SPES 2020 Projekthighlights aus Sicht der Industrie

Reinhold Achatz

SPES 2020 Projekthighlights

aus Sicht der Industrie

2

Das Vorhaben

Software Plattform Embedded Systems (SPES 2020) • Verbundvorhaben des Bundesministeriums für Bildung und Forschung

• Projektlaufzeit: 11/2008 - 01/2012

• Projektvolumen: 38 Mio. Euro

Industrielle Partner

•Airbus Deutschland GmbH

•Berlin Heart GmbH

•Cassidian

•EADS-Deutschland GmbH

•Embedded4You e.V.

•Hella KGaA Hueck & Co.

•IT Power Consultants

•Liebherr Aerospace Lindenberg GmbH

•Robert Bosch GmbH

•RWE Energy AG

•SWM Services GmbH

•Siemens AG

•TeCNet GmbH

•TÜV Süd AG

Akademische Partner

• Fraunhofer-Institut für Experimentelles

Software Engineering (IESE)

• Fraunhofer-Institut für Rechnerarchitektur

und Softwaretechnik (FIRST)

• OFFIS e.V.

• Technische Universität Kaiserslautern

• Technische Universität München

• Universität Duisburg-Essen

• Universität Paderborn

SPES 2020 Projektstruktur

3

ZP-AP1 Ganzheitliche und durchg�ngige modellbasierte Entwicklung von heterogenen

eingebetteten Systemen inklusive Prozess und Werkzeugintegration

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Anwendungsprojekt Automatisierungstechnik (AT)

Anwendungsprojekt Automotive (AU)

Anwendungsprojekt Energie (EN)

Anwendungsprojekt Medizin (MT)

Anwendungsprojekt Avionik (AV)

Struktur: Grundlagen-Zentralprojekt und Domänen-Anwendungsprojekte

• Domänenübergreifend: Avionik, Automation, Automotive, Energie, Medizin

• Durchgängig: Integration über alle Entwicklungsphasen

• Organisationsübergreifend: Industrielle und akademische Konsortialpartner

Domänenspezifika:

Am Beispiel Automotive-Systeme

• Funktions- und Variantenvielfalt

• Vielfalt an Modellen aus unterschiedlichen Disziplinen

• Durchgängigkeit des Entwicklungsprozesses (zwischen

Prozessschritten sowie Disziplinen)

• Physikalisch regelnde Systeme mit hohen Echtzeitanforderungen

• Fahrzeuge werden mehr und mehr Teile eines Systemverbundes

• Steigende Anforderungen an Sicherheit und Manipulationsschutz

• Standards und Regularien prägen die Entwicklungslandschaft

(z.B. AUTOSAR, Automotive SPICE, ISO 26262)

Beispiel Vorgehen Automotive

Schlüsselanforderung in der Avionik

• Das System muss beabsichtigte Funktionen korrekt ausführen und

ausschließlich diese

– Nachverfolgung der Anforderungen über alle Ebenen

– Validierung und Verifikation der Anforderungen auf allen Ebenen

• Sicherheit ist die zentrale Systemeigenschaft

– Sehr gutes Verständnis der Fehlerquellen und des Fehlerflusses

• Interne Fehlerquellen (z.B. Versagen einer Komponente)

• Externe Fehlerquellen (z.B. Versagen der Kühlung)

– Nachvollziehbare Systemarchitektur

• Deterministisches Systemverhalten

• Partitionierung der Funktionen (Fehlerisolation)

• Zulassung ist die Voraussetzung für den Betrieb der Systeme

– Nachweis der Sicherheit durch Sicherheitsanalysen (z.B. Fehlerbaum)

– Evidenz durch viele konsistente Dokumente

• z.B. 20 Dokumente pro Software-Einheit (DO-178B)

© 2012 Cassidian - All rights reserved.

Ziele der Avionik in SPES 2020

• Anforderungen

– Besseres Verständnis der Struktur und des Flusses der Anforderung

durch Modellierung

– Formalisieren der Anforderungen

• Architektur

– Umgang mit Abstraktionsebenen im Produkt (Flugzeug)

– Entwurfsmethode von Funktionen bis zu deren Realisierung über mehrere

Abstraktionsebenen hinweg

• Sicherheitsmodellierung

– Integration des Entwurfs- und Sicherheitsmodells (Konsistenz)

• Verifikation

– Generieren von Testfällen und Testprozeduren aus formalisierten

Anforderungen (siehe oben)

© 2012 Cassidian - All rights reserved.

