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The Modeling Conference

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6. Juni 2024

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Marco Bimbi, MathWorks

MathWorks: System Architecture Modeling of an Electric Vehicle with MathWorks Toolchain

In this talk, I will present the Requirements-Functional-Logical-Physical (RFLP) System Engineering workflow to demonstrate the construction of a large, integrated system, in this case, an electric vehicle.

The process starts with requirement definition, moves to architecture modeling, conducts an analysis to size the battery based on a roll-up analysis in System Composer, then implements and tests the design of the battery charging system and fully integrated architecture.

Marco Bimbi, MathWorksMarco Bimbi is a Senior Application Engineer focusing on Model Based Systems Engineering workflows for safety critical applications. Marco joined MathWorks in 2022. Before joining The MathWorks, he has worked for 10+ years in aerospace as well as rails industries such as Rolls-Royce and Deutsche Bahn focusing on Systems Engineering workflows for safety critical applications. During his career he held various roles such as Control Systems Architect, Model Based Systems Engineering Specialist and Requirements Manager. At MathWorks Marco helps customers to leverage MathWorks toolchain, including System Composer, for their Systems Engineering workflow. Moreover, Marco provides industry insight to the MathWorks development team to drive future product capabilities.

SodiusWillert: Guided System Modeling mit Rhapsody und der Übergang in die Software und E/E Domäne

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.

Von den Anforderungen bis zur Applikation: Die modellbasierte Entwicklung eines smarten Heizkörperthermostates für eingebettete Systeme mit Matlab

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.

oose: Game Changer SysML v2 und AI

Die Veröffentlichung der SysML Version 2 markiert einen Wendepunkt im modellbasierten Systems Engineering (MBSE). Die SysML v2  hat sich schon lange ankündigt und doch wird ihr Erscheinen revolutionär. Schon lange existent und dennoch überraschend, ist letztes Jahr mit ChatGPT AI auf der Bildfläche erschienen.

Die Symbiose dieser Technologien birgt das Versprechen, die Landschaft des MBSE grundlegend zu transformieren – jedoch nur, wenn die Komplexität dieser Werkzeuge gemeistert wird und deren Integration in bestehende Systeme zeitnah gelingt.

Wir erörtern den Einfluss, den SysML v2 und AI auf  MBSE haben und beleuchten, unter welchen spezifischen Bedingungen und in welchen Zeithorizonten Organisationen beginnen sollten, diese Technologien zu adaptieren und zu implementieren. Du erhältst nicht nur einen Ausblick auf die Möglichkeiten, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen, wie SysML v2 und AI effektiv in deine Projekte und Prozesse integrieren werden können.