借助数据科学工具，HCLTech 的独立工程子公司 ASAP 希望为测试工程师开发一个与机器学习和统计数据分析相关的辅助系统。该工具旨在自动检测测量数据中的异常，例如在开发高度自动化的驾驶员辅助功能时。来自不同数据源（如测试系统、组件和系统 HIL）的所有测量数据以及来自实际驾驶测试的数据都根据显著性进行评估。这将为汽车行业带来时间和成本优势，因为开发团队不再需要花时间搜索跟踪数据。
该工具检查数据中的典型错误源，例如格式错误或可能的重复项。此外，还对信号值进行统计分析，以识别违反信号规格的情况。在计算过程中，逻辑上属于一起的数据点将根据准备好的数据集组合成序列。删除不相关的数据，从而加快计算速度。人工智能可以自动计算所有数据点之间的距离，这些数据点被聚类并评估统计异常。为了更好地理解，该工具以高度简化的 3D 方式可视化结果。ASAP集团从德国联邦教育和研究部获得开发资金。
