Sii Polska
SII UKRAINE
SII SWEDEN
Sii Polska
SII UKRAINE
SII SWEDEN
Sii Polska
SII UKRAINE
SII SWEDEN
Sii testuje i waliduje komponenty oprogramowania embedded oraz hardware, wykorzystując certyfikowane procesy testowe, kompetencje z zakresu inżynierii systemów wbudowanych oraz procesy wspierane przez AI w obszarach wydajności, zgodności, bezpieczeństwa i jakości.
Dzięki silnym kompetencjom i doświadczeniu w obszarze zapewnienia jakości wspieramy naszych klientów w wyborze właściwych metodologii i narzędzi testowych, dopasowanych do wymagań konkretnego projektu. Proces obejmuje wiele działań:
Nasi eksperci przeprowadzą Cię przez proces zapewnienia jakości poprzez dobór techniki śledzenia postępów i przygotowanie dokumentacji wyjściowej.
Oferujemy testowanie oprogramowania embedded na różnych poziomach:
Inżynierowie Quality Assurance w Sii zapewniają, monitorują i podnoszą ogólną jakość oprogramowania, a także jego bezpieczeństwo, stabilność i skuteczność, wykonując różne typy testów, w tym:
Ponieważ AI jest częścią codziennej pracy naszych inżynierów i została zintegrowana z SDLC, inżynierowie QA, programiści embedded, architekci oraz specjaliści DevOps Sii wykorzystują asystentów AI, aby zwiększyć efektywność czasową i zasobową tworzenia oraz realizacji scenariuszy testowych. AI przyspiesza generowanie skryptów testowych, wspiera realizację testów, automatyzuje powtarzalne zadania i pomaga podejmować decyzje inżynierskie, przy pełnym nadzorze ekspertów Sii.
Sii nie ogranicza się do zbierania wyników testów. Przekształca dane testowe w praktyczne wnioski inżynieryjne, które wspierają podejmowanie decyzji.
Dzięki AI Sii automatycznie identyfikuje:
Nasze raportowanie łączy:
Dzięki temu interesariusze projektu mogą szybciej podejmować lepiej uzasadnione decyzje inżynieryjne w obszarach walidacji oprogramowania embedded, planowania wydań oraz przygotowania do certyfikacji.
Testowanie służy nie tylko zapewnianiu jakości, ale także weryfikacji zgodności urządzeń i oprogramowania z różnymi standardami:
Zapewniamy jasne i szczegółowe wskazanie każdej niezgodności wykrytej w obszarze:
Zgodność pozostaje odpowiedzialnością człowieka, ale AI znacząco przyspiesza proces przygotowania do certyfikacji. Pomaga identyfikować potencjalne luki, braki w śledzeniu powiązań między wymaganiami, testami i wynikami weryfikacji, niespójności w dokumentacji oraz niewystarczające pokrycie weryfikacyjne na długo przed rozpoczęciem formalnych działań certyfikacyjnych.
Sii łączy analizę zgodności wspieraną przez AI z certyfikowanymi narzędziami, takimi jak VectorCAST, oraz doświadczeniem inżynierów certyfikacji. Dzięki temu ograniczamy nakład pracy związany z przygotowaniami i zwiększamy pewność gotowości do certyfikacji.
Sii stale rozwija wewnętrzne akceleratory AI, platformy walidacyjne oraz eksperymentalne środowiska testowe, w których nowe technologie AI są bezpiecznie weryfikowane przed wdrożeniem w środowiskach klientów. Pozwala to ekspertom Sii ocenić ich dokładność, bezpieczeństwo, możliwość wyjaśnienia działania oraz wartość inżynieryjną, a jednocześnie ograniczyć ryzyka związane z adopcją AI po stronie klienta. Aktywnie analizujemy możliwości agentów AI, którzy pod nadzorem człowieka mogą wspierać weryfikację oprogramowania, automatyczną analizę defektów, analizę wymagań, ocenę wpływu regresji oraz generowanie dokumentacji. Dzięki temu klienci mogą korzystać z testowania oprogramowania embedded wspieranego przez AI bez zastępowania formalnej oceny inżynieryjnej, kontroli zgodności ani odpowiedzialności za certyfikację.
Zespoły embedded QA w Sii mają potwierdzone doświadczenie w projektach z branży motoryzacyjnej, medycznej i przemysłowej. Projektujemy strategie testowe, które odzwierciedlają rzeczywiste ograniczenia na styku sprzętu i oprogramowania oraz wymagania certyfikacyjne, dostarczając 100% pokrycia testami jednostkowymi, pełną identyfikowalność i raporty gotowe do audytu z wykorzystaniem certyfikowanych toolchainów, np. VectorCAST.
Od strategii, przez realizację testów, po raportowanie: zapewniamy kompleksowe wsparcie testowe, które gwarantuje bezpieczeństwo, funkcjonalność i ogólną jakość. Nasze kompetencje obejmują analizę white-box, fuzz testing, testy przeciążeniowe i inne zaawansowane metody, dostarczając aplikacje embedded zgodne z najwyższymi standardami branżowymi i działające niezawodnie w warunkach rzeczywistych.
