总体而言，Test Workflow软件套件极大助力了工程师从事研究、验证到生产测试应用，更好的利用数据获取洞察，挖掘数据价值，提升测试系统，从而将产品更快推向市场。以Test Workflow套件形式购买LabVIEW能利用更多的工程软件，比单个购买套件中的工具节省高达60%，并能大幅提高测试成效。
真实世界与虚拟世界的融合
让我们再大胆的畅想一下未来。
测试自动化目前来看已经十分便捷了，但本身仍然需要手动编写代码以完成测试，即便是“基于模型的方法”也是从中心模型生成测试。而未来，采用虚拟现实技术的“自主测试设计”将有望通过创建数字孪生(digital twins)和数字线程(digital threads)的方式自动生成这些模型，继续大幅简化和优化测试，为测试工程的未来打开了新的可能性。
顾名思义，数字孪生是一种能精确反映物理对象的虚拟模型。该对象配备了传感器，可以生成与性能相关的数据，例如能量输出和温度，然后可以将这些数据应用于数字副本。数字孪生可以跑仿真、研究性能问题并对原始物理对象进行可能的改进。
具有互连模型的数字线程可以替代现实世界中的测试，从而让测试变得更快、成本更低，并且在某些情况下，减少对环境的影响。将更多的设计转移到虚拟世界中可以更快地探索复杂的产品，并减少对昂贵、耗时的物理原型的依赖。
同时，我们还应该注意测试的可持续性。传统的测试自动化是基于需求，在指定时间段(例如，晚上、周末和发布之前)运行大量固定测试。每个测试的执行都需要耗费大量算力，这既有能源成本，又会影响环境。随着能源价格上涨和可持续性意识的增强，这种传统的“非智能”自动化测试将被智能的“测试优化”——只运行针对具体问题的测试所取代。
以上这些不仅仅只是未来主义的想法。西门子交通的移动解决方案(Siemens Mobility Rail Solutions)要构建高速通勤列车，这是一个具有数千个组件构成的昂贵系统。西门子就是采用NI硬件、TestStand软件、VeriStand软件和LabVIEW FPGA模块来构建整列列车的全功能数字孪生体。
通用汽车公司也正在与NI合作开发其电池单元工程流程，以提供对测试数据的可见性，从而做出优化产品性能的决策。通用汽车正在投资基于网络的云计算工具集、人员、以及包含NI Systemlink™软件作为架构一部分的数据平台。通过自动化从数据摄取到按需提供数据的端到端流程，这一可扩展的方案将节省数千小时的人工工作。
结语
2022下半年，NI在美国和《金融时报》的研究部门Longitude完成并发布了一项深度调研。结果显示，测试是一种未充分利用的资源：38%的受访者表示，他们很少使用测试来为产品设计提供信息；51%的受访者认为，如果他们在流程的早期部署测试，他们可以从数据中提取更多价值；33%的受访者表示，无法整合测试数据或从测试数据中获得见解会阻碍他们改善产品生命周期的努力。
这意味着，产品革命不仅仅需要测试，它需要在测试的基础上运行。测试数据是产品生命周期过程的结果。当它与设计、仿真、流程和其他关键产品数据源结合使用时，它可以提供完整的端到端产品生命周期视图，以进行更有价值的产品分析。
