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Doch moderne Testumgebungen haben sich gewandelt. Prüfstände, Simulationen, Datenlogger und Messsysteme erzeugen riesige Datenmengen in unterschiedlichen Formaten. Ingenieure müssen zunehmend auf Ergebnisse zugreifen, diese vergleichen und sie projekt-, abteilungs- und standortübergreifend wiederverwenden können.

Die Grenzen des dateibasierten Testdatenmanagements

Ein Dateiserver weiß, wo eine Datei gespeichert ist. Er weiß jedoch nicht zwangsläufig, was die Datei enthält, warum ein Test durchgeführt wurde oder unter welchen Bedingungen die

Daten aufgezeichnet wurden. Dies bringt verschiedene Herausforderungen mit sich:

• Eingeschränkte Suchmöglichkeiten: Ingenieure sind häufig auf Dateinamen, Ordnerstrukturen oder ihr persönliches Wissen angewiesen, um relevante Messdaten zu finden. Die Suche nach spezifischen Versuchsbedingungen, Fahrzeugkonfigurationen oder Messkanälen gestaltet sich daher schwierig.
  
  
• Fehlender Datenkontext: Essenzielle Metadaten zu Testobjekten, Testaufbauten, Sensoren, Softwareversionen und Umgebungsbedingungen werden häufig separat in Tabellenkalkulationen, Testberichten oder anderen Anwendungen gespeichert.
  
  
• Schlechte Vergleichbarkeit: Messungen von verschiedenen Testumgebungen, Kampagnen oder Abteilungen sind schwer vergleichbar, wenn Einheiten, Namenskonventionen und Metadatenstrukturen inkonsistent sind.
  
  
• Eingeschränkte Nachvollziehbarkeit: Die Rekonstruktion des Zusammenhangs zwischen Testanforderungen, Konfigurationen, Messdaten und Auswertungsergebnissen kann einen erheblichen manuellen Aufwand erfordern.
  
  
• Hindernisse für Automatisierung und KI: Automatisierte Analyse-Workflows und KI-Systeme benötigen strukturierte, maschinenlesbare Daten und einen verlässlichen Kontext – nicht nur Zugriff auf Dateisammlungen.
  

Die Folgen sind bekannt: Ingenieure verbringen wertvolle Zeit damit, nach Daten zu suchen, fehlende Informationen zu rekonstruieren und Arbeiten zu wiederholen, die sich andernfalls vermeiden ließen.

Metadaten machen aus Messdateien technisches Wissen

Der eigentliche Wert von Testdaten liegt nicht allein in den Messwerten, sondern auch in den Informationen, die deren Herkunft und Bedeutung beschreiben.

Metadaten beantworten grundlegende Fragen: Was wurde getestet? Welche Konfiguration kam zum Einsatz? Unter welchen Bedingungen? Welche Sensoren und Messkanäle waren beteiligt? Welche Testanforderungen und Ergebnisse sind mit der Messung verknüpft?

Ein professionelles Testdatenmanagement verknüpft diese Kontextinformationen systematisch mit den Messdaten. Dadurch werden Testergebnisse anhand technischer Kriterien durchsuchbar, über verschiedene Testkampagnen hinweg vergleichbar und über den gesamten Produktentwicklungszyklus hinweg wiederverwendbar.

Wichtig ist: Die Anforderungen an Metadaten variieren je nach Testbereich. Die Validierung von Batterien, NVH-Untersuchungen, Motorenentwicklung oder passive Sicherheit – jeder dieser Bereiche erfordert unterschiedliche beschreibende Attribute. Ein professionelles Testdatenmanagement-System muss daher standardisierte Datenstrukturen mit der Flexibilität verbinden, domänenspezifische Metadatenmodelle zu unterstützen.

ASAM ODS: Eine standardisierte Grundlage für das Testdatenmanagement

Der offene ASAM ODS-Standard bietet eine bewährte Grundlage für die Verwaltung von Messdaten und den dazugehörigen Metadaten – unabhängig von spezifischen Messsystemen oder Softwareanbietern.

Dank seines flexiblen Datenmodells können Unternehmen unterschiedliche Testbereiche innerhalb einer einheitlichen Datenarchitektur abbilden. Standardisierte Schnittstellen machen die Daten für bestehende Engineering-Tools, Analyseanwendungen und automatisierte Arbeitsabläufe zugänglich.