Nasz certyfikowany toolchain i uporządkowana metodologia pozwalają nam testować nawet wtedy, gdy sprzęt docelowy jest ograniczony lub trafia do projektu z opóźnieniem, z wykorzystaniem symulatorów programowych, emulatorów sprzętowych i stubów. Obejmujemy kluczowy zakres walidacji, od testów integracyjnych i regresyjnych po testy akceptacyjne użytkownika, z pełną identyfikowalnością, analizą pokrycia i raportami gotowymi do certyfikacji, w tym z użyciem VectorCAST. Efekt: niższe ryzyko i koszty, szybszy time-to-market oraz zgodne z wymaganiami, stabilne oprogramowanie.
Przeczytaj nasze FAQ
W porównaniu ze standardowym testowaniem, testowanie oprogramowania wbudowanego wymaga głębszej integracji z komponentami sprzętowymi. Systemy wbudowane często zawierają ściśle powiązane elementy sprzętowe i programowe, co sprawia, że są trudniejsze do przetestowania. W takich przypadkach niezbędne są specjalistyczne narzędzia, symulatory i emulatory, które pozwalają wiarygodnie zweryfikować zachowanie systemu.
Do najważniejszych wyzwań w testowaniu wbudowanym należą ograniczony dostęp do sprzętu, rygorystyczne wymagania czasowe, wysokie wymagania w zakresie bezpieczeństwa i zgodności oraz konieczność użycia specjalistycznych narzędzi testowych. Wiele systemów wbudowanych jest projektowanych pod kątem pracy w czasie rzeczywistym, co dodatkowo zwiększa złożoność procesu testowania.
Do najczęściej stosowanych rodzajów testów należą testy jednostkowe, integracyjne, systemowe oraz regresyjne. Wykorzystuje się również testy bezpieczeństwa, fuzz testing oraz testy white-box w celu wykrycia podatności. Wybór odpowiednich testów zależy od etapu projektu, poziomu zależności od sprzętu oraz celów rozwoju oprogramowania.
Testowanie bezpieczeństwa wbudowanego obejmuje weryfikację komponentów oprogramowania pod kątem podatności, które mogą zostać wykorzystane przez błędy lub luki integracyjne. Zakres ten nie ogranicza się wyłącznie do oprogramowania – obejmuje również interakcję elementów sprzętowych i programowych, procesy bezpiecznego uruchamiania (secure boot) oraz odporność systemu na ataki zewnętrzne.
Automatyzacja umożliwia inżynierom szybsze i bardziej spójne wykonywanie powtarzalnych przypadków testowych. W testowaniu wbudowanym pozwala także wykorzystać narzędzia do analizy dynamicznej, które sprawdzają działanie oprogramowania w różnych scenariuszach sprzętowych z użyciem symulatorów i emulatorów. Dzięki temu możliwa jest wcześniejsza naprawa błędów oraz przeprowadzanie testów obciążeniowych w realistycznych warunkach.
Stosujemy najlepsze praktyki w zakresie systemów wbudowanych, wykorzystując certyfikowane narzędzia, takie jak VectorCAST, do weryfikacji procesu tworzenia oprogramowania wbudowanego. Dopasowujemy testy do standardów branżowych, walidując aspekty funkcjonalne, wydajnościowe oraz związane z dokumentacją, aby zapewnić gotowość do certyfikacji.
Do testowania wbudowanego wykorzystuje się m.in. symulatory programowe, emulatory sprzętowe, kompilatory, zautomatyzowane frameworki testowe oraz systemy do śledzenia błędów. Narzędzia te muszą obsługiwać zarówno logikę aplikacji wbudowanych, jak i interakcje ze sprzętem, aby zapewnić wiarygodne wyniki.
System wbudowany obejmuje zarówno sprzęt, jak i oprogramowanie zaprojektowane do realizacji określonych zadań, podczas gdy oprogramowanie wbudowane to wyłącznie kod działający na urządzeniu wbudowanym. Testowanie oprogramowania wbudowanego wymaga zatem weryfikacji sposobu, w jaki współpracuje ono z komponentami sprzętowymi w warunkach rzeczywistych.
Wraz ze wzrostem liczby systemów wbudowanych podłączonych do sieci i chmury rośnie znaczenie testy bezpieczeństwa na poziomie wymaganym przez przepisy AML (Anti-Money Laundering). Testowanie bezpieczeństwa oprogramowania wbudowanego pozwala upewnić się, że systemy są chronione przed podatnościami i zagrożeniami – co ma kluczowe znaczenie zwłaszcza w sektorach takich jak motoryzacja, opieka zdrowotna czy rozwiązania płatnicze, gdzie priorytetem jest integralność danych oraz niezawodność działania systemów.
Oprogramowanie wbudowane to specjalistyczny kod działający w systemach wbudowanych – często odpowiedzialny za sterowanie sprzętem, takim jak czujniki, siłowniki czy inne dedykowane urządzenia. Testowanie oprogramowania wbudowanego polega na weryfikacji, czy kod prawidłowo współpracuje z komponentami sprzętowymi w warunkach pracy w czasie rzeczywistym. Obejmuje to m.in. testy jednostkowe, integracyjne, systemowe oraz testy bezpieczeństwa, realizowane przy użyciu dedykowanych narzędzi, symulatorów i emulatorów.
