Today paper is to find everywhere, and the production factories always need to increase the productivity if they want to stay competitive. Stora Enso Kvarnsveden has one of the biggest magazine paper machines in the world, which produces around 1900 meters of paper per minute. The production process is highly automatized, which reduces the number of operators that work on the machine. Still, process variations can cause brakes in the paper web and lead to loss of income, energy and paper production. It may also have a direct impact on the paper quality. This report is focusing the following question: How to keep the Paper Machine production process under controlled conditions? To make a data analysis fully relevant, we need to use the most important variables of the machine. By analyzing these data some unexpected behavior and variation of process values can be pointed out. The analyzing tool needs to be fast and portable, and therefore a software system has been developed. By comparing process data with reference data this software can make a powerful analysis. The created software is intended to be used either by operators or engineers. The most important results are collected in a file. In this text file, the comparison function gives the results which are stored in a CSV-format. Furthermore, an auto-update function allows the users to run it automatically. Graphical presentations are supporting the interpretation of the results.

Com a necessidade cada vez maior de agilizar a entrega de novos desenvolvimentos ao cliente e de diminuir o tempo de desenvolvimento das aplicações, a priorização de casos de teste possibilita a detecção das falhas presentes na aplicação mais rapidamente por meio da ordenação dos casos de teste a serem executados. E, com isso, possibilita também que a correção destas falhas inicie o mais brevemente possível. Entretanto, quando os casos de teste a serem priorizados são testes automatizados de sistema, critérios tradicionais utilizados na literatura como cobertura de código ou modelos do sistema deixam de ser interessantes, dada a característica inerente deste tipo de teste na qual a organização e a modelagem adotadas são ignoradas por se tratarem de testes de caixa preta. Considerando a hipótese de que casos de teste automatizados grandes testam mais partes da aplicação e que casos de teste similares podem estar testando a mesma área da aplicação, parece válido crer que a execução dos casos de teste de sistema priorizando os testes mais complexos pode alcançar resultados positivos quando comparada à execução não ordenada dos casos de teste. É neste cenário que este trabalho propõe o uso dos grafos de chamadas dos próprios casos de teste como critério para priorização destes, priorizando assim a execução dos casos de teste com a maior quantidade de nós no seu grafo. A abordagem proposta neste trabalho mostrou, por meio de dois estudos de caso, ser capaz de melhorar a taxa de detecção de falhas em relação à execução não ordenada dos casos de teste. Além disso, a abordagem proposta obteve resultados semelhantes as abordagens tradicionais de priorização utilizando cobertura de código da aplicação. / With the increasing need to streamline the delivery of new developments to the customer and reduce application development time, test case prioritization allows a quicker detection of faults present in the application through the ordering of test cases to be executed. Besides that, a quicker detection enables also the correction of these faults to start as soon as possible. However, when the test cases to be prioritized are automated system tests, traditional criteria used in the literature like code coverage or system models become uninteresting, given that this type of test case, classified as black box test, ignores how the application was coded or modeled. Considering the hypothesis that bigger automated test cases verify more parts of the application and that similar test cases may be testing the same application areas, it seems valid to believe that giving a higher priority to more complex test cases to be executed first can accomplish positive results when compared to the unordered execution of test cases. It is on this scenario that this project studies the usage of call graphs from test cases as the criterion to prioritize them, increasing the priority of the execution of test cases with the higher number of nodes on the graph. The approach proposed in this document showed through two case studies that it is capable of improving fault detection rate compared to unordered test cases. Furthermore, the proposed approach achieved similar results when compared to a traditional prioritization approach using code coverage of the application.

Com a necessidade cada vez maior de agilizar a entrega de novos desenvolvimentos ao cliente e de diminuir o tempo de desenvolvimento das aplicações, a priorização de casos de teste possibilita a detecção das falhas presentes na aplicação mais rapidamente por meio da ordenação dos casos de teste a serem executados. E, com isso, possibilita também que a correção destas falhas inicie o mais brevemente possível. Entretanto, quando os casos de teste a serem priorizados são testes automatizados de sistema, critérios tradicionais utilizados na literatura como cobertura de código ou modelos do sistema deixam de ser interessantes, dada a característica inerente deste tipo de teste na qual a organização e a modelagem adotadas são ignoradas por se tratarem de testes de caixa preta. Considerando a hipótese de que casos de teste automatizados grandes testam mais partes da aplicação e que casos de teste similares podem estar testando a mesma área da aplicação, parece válido crer que a execução dos casos de teste de sistema priorizando os testes mais complexos pode alcançar resultados positivos quando comparada à execução não ordenada dos casos de teste. É neste cenário que este trabalho propõe o uso dos grafos de chamadas dos próprios casos de teste como critério para priorização destes, priorizando assim a execução dos casos de teste com a maior quantidade de nós no seu grafo. A abordagem proposta neste trabalho mostrou, por meio de dois estudos de caso, ser capaz de melhorar a taxa de detecção de falhas em relação à execução não ordenada dos casos de teste. Além disso, a abordagem proposta obteve resultados semelhantes as abordagens tradicionais de priorização utilizando cobertura de código da aplicação. / With the increasing need to streamline the delivery of new developments to the customer and reduce application development time, test case prioritization allows a quicker detection of faults present in the application through the ordering of test cases to be executed. Besides that, a quicker detection enables also the correction of these faults to start as soon as possible. However, when the test cases to be prioritized are automated system tests, traditional criteria used in the literature like code coverage or system models become uninteresting, given that this type of test case, classified as black box test, ignores how the application was coded or modeled. Considering the hypothesis that bigger automated test cases verify more parts of the application and that similar test cases may be testing the same application areas, it seems valid to believe that giving a higher priority to more complex test cases to be executed first can accomplish positive results when compared to the unordered execution of test cases. It is on this scenario that this project studies the usage of call graphs from test cases as the criterion to prioritize them, increasing the priority of the execution of test cases with the higher number of nodes on the graph. The approach proposed in this document showed through two case studies that it is capable of improving fault detection rate compared to unordered test cases. Furthermore, the proposed approach achieved similar results when compared to a traditional prioritization approach using code coverage of the application.