Raum 2

In der modellbasierten Entwicklung mit IBM Rhapsody wird in der System Spezifikation üblicherweise SysML verwendet.  Das System Modell dient als ausführbare Spezifikation für nachfolgende Verfeinerungs- und Detaillierungsschritte bis hin zur konkreten Impelementierung der (Subsytem-) Funktionalitäten.

Während in den frühen Entwicklungsphasen die SysML mit ihren spezifischen Konzepten u.A. für Interfaces und Ports mächtige Werkzeuge für den System Engineer zur Verfügung stellt, wird in der Implentierung der (Subsystem-) Funktionalität in der Regel die UML verwendet, deren Konzepte weit besser auf die Bedürfnisse der Software Entwickler abgestimmt sind. So unterstützt IBM Rhapsody C und C++ als zugrundeliegende Implementierungssprachen durch eine leistungsfähige und effiziente Code Generierung.

In der Implementierungsmodellierung mit UML werden Schnittstellen detailiert, Funktionalität ggf. dekomponiert und neu allokiert und Verhaltensmodellierung und Funktionen-Implementierung werden verfeinert.

TestConductor als modellbasiertes Test Werkzeug unterstützt das Testen von Modellverhalten sowohl für SysML als auch für UML Modelle. Gerade für die Verwendung des System Modells als ausführbare Spezifikation ist die frühzeitige Durchführung von Tests hilfreich, weil schon für den noch recht abstrakten System-Enturf die Korrektheit der Realisierung geprüft werden kann.

Testfälle werden in der Regel durch SequenzDiagramme spezifiziert, die optimal dafür geeignet sind funktionale Abläufe als Abfolgen von Nachrichten zwischen beteiligten Komponenten des Modells darzustellen. TestConductor übernimmt die Erzeugung geeigneter Treiber- und Beobachtungsfunktionen für benutzerdefinierte Spezifikationen und steuert die automatisierte Ausführung solcher SequenzDiagramm-Testfälle.

Die in der Systemmodellierung investierten Aufwände für die Erstellung von Testfällen möchte man natürlich so weit möglich auch für den Test der Implementierung später im Entwicklungsprozess nutzen können. Auch wenn System Modell und Implementierungsmodell getrennte Modelle sind, so sollten doch die im System-Modell definierten Testfälle logisch  auf die Implementierung anwendbar sein.

Wir habe ein Werkzeug entwickelt, dass die modellbasierte Regelerstellung für eine Abbildung von Testfällen aus einem Modell in ein anderes Modell ermöglicht. Dabei können sowohl einzelne Nachrichten auf Nachrichten im Zielmodell, aber auch Subsequenzen auf Ziel-Susbsequenzen abgebildet werden.

In der heutigen datengesteuerten Ära, in der „Daten das neue Gold“ sind, stellen der schnelle Zugang zu und die effiziente Verarbeitung von Informationen einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil dar. Model-Based Systems Engineering (MBSE) hat sich zu einer unverzichtbaren Methode für den Entwurf komplexer Systeme entwickelt, deren volles Potenzial jedoch durch die Grenzen herkömmlicher Datenmodellierungs- und Verarbeitungstechniken eingeschränkt wird. In diesem Vortrag wird vorgestellt, wie die Automatisierung auf der Grundlage von Wissensgraphen und strukturierten Daten diese Barrieren durchbricht und schnelle, kohärente und skalierbare Systementwurfs-Workflows ermöglicht – und das innerhalb weniger Stunden.

Zu Beginn wird die transformative Rolle von Wissensgraphen bei der Darstellung miteinander verbundener, hierarchischer Datenstrukturen hervorgehoben. Diese Strukturen werden durch die Integration von Eulerschen Graph Prinzipien, Ontologien und domänenspezifischem Wissen, wie beispielsweise Performance-Simulation für Netzwerksysteme, angereichert. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der Bedeutung transaktionaler Ablauffunktionen und Workflows– Hinzufügen, Löschen und Verbinden von Knoten in Datenstrukturen und Graph basierten Datenbanken – zur Optimierung von MBSE-Prozessen.

Außerdem wird erörtert, wie Graph basierte Modelle in der formalen Sprache SysML, dargestellt werden können, um eine nahtlose Integration in bestehende MBSE-Workflows zu ermöglichen.

