大功能：

第一是示波器模式，它可以抓取產品工作狀態損害的信號；

第二是數據記錄功能，它可以長時間記錄產品在不同工作狀態下的功耗情況；

第三是ARB波形編輯功能，它可以模擬工作電源在不同的狀態下的產品工作形態，功能非常實用。

第四是統計分析CCDF功能。

同時也會支持API函數的調用，用戶可進行軟件二次開發。如果想把它集成到自動化系統中，為客戶提供相應的API函數做相應的測試和調用。

利用強大的直流電源分析儀和先進的電源控制軟件BV9200可以實現對很多產品的測試評估。下面是典型的無人機開發過程中的電池續航測試評估與驗證。

續航測試、評估與驗證

續航測試與評估

上圖左邊是無人機啟動的過程，開機，待機，中間是無人機正常工作狀態的起飛降落，包括WIFI連接的工作狀態。

可以看到開機待機過程的電流非常小，但是正常工作電流非常大，因此這對測試來說是個非常大的挑戰。

如果要分析它的功耗，就要在軟件里分析它正常工作的功耗，某一段的待機功耗，通過這些分析去改善產品的設計。

上表通過測試列出了它的平均功耗，平均電流，最大電流，通過這個方式去發現問題，改善續航。

電池容量驗證

產品設計時，選擇什么樣的電池去給產品供電，什么樣的電池會比較合適，就需要做功耗評估。

簡單認為電池的電量除以電流或者功耗可以可以測算電池續航時間，但實際的情況并不是如此，沒有經過專業的測試，這樣估算的續航是不準的。

上圖紅色的位置是無人機正常工作時的電流。

給它不停的循環做電流的耗電，上面是模擬電池端電壓的變化，隨著模擬的進行會發現電池的端電壓會越來越低，也就是電池越來越耗電，電量消耗越來越大，很快就無法給無人機工作了。

我們選擇容量是1.1安時的電池，但經過測試可能發現，總放電量是926毫安時，也就是說實際測試與正常的電池標簽電量不一致。這種情況下我們需要評估電池，并考慮產品功耗狀況要做哪些改善，這就是需要評估考量的問題。

這些簡單的分析看到的是電池的基本特性，我們在產品分析與模擬時就需要去看看這些產品在電池下工作是否能夠正常滿足需求。

這就需要做電池模擬時，電池模擬就是把電池的這些特性模擬出來，給產品做合適的功耗分析。如果產品的功耗分析做得比較好，電池的使用，包括使用的壽命，這些續航能力會得到最優化。

電池模擬

如果沒有專業的電池模擬，簡單加一個電源，加一個負載，無法用電源的簡單的充放電進行分析。

做電池模擬，首先需要了解電池的特性。顯示對鋰電池的了解。

我們把電池當做一個理想的恒流源，它的電流輸出與吸收時它轉換是無縫轉換的，而且它的響應會非常快。

我們看到產品待載時電流會有損態變化，但是電池是一個理想的恒流源，因此其電壓基本沒有什么太大的變化，基本上像一根直線。

但是用一般的電源去模擬時會發現，由于電源會有響應時間，還會有恢復時間，電源端就會有跳動。

如果要真正模擬電池一定要考慮到電池的快速響應，包括無縫切換的能力。是德科技的APS序列的電源里都具備，很多型號都具備無縫的切換。

下面是鋰電池的幾個重要曲線特張：

電池內阻

電池的特性中其內阻也是非常核心與關鍵的因素，在模擬時必須要考慮到電池內阻才能真實的模擬電池的變化，否則測試可能就不準確。是德科技的產品系列都具備這個特性。

APS解決上電測試難題

下面是如何利用是德科技的APS電源控制分析軟件解決上電測試難題。

如果要測試產品，比如做無縫量程切換，電源負載的無縫切換，APS有提供合適的解決方案，包括大功率電源損變，就是電源變動對產品的影響。針對上電時期和下電時期的變化，也有多模塊、多通路的解決方案，包括浪涌電流，記錄功能等等，都是APS中所具備的特點。

是德科技的產品線包含了從幾百瓦的小功率到幾千瓦的大功率測試設備，能夠利用符合電池特性的電池模擬技術，利用先進的電源控制軟件BV9200，測試、評估不同工作狀態下的功耗，加速BMU的開發，提升電池續航能力。

