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MBSE Reverse Engineering of the OPS-SAT Satellite

With the OPS-SAT missions ESA has started a new approach building satellites based on off-the-shelf components for experimental purposes. The expectations were faster development cycles with most advanced technologies at lower costs.

With OPS-SAT in orbit ESA did a “lessons learned” analysis. Despite their very well organized and structured documentation of their missions, the fast development and the many OTS components lead to major challenges to keep the documentation consistent and up to date.

With their general strategy to move to MBSE ESA decided to do a reverse engineering of the OPS-SAT and feed the results into a model. This model will be used as input for further OPS-SAT missions.

GPP Communication retrieved information from existing documents and from many interviews with the engineers who had been involved in the OPS-SAT development. This information was entered into the OPS-SAT Model, which was later reviewed by ESA and the engineers.

The presentation will include some example-diagrams of the OPS-SAT reverse engineering project to discuss the structure and the methodology. It will also highlight, how ESA utilized the reverse engineering project to phase in MBSE methodologies in the organization – in hindsight an excellent approach, which might be applicable for other larger organizations as well.

 

Peter Gersing is a senior engineering manager at GPP Communication. Throughout his career Peter hold many engineering and management positions in the communication industry at Siemens and Nokia. He joined GPP Communication to run the MBSE project SPEDiT together with the TUM and other German universities. Based on this experience he supported many companies in training and coaching for the introduction of MBSE in their organizations.

 

Petros Pissias is a Data systems manager at the European Space Agency, located at the European Space Operations Center (ESOC). He is focusing currently on MBSE, Cybersecurity and activities related to support systems for mission operations. He was previously involved in software systems for ground stations and had specialized in monitoring and control systems. Petros studied informatics and telecommunications, did a masters in advanced distributed systems and worked in the software industry for several years before joining the European Space Agency in 2009.

Keynote: The way to AI building machines

Generative Methoden sind ein aktuell sehr präsenter Bereich der künstlichen Intelligenz. Spätestens seit der Veröffentlichung von Sprachmodellen wie GPT-3 und ChatGPT sowie darauf basierenden Text-to-Image Modellen wie DALL-E 2, Midjourney oder Stable Diffusion ist dieses Thema auch in der Öffentlichkeit angekommen.

Der Vortrag erkundet das Potential welches sich durch die Kombination von generativem, evolutionären Design und KI Modellen für die Entwicklung von technischen Komponenten und den Maschinenbau ergeben kann. Erste Forschungsergebnisse werden gezeigt und anhand dieser Ergebnisse werden auch Herausforderungen diskutiert.

Am Ende ergibt sich für die Zuhörer ein klareres Bild zu der Frage ob künstliche Intelligenz Maschinen bauen kann.

Jan Seyler hat in Heidelberg Scientific Computing studiert – ein Studiengang, der Mathematik, Physik und Informatik verbindet. Seine Promotion bearbeitete er bei Daimler und der Universität Erlangen-Nürnberg zum Thema „Formal Analysis of the Timing Behaviour of Ethernet for In-Car Communication“. Seit 2015 arbeitet der stolze Vater eines Sohnes bei Festo. Er begann als embedded Programmierer, baute dann die Semantische Datenplattform für Festo Produkte mit auf. Im Jahr 2018 war er einer der Verantwortlichen des Festo AI Competence Teams und leitet seit 2020 die Abteilung für Regelungstechnik und künstliche Intelligenz in der Festo Forschung und Vorentwicklung. Außerdem ist Jan Dozent für IoT und KI an der DHBW in Stuttgart und der Hochschule in Esslingen.

MESCONF Speaker Andreas Wagener

10 Jahre Modellierung mit UML im Serieneinsatz

Zum Entwicklungsstart einer nächsten Generation von elektrischen Servoantrieben wechselte das MotionControl Team bei FAULHABER auf die Modellierung der Software. Entwurf und Implementierung der neuen Gerätegeneration wurden komplett in Rhapsody umgesetzt. Die nötige Umstellung von bisher rein prozeduralem C in OO in C war erheblich, die Toolkette neu. Kommunikationsstacks wurden integriert, der Code für die Signalverarbeitung größtenteils über TargetLink ebenfalls modellbasiert erstellt. Inzwischen sind die Produkte seit deutlich über 5 Jahren im Markt und haben mehrere Pflegezyklen hinter sich und weitere Plattformen begonnen. Gezeigt werden soll, wie sich das Team dazu organisiert hat, welche speziellen Vorteile die Orientierung im Komponentenbaum für die Wartbarkeit hat und welche Erfahrungen – besser von Beginn an – berücksichtigt werden sollten.

MESCONF Speaker Andreas WagenerDr. Andreas Wagener studierte Anfang der 1990er Jahre in Erlangen elektrische Antriebstechnik. Bereits während der Arbeit an den Prüfständen für Hybridantriebe während der Promotionszeit trat Embedded Software Engineering neben die Energietechnik bis hin zu einer selbst erstellten, vollständigen Anbindung von C-Code aus Simulink in die in den Prüfständen verwendete Embedded-Umgebung. Fünf Jahre als Senior Application Engineer bei dSPACE waren eine Konsequenz daraus, bevor mit dem Wechsel in die Elektronikentwicklung bei der Dr. Fritz Faulhaber GmbH & Co KG die Antriebstechnik wieder der Schwerpunkt wurde. In der konsequenten Nutzung modellbasierte Werkzeuge für die dritte Generation FAULHABER MotionController konnten beide Themenschwerpunkte ideal verbunden werden. Dr. Wagener verantwortete die Entwicklung der Geräteplattform.

C-Code stellt mittlerweile die Ausnahme dar, da er als Bereichsleiter für Systems-Engineering einen abstrakteren Blick auf Geräteentwurf und -weiterentwicklung wahrnimmt.