Mithilfe verschiedener am Markt erhältlicher Lösungen – wie etwa dem „Peak Test Data Manager“ – können Unternehmen eine einheitliche, strukturierte Datenumgebung schaffen. Diese verknüpft Messdaten aus unterschiedlichen Quellen, wobei der technische Kontext stets gewahrt bleibt.

Ingenieure können relevante Testergebnisse über eine webbasierte Benutzeroberfläche suchen, einsehen und abrufen oder direkt aus ihren bevorzugten Analysewerkzeugen darauf zugreifen.

Von der Dateispeicherung zu KI-fähigen technischen Daten

Die Grenzen von Dateiservern werden besonders deutlich, wenn Unternehmen fortschrittliche Analytik und künstliche Intelligenz einführen.

Ein KI-Agent kann Messergebnisse nicht allein deshalb zuverlässig vergleichen, weil er Zugriff auf die entsprechenden Dateien hat. Er muss zudem das Prüfobjekt, die Messkanäle, physikalische Einheiten, Randbedingungen sowie die technischen Zusammenhänge zwischen den Datensätzen verstehen. Ohne strukturierte Metadaten laufen selbst hochentwickelte KI-Systeme Gefahr, zu irreführenden Schlussfolgerungen zu gelangen.

Eine standardisierte Architektur für das Testdatenmanagement (Test Data Management) begegnet dieser Herausforderung, indem sie Messdaten und deren Kontext über definierte Schnittstellen zugänglich macht.

Lösungen wie der „Peak Test Data Manager“ bieten offene Schnittstellen, die es ermöglichen, diese technische Datengrundlage mit Python und Jupyter Notebooks, Apache Spark, Big-Data-Plattformen sowie KI-Agenten zu verknüpfen. Dies eröffnet Möglichkeiten für automatisiertes Reporting, testübergreifende Analysen, Anomalieerkennung sowie innovative, KI-gestützte technische Arbeitsabläufe.

Kein Austausch bestehender Dateiserver erforderlich

Die Einführung eines professionellen Testdatenmanagements bedeutet nicht zwangsläufig, dass vorhandene Dateiserver ausgetauscht oder sämtliche Messdateien in ein neues Speichersystem migriert werden müssen.

Ein pragmatischer Ansatz besteht darin, die etablierte Speicherinfrastruktur beizubehalten und gleichzeitig ein zentrales Metadatenmanagement, eine automatisierte Indizierung sowie einen standardisierten Datenzugriff zu implementieren.

Mit dem „Peak Test Data Manager“ können Unternehmen bestehende Messdateien und Systeme schrittweise in eine einheitliche Datenumgebung integrieren – das minimiert Störungen und schützt getätigte Investitionen.

Auf diese Weise können Unternehmen mit überschaubaren Anwendungsfällen beginnen, messbare Vorteile aufzeigen und ihre Datenmanagement-Kapazitäten entsprechend den wachsenden Anforderungen kontinuierlich ausbauen.

Fazit: Datenspeicherung ist nicht gleich Datenmanagement

Dateiserver sind nach wie vor nützlich, um Messdateien zu speichern. Sie allein können jedoch nicht die Transparenz, den technischen Kontext, die Rückverfolgbarkeit und die Interoperabilität bieten, die für ein professionelles Testdatenmanagement erforderlich sind.

Da Testumgebungen immer komplexer werden und KI-gestützte Analysen zunehmend an Bedeutung gewinnen, müssen Unternehmen den Schritt von der reinen Dateiverwaltung hin zum Management technischer Informationen vollziehen.

Dank einer offenen, auf ASAM ODS basierenden Architektur unterstützt der Peak Test Data Manager Unternehmen bei diesem Übergang – ohne dass sie ihre bestehenden Werkzeuge und ihre Infrastruktur aufgeben müssen.

Sind Sie bereit für den nächsten Schritt über ein dateibasiertes Testdatenmanagement hinaus?

Lassen Sie Erkenntnisse in konkrete Maßnahmen einfließen.

Sprechen Sie mit Peak Solution darüber, wie Sie die Datenverfügbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Wiederverwendbarkeit verbessern sowie Ihre Daten für Analysen und KI nutzbar machen können – ganz ohne Beeinträchtigung Ihrer etablierten Werkzeuge.