三、NI：數據智能管理連通數據孤島，加速制造業數字化轉型

隨著互聯網、新能源、大數據等技術的迅猛發展，人類生產方式發生重大的變革，德國為應對全球挑戰，率先提出了工業4.0的發展計劃。我國根據發展的實際情況，提出中國制造2025年的國家戰略規劃。毋容置疑，智能制造必定是世界制造業未來的發展趨勢。

智能制造是一種由智能機器和人類共同組成的人機一體化智能系統，具有高度集成化，包含智能制造技術和智能制造系統。

然而，智能制造離不開數據，更離不開數據的獲取、分析和應用，這就是數據的智能管理。

在2022 IIC Shenzhen會議上，上海恩艾儀器有限公司、大中華區智能制造和和測試標準化相關業務發展經理趙春雷先生分享、探討了數據智能管理聯通數據孤島，加速制造業數字化轉型這個當前制造業最為熱門的話題。

上海恩艾儀器有限公司是NI在中國的全資子公司，NI專注于測試測量行業，服務于全球35000多家客戶。NI包括4大業務部門，服務于半導體和電子制造的半導體電子事業部，服務于航天航空和國防安全的航空航天和國防事業部，服務于汽車的汽車事業部以及服務于生命科學、能源、機械和大型科研機構的全業務事業部。

從航空航天到汽車制造的不同行業和領域，NI通過標準化測試，聯通產品生命周期，數據管理，加速制造企業的數字化轉型。我們通過測試數據的有效獲取和分析利用，幫助客戶提高生產力，加速創新和發現，實現企業自我價值。趙春雷先生主首先分析了制造業數字化轉型及測試所面臨的挑戰，然后介紹了NI的數字化轉型解決方案和價值，并分享了NI在制造業數字化轉型方面的成功案例

1、制造企業的數字化轉型以及測試所面臨的挑戰

企業的高效運行離不開高質量、有競爭力的產品，在產品研發、驗證及生產流程中，測試提供了反映產品性能和質量的重要數據，是產品生命周期的重要支撐。NI的標準化測試平臺以及產品生命周期數據分析這是幫助客戶提高產品質量和性能，提高企業運營效率的有效工具。

從工業4.0的演進到智能制造對測試的需求分析發現，測試和其他制造過程一樣正在經歷從測試自動化到測試標準化，再到數字化的轉型過程。產品的性能通過測試來表征，自動化的軟件歷程可以增加測試的覆蓋率，模塊化，商業化的軟件和硬件可以加速測試開發的流程。在最短時間里最大化地獲取產品性能的全面數據。通過對這些產品性能的測試數據分析，并應用于產品性能和制造過程的改進，從而提升產品的質量。這就是產品的數字化轉型的過程。

大家都希望通過測試獲取分享數據，這類數據分析并加以利用來提升產品的質量。測試的數字化轉型目的在于連接產品生命周期各階段的測試數據的產生和使用，從而更好地利用這些寶貴的數字資產。通過連接測試數據，可以幫助企業應對產品復雜度的增加，加速產品上市，提高運行效率，從而取得領先優勢。

然而，目前常見的情況是，雖然產品從研發到驗證、生產，再到客戶的使用過程中，通過測試產生了大量數據，但是這些數據分散在不同環節、不同部門，由不同的軟件平臺，如PUM、ERP、MASS（音）、CRM等分別管理。但各個部門的數據、格式、需求、標準不同，難以聯通，并深入挖掘，從而形成一個個事實上的數據孤島。在企業中，這些數據的獲取由IT部門在管理，而OT部門需要使用這些測試數據，數據孤島阻礙了這些測試數據在IT和OT部門間高效的流轉，并得到深入和有效的利用。

NI的標準化測試平臺和產品生命周期數據分析工具，通過標準化測試貫穿產品研發、驗證及生產流程，使用性的聯通這些數據孤島，解放OT部門的業務經驗，從產品生命周期的全視角去分析數據，洞察數據的內涵，并有效加以利用。

2、NI的數字化轉型解決方案和價值

NI有哪些解決方案可以幫助企業在產品生命周期的全過程獲取產品數據、分析數據，并加以利用呢？

產品從設計和原型到研發驗證，再到生產和使用等各個環節，NI的標準化測試平臺測試產品，獲得大規模的產品測試數據，并將這些數據經過歸一化、信息補充、數據清洗，再傳導到中央數據源，以測試數據為基礎，配合其他數據來源，綜合分析，將數據洞察以可視化的KPI的方式呈現給客戶，應用到設計和生產的各個環節，從而打通并應用全流程的測試數據。NI的標準化平臺生命周期數據分析的4步框架和技術，為測試數據的有效獲取和分析利用提供了強有力的支撐，同時也為人工智能和機器學習提供了可信的數據來源。