Automatisierung: Modell-

basiertes Anforderungsmanagement

Partner

• Siemens Corporate Technology

• Universität Duisburg Essen

Aufgabenstellung

• Modellbasierte Anforderungsmanagement in der Automatisierungstechnik

Herausforderungen:

• Systematische Anforderungsmanagement bei Automatisierungsgeräten und der Automatisierung von Anlagen

Vorgehen und Ergebnisse

• Definition des Modellierungsansatzes für Anforderungen und einer methodischen Unterstützung für das modellbasierte Requirements Engineering von Embedded Systemen

• Spezialisierte Modellierungskonzepte und Vorgehensweisen für das Anwendungsgebiet Automatisierungstechnik (z.B Video-Based Requirement Engineering)

• Methodik zur Erfassung von Anforderungen bei Automatisierungsgeräten und der Automatisierung von Anlagen (z.B. Storytelling Framework)

• Teilautomatisierte Verfahren zur Prüfung von Anforderungen

Veröffentlichungen (Auszug) • N. Boulila, A. Hoffmann, A. Hermann. Using Storytelling to

Record Requirements: Elements for an Effective Requirements Elicitation Approach, 19th Requirements Engineering conference 2011 Trento-Italy

• N. Boulila, O. Creighton, G. Markov, S. Russell, R. Blechner. Presenting a day in the life of video-based requirements engineering, ONWARD 201

Patient CT Scanner Endoscope Vital Signs Tool L Tool Rscan

puncture

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plan operation

Video-based Requirements Engineering Framework

Erfassung von Anforderungen auf verschiedenen Level

Smart Grid:

Rollen und

Anwendungen

Komponentendiagramm

einer dezentralen Einheit

in einem Virtuellen Kraftwerk

Energie: Virtuelle Kraftwerke im Smart Grid

Partner

• paluno – The Ruhr Institute for Software Technology

• RWE Deutschland AG


• Stadtwerke München

• Technische Universität München

Aufgabenstellung

• Requirements Engineering und Modellierung Virtueller Kraftwerke im Smart Grid

Herausforderungen:

• Durchdringung eines zukünftigen innovativen Anwendungsfalls in der Energiedomäne

• Durchgängige Entwicklung von den Geschäftsprozessen bis zu den Komponenten


• Analyse der Anforderungen an die Systemmodellierung

• Exemplarische Modellierung unter Verwendung verschiedener Modellierungsansätze

• Simulative Betrachtungen zur Untersuchung von Einflussfaktoren und Wirkzusammenhängen

uc Smart Grid

Control Decentralized

Energy Generation and

Consumption

Virtual Power Plant

(from Business Roles)

Measure Energy

Metering Operator


Transport Energy

Network Operator


Decentral ized Unit

(from Business Roles) Energy Prov ider


Power Plant


Transmission System

Operator ("Neighbour")(from Business Roles)

Control Energy

Prov ide and Collect Energy

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Controllable Consuming Unit

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Refrigerator

Heating

Washing Machine

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ICT Gateway

Measurement

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CCUCo ntrol

CCUDescription

UserSettings

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DGUCo ntrol

DGUDescription

DGUConnect

Operation Te rminal

UserSettings

Air Conditioning

Metering Point

Measurement

Decentralized Generation Unit

DGUCon figure DGUStatus DGUCo ntrolDGUDescription DGUConnect

Decentral ized Unit


Wind Turbine

Sola r Power

Generator

Hydro Power

Generator

CHP P lant

Biogas Plant

Pumpstation

Domainspezifische Anlagenbeschreibungen

Plant Engineering System

Simulative Validierung

Automatisierung: Simulation Based Engineering

einer Pumpstation

Partner

• Siemens Industry Automation


Aufgabenstellung

• Frühzeitige Validierung von Anlagenkonzepten durch Simulation

Herausforderungen:

Validierung von Anlagenlayout und „Operation&Control

Philosophy“ in frühen Phasen

• Diskret-kontinuierliche Wechselwirkung zwischen Automatisierung und Prozess

• Verwendung von ausführbaren domainübergreifenden Modellen


• Verwendung einer Modellbasierten Anlagenbeschreibung zum automatischen Generieren von Simulationsmodellen

• Integrierte simulative Validierung parallel zum Entwicklungsprozess

• Anwendung der Methode bei Siemens Industry Automation

• Übertragung der Methode auf Anlagen in allen Domainen

Veröffentlichungen (Auszug) • J. C. Wehrstedt, R. Rosen et al.: “Simulation Based Engineering

– Frühzeitige Validierung von Anlagenkonzepten“, in Wissenschaftsforum 2011 Intelligente Technische Systeme, Hrsg. Gausemeier, J. (et al.) 8. Paderborner Workshop Entwurf mech. Systeme, Bd. 294, 175-186, 2011

