ETAS Analytics Toolbox (EATB)

대용량 데이터를 위한 측정 데이터 분석 및 보고서 작성

ETAS Analytics Toolbox (EATB) 보고 도구는 매우 짧은 시간 안에 대량의 측정 데이터를 검색, 분석 및 시각화할 수 있도록 지원합니다. ECU 소프트웨어 개발, 테스트 벤치에서의 시스템 테스트, 실제 도로 주행 평가 등 다양한 자동차 산업 사용 케이스에 완벽하게 부합합니다. 데이터 분석은 자유롭게 프로그래밍 가능한 스크립트를 사용하여 자동으로 수행됩니다.

EATB 온라인 문서

이미지는 사용자 친화적인 데이터 시각화 기능을 갖춘 이타스 분석 툴박스(EATB)를 PC 화면에서 보여줍니다.

장점

고성능

대용량 측정 파일의 원활한 처리를 지원합니다.

복잡성 마스터

관련 이벤트를 쉽게 식별할 수 있습니다.

상호 운용성

EATB (ETAS Analytics Toolbox)와 MDA (Measure Data Analyzer)를 연결하여 INCA에서 직접 액세스할 수 있습니다.

EATB - 로우 데이터(Raw Data)에서 스마트한 의사결정까지!

YouTube

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EATB를 활용하여 수 분 만에 대규모 측정 데이터 세트를 분석하는 방법을 확인해 보세요.

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데모 보고서 다운로드 (ZIP)

갤러리

대규모 측정 데이터 세트를 분석, 시각화 및 보고서로 작성할 수 있습니다.
EATB 라이선스가 없는 모든 컴퓨터에서도 열 수 있는 독립적이고 공유 가능한 보고서를 생성합니다.
도구 내부 어디에서나 MDA로 이동하여 세부 분석을 즉시 시작할 수 있습니다.
GUI 기반의 Config Creator를 사용하거나 Python 또는 MATLAB 스크립트로 보고서 구성을 작성하여 EATB 보고서를 만들 수 있습니다.

특징

신호등 방식의 데이터 시각화

이타스 분석 툴박스는 캘리브레이션 엔지니어, 소프트웨어 개발자 및 기타 엔지니어들에게 대량의 데이터에 대한 빠른 개요를 제공하고 편차를 즉시 식별할 수 있도록 설계되었습니다. 고객 맞춤형 테스트 기준에 따라 특정 측정 결과의 허용 범위가 정의됩니다. 이러한 기준은 템플릿에 저장되어 데이터 분석의 기반을 제공합니다.

보고서의 그래픽 사용자 인터페이스는 결과를 신호등 형식으로 표시합니다. 정상적인 캘리브레이션 값은 녹색으로 표시됩니다. 정의된 범위 내에서 한계값을 벗어난 편차는 노란색으로 표시됩니다. 정의된 범위를 초과하여 한계값을 벗어난 편차나 템플릿에 정의되지 않은 매개변수는 빨간색으로 표시됩니다. 특정 범위의 일부에서 기준을 초과하는 즉시 전체 범위가 적색으로 바뀝니다. 이를 통해 담당 엔지니어는 세부적인 오류 분석이 즉시 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

간편한 보고서 액세스

대화형 보고서를 웹 서버에 중앙 집중식으로 저장할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 참여자들은 표준 웹 브라우저를 사용하여 모바일 기기에서도 서로 다른 위치에서 동시에 동일한 데이터 세트에 액세스할 수 있습니다. 모든 보고서의 기록은 보고서 이력에 저장됩니다.

템플릿 또한 중앙 웹 서버에 저장되므로 개발 엔지니어들은 공유 템플릿 라이브러리의 혜택을 누릴 수 있습니다. 한 번 생성된 템플릿은 재사용이 가능합니다. 모든 엔지니어링 팀은 순차적으로 구축되는 지식 기반의 이점을 누릴 수 있습니다.

로컬 및 자동화된 사용 케이스

이 비주얼은 자동화된 사용 사례를 통해 워크플로를 최적화하는 방법을 보여주는 다이어그램입니다.