基于模型的系統工程，包含很重要的建模和仿真，從需求分析到產品設計，系統模型，再到詳細設計和分析，生產仿真等，每個環節都需要單一的可信的數據來源來驗證模型，NI的標準化測試軟硬件平臺和測試數據分析管理軟件在支持這些數據工程方面發揮著重要的作用，通過高效的測試，在各個層級為模型提供可信、完整、使用、高效的數據，從而最大化測試的價值。

NI企業級的測試和數據分析管理以產品測試數據為中心，以測試數據的有效利用自下而上推動數字化轉型，NI提供了從邊緣端到云端的整體解決方案。

NI所有的軟硬件都是采用標準化的設計，在不同的產品生命周期階段去進行測試。不管是汽車還是IC，不管是研發的測試還是生產端的測試，數據的來源極其復雜，既包括NI和非NI的測試設備的測試數據，也包括連接客戶終端的各類傳感器的監控數據，數據格式極其多樣，統一地軟硬件平臺可以讓數據的獲取和利用更加方便。同時，NI會經由測試運行管理平臺來管理測試設備，測試運行以及測試數據，這個系統還能夠使標準化測試成為數據湖的一部分，與第三方的企業級系統，PLM，CIM等系統進行相應的數據連接，除了測試數據，生產制造和產品生命周期，還包括相關的流程數據、設備數據、使用數據以及維修數據，這些數據綜合在一起，經由產品分析軟件對數據進行實時分析，進而實時優化，智能優化產品測試方案及生產流程，這就是NI聯通測試數據，加速制造企業數字化轉型的整體解決方案。

從采集到分析，再到洞察這樣的整體解決方案有什么樣的好處呢？最大的好處是因為NI采用了標準化的軟件平臺去進行數據的收集，使得我們能夠得心應手應對海量的測試數據。同時可以對數據進行歸一化，信息補充和數據清洗，為我所用。另外，我們能夠為第三方的設備提供靈活的接入，從而完整地感知測試狀態，并最大化我們的數據收集效率。

其次，我們看到NI的測試運行管理平臺能夠很好地滿足大規模復雜測試系統的管理需求，同時有非常高的管理效率。在我們一個客戶中，在生產的產品有1萬多種，隨時可能工作的設備有2500多臺，單個品種的產品每小時產能是2000多片，每天產生的數據量達到1.5個GB左右，要對這些海量數據進行數據跟蹤分析極其困難，在應用了SystemLink之后，所有的資產和數據得到了有效的管理，工廠的效率得到了提升，管理層可以從產線、產能的分析來優化產線、優化工廠的運行，及時進行調配。研發可以實時獲取可信的產品和生產數據，及時優化產品模型。這里有兩個非常關鍵的因素，第一，是數據的完整性，第二，是數據的實時可見性。基于SystemLink的測試運行管理軟件和基于OptimalPlus的產品分析軟件這兩大利器結合在一起，將測試數據、研發數據、生產數據和使用數據進行融合，從產品全生命周期去分析問題，挖掘并拓展測試和測試數據的潛在價值。SystemLink和OptimalPlus幫助我們非常好地去支持以產品為中心和以設備為中心的數字化轉型。

NI 硬件平臺產生測試數據，模擬產品測試

NI的PXI平臺，是業內認可的最具靈活性的模塊化、高性能測試平臺，既可用于快速測量，也可用于開發涵蓋多種產品的自動化測試系統。和其他臺式儀表相比，PXI平臺具有無可比擬的開放性。在通用的PXI機箱內，可以使用來自于不同供應商的最具特色和性價比的功能模塊。基于PXI平臺搭建的測試系統，相較于基于臺式儀表搭配的測試系統，系統配置更加靈活，占地空間更小，更具成本的優勢。在完成相應功能的條件下，具有更小的體積，更適合惡劣環境的現場應用，是邊緣測試的最佳平臺。