R&I Fließschema Funktionspläne

Outlet Flow Control

(Control Valve and

Surge Vessel)

Line Valve Station

(Cross Valve)

Main Pump StationBooster Pump StationTank Farm

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Booster Pumps Main Pumps

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Automatisierung: Highlift Prüfstand Airbus A350

Partner

• Embedded4You e.V. (Microsys, FTI Group, IMACS, RST, N.A.T, XISys und Elma)

Aufgabenstellung

• Integration von heterogenen embedded Technologien in das SPES Metamodel

Herausforderungen:

Die Vereinigung vorhandener und neuer Techniken in

eine einheitliche Plattform

• Erforschung und exemplarische Umsetzung eines Middleware Konzepts

• Zusammenführen der Technologien auf einer Plattform


• Enge Zusammenarbeit mit Forschungspartner Offis

• Entwickeln von Strategien in den verschiedenen Technologiebereichen:

• Testtechnologie FTI

• Hard- Software Plattform Microsys und N.A.T

• Visualisierung durch grafische Modellierung

• Zusammenführung und Erforschung am Demonstrator

• Exemplarische Umsetzung von Teilen des Metamodells

Veröffentlichungen (Auszug) • Präsentation der Forschungsträger auf den Messen Embedded

World und SPS/IPC/Drives, Symposien und Technolgie Tag (Embedded4You, BiccNet)

• Beiträge in die Normierungsaktivitäten des VDI (DIN 2657 Middleware in der Automatisierungstechnik)

Forschungsträger High

Lift Klappensystem

Testumgebung

“Blick von

Oben”

“Blick von

unten”

Requirement

Engineering

(Doors)

Matlab

Simulink

Test definition

language

(CCDL)

Verification

Management

Change

Management

Test Run

Management

Datenzentrisches Modell

I/O Protokolle

AFDX, ARINC429,

CAN,TCPIP

MicroTCA

Multicore

Multi-processing

Synchro

Resolver

Test-

oberfläche

XIBase

Prozessvisuali-

sierung

EtherCat

Digital I/O

“Blick von

Oben”

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Datenzentrisches Modell

I/O Protokolle

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Multicore

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Prozessvisuali-

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EtherCat

Digital I/O

emebdded Multicore-Plattform

auf Freescale Power

Architecture QorIQ

Prototyp modulare

Steuerung mit

integralem

Datenmodell

Walzwerk

Abhängigkeiten

• zwischen Strukturen

• im Workflow

Automatisierung: Modellbasiertes Engineering

von Walzwerken

Hydraulik

Komponenten bestellen

Drives

Bestellung Fix Speed

MechDesign 100%

Fix Speed Drives

approval

Stichplan

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Technologe

Umfangreiche Gespräche

zwischen SE, SM und

Subsupplier f. technologische

Messgeräte

EMF 50%

Vertrag 100%

Spezifikation

~EMF

MCL 60-80%

Rev. 6

+Motoren 100%

EMF 70%

Dimension 100%

Drawings

Technologische

Messgeräte

MechDesign 100%

VVF Drives approval

Automatisierer

Anforderungen f.

Technologische

Messgeräte erarbeiten

MechDesign 100%

Main Motor approval

Drives

Bestellung VVF

Drives

Drives

Bestellung Main Motor

Mechaniker

„Detaillieren“

Prüfen

Plant Layout 60-80%

Vertragsstand

I/O List 90% EMF 95%

MCL 90%

Rev 10

+Sensoren 100%

MCL 100%

ext. Einflüsse

Automation

programmieren

meldet unschärfen

Ext. Spec. 50%

Produkt

Ext. Spec. 100%

Hydraulik

Sensor MCL Stand

Automation

HW Design

listen

Dimension Drawings

100%

Main;VVF; Fix Drives

Mech. Integrator

Plant Integrator

Berücksichtigt

Feedback

EMF 100%

MCL 60-80%

Rev. 0

Fluids 95%

Zylinderliste 95%

„Grauzone

Sicherheit“

EMF 50%

Hydraulik Layout

Schemata etc.

Layout

Aufstellorte

Stationen

Mainpiperouting

Rohrführung

Ölmenge und Spec

Durchbrüche Bau

Fundamente Bau

Kunde Hydraulik

durchsprechen

hinsichtlich Prozess

Hydraulik

Bauteile wählen,

Verfahrgeschwindigke

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Hydraulik

Ölmenge berechnen

Mechaniker

MCL generieren

Hydraulik

Komponenten

bestellen

Hydraulik überprüfen

auf Konsistenz

Hydraulik

Abnahme der Anlage,

ohne techn. Prozess

Hydraulik

Anlage konzipieren

WER

plant?