Die Automatisierung wird als entscheidender Faktor hervorgehoben, der nicht nur die Effizienz erheblich steigert, sondern auch die Kohärenz und Skalierbarkeit der Datenmodelle sicherstellt – selbst wenn diese an Komplexität zunehmen oder durch neue domänenspezifische Erweiterungen ergänzt werden. Praxisnahe Beispiele für die Integration von domänenspezifischem Wissen verdeutlichen dabei die Anpassungsfähigkeit und Vielseitigkeit dieses Ansatzes in verschiedenen technischen Disziplinen.

Die Session schließt mit einer Demonstration, die den praktischen Einsatz einer Graph basierten Datenbank illustriert. Gezeigt wird ein workflowbasierter Ansatz, der das Erstellen, Verwalten und Betreiben einer automatisierten MBSE-Umgebung umfasst. Dieses Video vermittelt den Teilnehmenden konkrete Einblicke in die Umsetzung dieser Techniken und befähigt sie dazu, ihre Effizienz zu steigern, die Datenkohärenz zu wahren und sich im Wettbewerb zu behaupten.

Dieser Vortrag soll Fachleute und Unternehmen dazu inspirieren, traditionelle MBSE-Ansätze zu überdenken und die Automatisierung als Schlüssel zur Erschließung neuer Dimensionen von Effizienz, Präzision und Innovation zu erkennen.

In diesem Vortrag werden Herausforderungen bei der praktischen Anwendung von Model-based Systems Engineering (MBSE) für die Entwicklung cyber-physischer Systeme diskutiert, die sich durch komplexe und in hohem Maße interagierende Anforderungen, Funktionen und Subsysteme auszeichnen. Die Interaktion dieser in weiten Teilen softwaredefinierten Produkte, wie etwa Automobile oder Flugzeuge sowohl mit anderen Systemen, wie auch mit unserer physikalischen Welt, führt zu einer hohen Komplexität und stellt hohe Anforderungen an deren Sicherheit, Zuverlässigkeit und Performanz.

Aus verschiedenen Blickwinkeln nähern wir uns der Frage, und wie das Engineering von software-intensiven, kritischen Systemen mit Hilfe von MBSE schneller, kostengünstiger und agiler werden an, und wie und wo der Modellierungsaufwand dabei amortisiert und Einsparpotenziale ausgeschöpft werden können. Die zentrale Frage ist, wie semantisch reichhaltige Modelle nicht nur die Voraussetzungen für die Definition einer geeigneten Engineering-Methodik bilden können, sondern warum diese auch das Potenzial zur Vorverlagerung und (Teil-)Automatisierung von sowohl Entwurfs- als auch Verifikationsaufgaben haben. Basierend auf den Erfahrungen aus der Zusammenarbeit mit Industriepartnern aus verschiedenen Branchen stellen wir Lösungsansätze vor, die veranschaulichen, wie die Integration fortschrittlicher Techniken wie formale Methoden, (Co-)Simulation und KI-basierte Verfahren MBSE effektiv voranbringen können.

Wir geben wir einen Überblick über unsere aktuellen ForschungsergebnisseOpen Source Werkzeug-Prototypen und Testbeds wie bspw. die AutoFOCUS3-Werkzeugplattform und das fortiss Mobility Lab. Wir beleuchten Verfahren zur Unterstützung der Entwurfsphase (Analyse und Optimierung von Systemarchitekturen, Ansätze zur strukturierten Wiederverwendung und Variantenmanagement), sowie Ansätze zu simulationsbasierten Integrations- und Robustheitstests auf Systemebene. Darüber hinaus gehen wir auf Herausforderungen bei der kollaborativen Nutzung von MBSE für große Systeme ein, wie z.B. die Qualität und Konsistenz von Modellen.

Simon Barner erwarb 2006 sein Diplom in Informatik an der Technischen Universität München (TUM), wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Robotik und Embedded Systems tätig war. Bei fortiss leitet er das Kompetenzfeld für Modellbasiertes Systems Engineering, wo er an Verfahren zum modellbasierten Entwurf und Verifikation von Systemarchitekturen für sicherheitskritische Systeme forscht und den Transfer in verschiedene Domänen wie Automotive, Luft- und Raumfahrt und Industrieautomatisierung vorantreibt.

Hier könnte dein Thema stehen!

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

Hier könnte dein Thema stehen!

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