Najlepsze praktyki w testowaniu oprogramowania wbudowanego to m.in.: rozpoczęcie pracy od jasno zdefiniowanej strategii testów, wykorzystanie zautomatyzowanych narzędzi oraz zapewnienie pełnego pokrycia testami. Istotne jest także izolowanie zależności sprzętowych przy użyciu emulatorów i symulatorów, a ponadto regularne stosowanie testów white-box i regresyjnych oraz utrzymywanie pełnej widoczności relacji między przypadkami testowymi a wymaganiami oprogramowania. Najlepsze rezultaty osiąga się wtedy, gdy proces testowania od samego początku jest ściśle powiązany z wymaganiami certyfikacyjnymi i standardami zgodności.
Dobry przypadek testowy dla systemów wbudowanych powinien jasno określać dane wejściowe, oczekiwany wynik, warunki wykonania oraz metodę weryfikacji. W testach wbudowanych każdy przypadek musi uwzględniać interakcję pomiędzy oprogramowaniem a sprzętem, ograniczenia wydajnościowe oraz potencjalne błędy związane z czasem działania czy pamięcią. Strukturyzowanie przypadków testowych w oparciu o poziom ryzyka i cele pokrycia testami pozwala na wczesną i dokładną weryfikację kluczowych komponentów oprogramowania.
Testowanie oprogramowania w systemach wbudowanych ma na celu sprawdzenie, że wszystkie komponenty działają prawidłowo w ścisłej współpracy ze sprzętem. W odróżnieniu od standardowych testów oprogramowania, testowanie wbudowane musi uwzględniać takie aspekty jak czas reakcji w czasie rzeczywistym, ograniczone zasoby czy uwarunkowania fizyczne. Dzięki zastosowaniu ustrukturyzowanych metod testowych – takich jak testy jednostkowe, systemowe i wydajnościowe – możliwe jest wczesne wykrywanie błędów oraz zwiększenie długoterminowej niezawodności aplikacji wbudowanych.
AI zyskuje na znaczeniu w testowaniu oprogramowania embedded, ponieważ pomaga zespołom inżynieryjnym analizować większe ilości danych testowych, szybciej identyfikować wzorce defektów i koncentrować działania weryfikacyjne na obszarach o najwyższym ryzyku. Procesy wspierane przez AI mogą pomagać w analizie wymagań, generowaniu scenariuszy testowych, wykrywaniu anomalii, ocenie wpływu regresji oraz identyfikowaniu braków w pokryciu testami. W Sii AI jest częścią codziennej pracy inżynierów i wspiera decyzje dotyczące testowania przy zachowaniu pełnego nadzoru człowieka.
AI usprawnia raportowanie w testowaniu embedded, przekształcając surowe wyniki testów w praktyczne wnioski dotyczące jakości. Pomaga identyfikować powtarzające się awarie, niestabilne moduły oprogramowania, ryzyka regresji, anomalie wydajnościowe, luki w przygotowaniu do certyfikacji, przyczyny źródłowe problemów oraz braki w pokryciu testami. Sii łączy wnioski jakościowe generowane przez AI z raportowaniem błędów, śledzeniem powiązań między wymaganiami, analizą pokrycia testami, monitorowaniem postępów oraz rekomendacjami inżynieryjnymi, aby wspierać szybszą walidację, planowanie wydań i przygotowanie do certyfikacji.
AI może wspierać wiele etapów cyklu życia testowania embedded, w tym generowanie przypadków testowych, utrzymanie testów, klasyfikację defektów, analizę logów oraz interpretację wyników. Może też pomagać w automatyzacji powtarzalnych zadań inżynieryjnych i priorytetyzacji testów regresyjnych na podstawie ryzyka. W połączeniu z pipeline’ami CI/CD, symulatorami, emulatorami i certyfikowanymi narzędziami testowymi testowanie wspierane przez AI pomaga zespołom przyspieszyć weryfikację bez zastępowania oceny inżynieryjnej.
AI może wspierać testowanie embedded o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, usprawniając generowanie testów, analizę pokrycia, wykrywanie anomalii, przegląd dokumentacji oraz identyfikację luk w zgodności. Jednak w branżach regulowanych, takich jak motoryzacja, kolejnictwo, lotnictwo czy wyroby medyczne, AI powinna wspierać inżynierów, a nie zastępować formalne procesy weryfikacji lub certyfikacji. Sii wykorzystuje AI pod nadzorem człowieka, łącząc analizę wspieraną przez AI z certyfikowanymi narzędziami, takimi jak VectorCAST, oraz doświadczeniem inżynierów certyfikacji, aby wspierać gotowość do spełnienia standardów takich jak ISO 26262, IEC 62304, EN 50128 i DO-178C.
Wir aktualisieren unsere deutsche Website. Wenn Sie die Sprache wechseln, wird Ihnen die vorherige Version angezeigt.
Are you sure you want to leave this page?