분석, 보고 및 재캘리브레이션: Python 또는 MATLAB 기반 템플릿을 지원하는 EATB는 이타스 생태계 내 캘리브레이션, 측정 및 진단 툴체인의 완벽한 동반자입니다. 독립 실행형 제품으로도 배포할 수 있습니다. 개방형 시스템으로 설계되어 이타스 제품 및 타사 제품 모두와 호환됩니다. 다른 이타스 제품과 함께 사용할 때 최고의 잠재력을 발휘합니다.

EATB 작업은 서로 연결된 두 가지 워크플로우를 기반으로 합니다. 첫 번째 단계에서는 차량 또는 이타스 INCA와 같은 가상 환경에서 데이터를 생성하고 이를 측정 데이터 파일(MDF)로 변환합니다. 로컬 사용 케이스의 경우 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에서 EATB를 사용하여 MDF 파일을 분석합니다. 사용자가 정의할 수 있는 매개변수로 프로그래밍된 템플릿을 기반으로 대량의 데이터를 자동으로 검색, 구조화 및 분석합니다. 이는 오류 발생 가능성과 소요 시간을 최소화합니다. 이후 EATB는 프로젝트 참여자에게 측정 결과의 빠른 개요를 제공하는 대화형 보고서를 생성합니다. 이 보고서를 통해 캘리브레이션 엔지니어와 기타 엔지니어들은 ECU 소프트웨어를 개선하기 위해 사후 조정이 필요한 영역을 쉽게 식별할 수 있습니다. 해당 영역의 정밀하고 심도 있는 분석을 위해 데이터를 MDA로 손쉽게 전송할 수 있습니다.

개발 팀은 자동화된 사용 케이스를 통해 큰 효율성 향상을 누릴 수 있습니다. 이후 각 테스트 실행에서 생성된 측정 데이터는 자동으로 서버에 업로드되고 설정된 템플릿을 바탕으로 자동 분석됩니다. 팀은 테스트 실행 직후 깔끔하게 구조화된 보고서를 받게 됩니다.

다양한 템플릿 활용도

Python 또는 MATLAB®기반의 템플릿을 연산 및 향후 리포트 생성을 위한 기본 바탕으로 활용합니다. 파라미터 및 한계값과 같은 다양한 기준을 템플릿 내에 정의하여 자동으로 평가(정량 검증)할 수 있습니다.

사용자는 템플릿 디자인을 자유롭게 조정하고 맞춤 설정할 수 있습니다.

또한 시스템의 뛰어난 개방성은 또 다른 강력한 이점을 제공합니다. 바로 이 템플릿을 통해 기업 내부의 고유한 전문 기술 노하우를 자산화하여 축적할 수 있다는 점입니다. 추가적인 템플릿 역시 큰 공수 없이 손쉽게 생성할 수 있으며, 프로젝트에 참여하는 모든 실무자는 차량 사양(Variants) 간의 차이점을 직관적으로 즉시 확인하고 이해할 수 있습니다.

한 번 생성된 템플릿은 중앙 웹 서버에 저장 및 버전 관리가 가능하여, 사내의 모든 임직원이 추가적인 프로그래밍 작업을 할 필요 없이 즉시 활용할 수 있습니다. 결과적으로 시간이 흐름에 따라 방대하고 가치 있는 템플릿 라이브러리가 구축되며, 이는 업무 효율성을 비약적으로 향상하는 원동력이 됩니다.

대화형 보고 기능

이 비주얼은 그래픽적으로 매력적인 EATB 보고서의 브라우저 스크린샷을 보여줍니다.

보고서의 대화형 기능을 통해 데이터 분석에 대한 더 많은 옵션을 제공합니다. 사용 가능한 데이터를 다양한 세부 수준에서 탐색하고 순차적으로 분석을 세분화할 수 있습니다. 라이트박스 디스플레이를 사용하면 개별 차트를 이미지 갤러리로 표시할 수 있으며, 사전 정의된 필터를 통해 측정 데이터 선택을 단순화할 수 있습니다.

EATB는 광범위한 시각화 옵션을 제공합니다. 예를 들어 통계 측정 매개변수를 최대 4개의 축에 명확하게 표시할 수 있습니다.

제공되는 시각화 옵션은 다음과 같습니다.