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Führende Automobilhersteller vollziehen den Wandel zum Software-definierten Fahrzeug (SDV) und nutzen dabei modellbasierte Entwicklungsansätze. Diese ermöglichen es, den Digitalen Faden zu spinnen und die Effizienz signifikant zu erhöhen. Modellbasiertes Engineering fördert eine effiziente Entwicklung, indem es Entwürfe direkt mit den Anforderungen von Stakeholdern und Systemen verknüpft, lückenlose Trace-Ketten schafft und durch ein gemeinsames Systemmodell eine Brücke zwischen Stakeholdern und verschiedenen Domänen bildet. Die schnelle Iteration wird durch standardisierte Automatisierungsprozesse erreicht.

In unserer Präsentation enthüllen wir ein innovatives Framework für modellbasiertes Systems Engineering, das auf der OMG SysML v1 aufbaut. Die HarmonyMBE-Methode zeichnet sich durch eine anpassungsfähige Sammlung von Perspektiven aus, die mit automatisierten Übergängen versehen sind. Das Framework umfasst standardmäßig Ebenen wie die funktionale Systemanalyse, basierend auf Stakeholder-Anforderungen, sowie die logische und physische Architektur. Wir demonstrieren den Übergang von der physischen Architekturebene zum domänenspezifischen Engineering und illustrieren, wie die elektrischen Komponenten des Systemdesigns in die E/E-Architektur des Capital Systems Architect integriert werden und wie die Software-Komponenten in die Software-Architektur überführt werden.

Die Produktentwicklung wird immer kürzer und komplexer, wodurch effiziente Methoden zur Entwicklung von eingebetteten Systemen immer wichtiger werden. Bei der Entwicklung von physikalischen Systemen können durch Modellierung und Simulation Herausforderungen frühzeitig erkannt und gelöst werden.

Ein wichtiger Aspekt bei der Entwicklung ist die Nachverfolgbarkeit von den Anforderungen zum Softwaredesign und Test bis hin zur Testabdeckung. Matlab unterstützt hier eine effiziente und strukturierte Vorgehensweise mit nahtloser Integration der Schritte, welche am Beispiel eines smarten Heizkörperthermostates vorgestellt wird.

Durch die Kombination von Modellierung, Simulation, KI und einer durchgängigen Nachverfolgbarkeit können hochwertige und zuverlässige Produkte entwickelt werden.

Lisa Schäfer hat einen Masterabschluss in Mathematik von der Julius Maximilians Universität in Würzburg und einen Bachelor in Mathematischer Physik. Seit 2019 arbeitet sie als Softwareentwicklerin für eingebettete Systeme bei der Firma Marquardt GmbH. In ihrer Rolle ist sie verantwortlich für die Modellierung von Algorithmen zur Sensorauswertung mit Matlab.

In diesem Vortrag wird die Verwendung von Rhapsody als AUTOSAR Authoring Werkzeug gezeigt. Ausgehend von einer automatisierten Transformation eines System-Modells (vorgestellt in <Slot 1>) wird eine AUTOSAR Software Architecture konkretisiert und vervollständigt. Aus dieser Software Architecture lassen sich die Run Time Environment(RTE) Kontrakte ableiten. Basierend auf den abgeleiteten Kontrakten können dann die Software Components (SWC) in einem UML Modell implementiert werden. Diese Implementierungs-Arbeit wird durch frühzeitiges Simulieren auf dem Host mit einer Simulations RTE (VFB) unterstützt. Interaktive Stimulation und Beobachtung der Ausführung wird durch den UML Target Debugger gesteuert.

Unit Testing sowie frühe Integrationstest in einer Virtual Functional Bus Sicht werden durch das modellbasierte Testwerkzeug TestConductor ermöglicht. Je nach Integrationsgrad können hier auch Tests, die in dem System-Modell definiert wurden,  durch ein Mapping auf die Implementierung wieder verwendet werden.  Die Tests können dabei sowohl mit Simulations RTE auf dem Host in Rhapsody oder mit einer prototypischen RTE (generiert durch Capital Embedded) in einem virtualisierten Zielsystem ausgeführt werden. Als Virtualisierungs-Umgebung wird  Capital Virtualizer eingesetzt.

Der Vortrag stellt die Schritte in dem Entwicklungsprozess anhand der eingesetzten Werkzeuge anschaulich dar.

In diesem Vortrag zeigen wir die effiziente Integration der Anwendungssoftware aus vorangehenden Vorträgen in Capital Embedded AUTOSAR Basissoftware und virtuellen Test mittels Capital Embedded Integrator und Virtualizer. AUTOSAR (Automotive Open System Architecture) ist ein branchenweiter Standard für die Entwicklung von Software in Fahrzeugen in der Lieferkette.

Die Integration von Anwendungssoftware in ein AUTOSAR-Steuergerät ist ein kritischer Schritt. Entwickler müssen sicherstellen, dass die Softwarekomponenten nahtlos mit der Basissoftware und der darunterliegenden HW ganzheitlich zusammenarbeiten. Die gewünschten Funktionen müssen im Gesamtkontext in zeit- und sicherheitskritischen Situationen erfüllen. Dies beinhaltet die Verknüpfung von Softwaremodulen, der Basissoftware und die Validierung der Funktionalität.

Virtuelle Integrationstests mit virtuellen Steuergeräten auf Basis von Infineon Aurix MCUs ermöglichen es, die Software zu testen, bevor physische Hardware verfügbar ist. Das Tool Capital Embedded Virtualizer ermöglicht dem Integrator sich nahtlos zwischen virtuellen IOs und finalen HW Treibern (Infineon MCAL) innerhalb eines Projekts toolgesützt zu bewegen. Das ermöglicht nicht nur frühe Absicherung des Verhaltens des Steuergerätes im gesamt AUTOSAR-Kontext auf Basis einer virtuellen HiL der Aurix-MCU-Familie, sondern bietet auch eine frühe Entwicklungs- und Debugging-Platform für jeden Schreibtisch eines Steuergeräteentwicklers. Die Entwicklungszyklen werden so beschleunigt, der Übergang auf physische Hardware wird dadurch erheblich erleichtert und das Risiko später Änderungen deutlich reduziert.

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Workshops mit Anwenderthemen; mehr zum Thema Open Space findest du hier.

Immer wieder kommt die Frage auf, warum die Komponenten-Diagramme in IBM Rhapsody nicht verwendet werden können, um Komponenten auf Architektur-Ebene zu modellieren, wie es eigentlich im UML Standard vorgesehen ist. Stattdessen werden mit Hilfe der Komponenten-Diagramme in IBM Rhapsody Details festgelegt, die für die Erzeugung von Souce Code und dessen weitere Verarbeitung wichtig sind. Während diese Funktion von Software-Entwicklern sehr geschätzt wird, bedeutet dies für Software-Architekten eine empfindliche Einschränkung der Modellierungsmöglichkeiten auf der Architektur-Ebene.

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Erste Experimente in der Praxis zeigen, dass der Nutzen einer AI-Assistenz im MBSE sehr groß sein kann. Was sind mögliche Anwendungsfälle, bei denen uns die AI als Assistenz im Engineering-Prozess unterstützen kann?

Es werden ein paar Beispiele gezeigt und dann in der Gruppe weitere Ideen gesammelt und, wenn möglich, gleich ausprobiert.

Wo es große Chancen gibt, gibt es meist auch Risiken. Wir schauen auch auf die dunkle Seite.