NI的智能測試系統更好地滿足了客戶多品種、小批量的測試需求。從基本的測試功能到定制化功能的實現，NI的測試系統很好地在成本和性能之間通過標準化實現了平衡。所裝備的Smart PDU、Smart Sensor可以智能地監控能源的使用，達到節能減排、建設綠色工廠的目標。ActiveUptime可以監控測試設備的健康狀況，通過預防性的維護，最低成本地保障測試設備的正常運行。單機的測試運行管理平臺可以很好的幫助客戶優化測試，提升效率，支持快速喚醒，進而降低生產成本。

之外，NI還提供多種多樣的軟件，讓工程師能專注于解決工程應用問題，專注測試開發流程。如果說LabVIEW是應用最為廣泛的測試和測量開發環境，那TestStand所具有的高效率的測試特點，必然使其成為產線測試軟件的首選。TestStand還能夠連通第三方的開源軟件，如python，幫助大家去開發客戶自制定的應用需求。

在管理軟件層面，可以通過SystemLink去統一管理測試端所有的軟硬件平臺和數據及應用。從測試收集數據，到分析后行動的四步框架可以幫助我們改善測試運行環境。

OptimalPlus系統能夠結合數據湖中其他的數據來源共同對產品進行深層次的實時數據分析，從而將數據洞察轉換成相應的行動，應用于改善產品和流程。我們以測試數據為基礎，作為數據湖中的一部分，與其他PLM、ERP、CRM系統打通，離線上我們可以做可追溯，從CRM獲得故障信息，從生產過程、測試過程對各個子系統的追溯找到源頭問題，分析完善解決方案，并改進。可以根據綜合信息分析，直接應用于生產測試過程。例如某個生產測試經過數據綜合分析，發現某個供應商的部件從來不出問題，可以提示，并經過工程確認好，將產品測試變成抽檢的方式，從而提高生產效率。反過來如果監控出現問題的趨勢，系統立刻動作恢復為全檢，并重新測試，這些效率的改進都是基于實時的分析，迅速的行動，從而降低潛在的風險。

測試的運維通過SystemLink來掌控，產品數據和流程的分析和優化由OptimalPlus來實現。SystemLink和OptimalPlus兩個軟件平臺結合在一起，實現了在智能制造中從洞察發現了什么，到分析為什么發生，進而主動預防的良性循環。

NI系統的優勢

首先，NI站在測試的角度提供了統一的軟硬件平臺，打通了從研發到驗證，再到生產的整個流程。

其次，以產品為中心，以及以設備為中心的數字化轉型使測試和數據的使用效果最大化。

同時，整個NI的平臺不僅是標準化，同時也是開放型的，它會非常方便聯通第三方的測試系統和測試軟件，能夠幫助我們打通更多的測試設備、數據和流程。

NI的產品可以通過深入挖掘測試和數據分析，提升數據的價值，從而加速智能制造的數字化轉型。

3、NI數字化轉型成功案例

NI的LabVIEW軟件大量應用于開發測試測量系統，從分析中發現，基于LabVIEW的測試設備開發平均減少了3-4倍的開發時間，節省了50%的維護成本，實現了80%的行動。LabVIEW是目前使用廣泛且支持全面的測試軟件。

全球超過有30萬的測試工程師在使用LabVIEW開發測試應用，可以在LabVIEW社區一起分享，積累測試開發的經驗。此外全球有超過1000多家合作伙伴，可以幫助工程師開發測試應用，還有超過600多種插件和應用為您所用。

比如用NI的DIAdem，標準化數據管理方法，從而減少了90%的數據分析和報告的時間，節省了850萬美元，獲得驚人的340%的投資回報率。

一流的硬件與行業標準軟件的結合，幫助飛利浦節省了數百萬美元，測試成本降低81%，軟件缺陷率降低86%。

NI的數字化轉型解決方案幫助客戶提升了設備的綜合效率，減少了67%的報廢，單個工廠全年節省了超過800萬美金。

NI通過下列方式實現這些目標：

1、報警信號和MEMS系統閉環運行。

2、通過運行完整的交叉分析，在生產流程早期發現故障，從而降低成本。

3、實時了預測性維護，減少了設備綜合成本。

4、運用人工智能和機器學習減少了誤判。

5、運用融合算法，可以應用在前線，也可以應用在后線。

NI了解數字化轉型相關的細微差別和挑戰，可以將測試和測試集成到數字化轉型計劃中，并連接整個企業的系統和數據，以提升洞察力，提高運行效率，將數字化轉型愿景變為現實，