Fremdfertigung

Hydraulik

Rückmeldung

Vollständigkeit

Partner

• Siemens Metals Technology


• Helmut Schmidt Universität Hamburg

Aufgabenstellung

• Anwendung von modellbasierten Engineering bei der Automatisierung von Walzwerken

Herausforderungen:

Beherrschung der Abhängigkeiten im Engineering

• Integration der Anlagenstrukturen (Systemstruktur, Gerätestruktur, Funktionsstruktur, etc.)

• Transparenz über die Wirkzusammenhänge im Engineering Workflow


• Nutzung des SPES Metamodells zur Einordnung der verschiedenen Anlagenstrukturen

• Entwicklung einer Methode zur Analyse von Engineering-Workflows (Aufnahme des Workflows, Problempfade im Workflow, Ursache-Auswirkungs-Analysen)

• Anwendung der Methode bei Siemens Metals Technology

• Übertragung der Methode auf Anwendungen bei Siemens Energy

Veröffentlichungen (Auszug) • T. Jäger, A. Fay, T. Wagner, U. Löwen: Comparison of

engineering results within domain specific languages, International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices, 2012

• T. Jäger, A. Fay, H. Figalist, T. Wagner: Systematische Risikominimierung im Engineering mit Abhängigkeitsanalyse und Schlüsseldokumenten, Tagungsband Automation 2011

Walzwerk

Anlagenmodell

Werkzeug COMOS

Automatisierung: Modernisierung der

Automatisierung von Walzwerken

Partner

• Siemens Metals Technology


• Helmut Schmidt Universität Hamburg

Aufgabenstellung

• Modellgestützte Modernisierung der Automatisierung von Walzwerken

Herausforderungen:

Risikominimierung bei Angeboten für Modernisierung

• Ist-Aufnahme des “as build” Status einer Anlage im Rahmen eines Grobmodells

• Durchgängigkeit von der Angebotsphase in das Engineering


• Entwicklung eines bezüglich der Detaillierung skalierbaren Anlagenmodells unter Einordnung in den SPES Modellierungsrahmen

• Entwicklung einer Methode zur Ist-Aufnahme von Anlagen-Informationen für eine Modernisierungs-planung

• Anwendung der Methode bei Siemens Metals Technology

• Realisierung der Durchgängigkeit von der Angebotsphase in das Engineering auf Basis des Werkzeugs COMOS

Veröffentlichungen (Auszug) • M. Strube, A. Fay, S. Truchat, H. Figalist: Funktionale

Anlagenbeschreibung als Basis der Modernisierungsplanung, Tagungsband Automation 2011

• M. Strube, A. Fay, S. Truchat, H. Figalist: Modellgestützte Modernisierungsplanung, atp-edition, Heft 7-8/2011

Zugsteuersystem

UML Modell der

Anwendungssoftware

Automatisierte Qualitäts-

sicherung der UML Modelle

Automatisierung: Modellbasierte Entwicklung

von Zugsteuersystemen

Partner

• Siemens Rail Systems


• Philipps-Universität Marburg

Aufgabenstellung

• Qualitätssicherung der modellbasierten Entwicklung von Anwendungssoftware für Zugsteuersysteme

Herausforderungen:

• Verbesserung des aufwendigen QS-Prozesses für Modelle eine strukturierte Methode

• Definition geeigneter Maßnahmen zur automatisierten Prüfung mit verschiedenen UML Werkzeugen


• Entwicklung einer Methodik zur Qualitätssicherung von Modellen

• Realisierung eines Prototyps zur automatisierten Prüfung von UML Modellen

• Anwendung der Ergebnisse bei Siemens Rails Systems

• Übertragung der Methode auf Anwendungen bei Siemens Industry und Healthcare

Veröffentlichungen (Auszug) • T. Arendt, S. Kranz, F. Mantz, N. Regnat, G. Taentzer: Towards

Syntactical Model Quality Assurance in Industrial Software Development: Process Definition and Tool Support. SE2011.

• F. Fieber, N. Regnat, B. Rumpe: Assessing usability of model driven development in industrial projects. C2M2009.

Weitere Informationen

15

Wesentliche Resultate aus SPES 2020 werden in einem

SPES-Band veröffentlicht.

(Erscheinungstermin: Sommer 2012)

Ausgewählte Projektdeliverable stehen zum Download bereit.

http://spes2020.informatik.tu-muenchen.de/resultate.html

Documents

SPES 2020 Projekthighlights aus Sicht der Industrie