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Bild: geralt / pixabay

Wie lassen sich Unsicherheiten im Kontext Cyber-physischer Systeme dokumentieren?

Um robuste und zuverlässige Cyber-physische Systeme zu entwickeln, ist es wichtig zu verstehen, welche Aspekte der Systemumgebung ggf. nicht exakt bestimmbar sind. Torsten Bandyszak aus der Arbeitsgruppe von Prof. Pohl stellte auf der diesjährigen IEEE CASE einen neuen Ansatz zur Modellierung solcher Unsicherheiten vor.

Cyber-physische Systeme (CPS) werden zunehmend für hochautomatisierte Anwendungen z. B. in industriellen Produktionsanlagen eingesetzt. Hier stellt nicht nur der hohe Grad der Automatisierung große Herausforderungen an die Entwicklung. Ebenso müssen Entwickler berücksichtigen, dass sich die cyber-physischen Produktionssysteme im Laufe ihrer langen Lebensdauer immer wieder an wechselnde Umgebungen anpassen müssen. Dies kann z.B. durch ändernde Einsatzorte und -ziele oder auch wechselnde Kollaborationspartner erforderlich sein. Derart dynamische Umgebungen gehen häufig mit dem Problem einher, dass zur Betriebszeit solcher Systeme wichtige Eigenschaften der Umgebung (wie z.B. das Verhalten anderer Systeme oder physikalische Umgebungsgrößen) nicht oder nur mit einer gewissen Unschärfe (Uncertainty) bekannt sind – die Systeme aber dennoch sicher und zuverlässig ihren Zweck erfüllen müssen.

Um die Entwicklung von CPS in dynamischen Betriebsumgebungen zu unterstützen, haben Torsten Bandyszak, Marian Daun, Bastian Tenbergen und Thorsten Weyer einen modellbasierten Ansatz zur Dokumentation von Unsicherheiten in CPS entwickelt. Grundlage für diesen Ansatz sind orthogonale Unsicherheitsmodelle, mit denen sich Unsicherheiten aus verschiedenen Perspektiven analysieren lassen. Die Arbeit entstand im Rahmen des Forschungsprojektes CrESt in Kooperation mit der State University of New York.

Am Mittwoch stellte Torsten Bandyszak aus der SSE-Gruppe den Ansatz auf der renommierten IEEE CASE 2018 vor. Er demonstrierte die Modellierung am Beispiel einer Flotte von Transport-Robotern in einer Produktionsanlage. Die IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (IEEE CASE) zählt zu den weltweit führenden Konferenzen im Bereich der Industrieautomatisierung. Das Papier trägt den Titel „Model-based Documentation of Context Uncertainty for Cyber-Physical Systems“ und wurde in der Session „Engineering Methods and Tools for the Development of Collaboration-intensive Cyber Physical Systems” präsentiert.