Zusammenfassung
Inkonsistenzen, die im Engineering mechatronischer Systeme auftreten, können teuer werden – vor allem, wenn sie zu spät erkannt werden. Die Herausforderung, Inkonsistenzen in den verschiedenen Modellen mechatronischer Systeme zu spezifizieren und zu diagnostizieren liegt dabei vor allem in der Verschiedenartigkeit der Disziplinen. Folglich untersucht dieser Beitrag aus wissenschaftlicher Sicht die Anforderungen an die Spezifikation und Diagnose von Inkonsistenzen und schlägt ein Konzept für ein wissensbasiertes Framework vor. Hierzu werden Semantic Web Technologien eingesetzt, da diese sich aufgrund ihrer Flexibilität und Erweiterbarkeit für den Einsatz in heterogenen Modellen besonders eignen. Anhand eines Anwendungsbeispiels werden die Erkenntnisse für Praktiker illustriert und die Stärken und Limitationen eines solchen Ansatzes diskutiert.
Abstract
Inconsistencies that occur during mechatronic systems engineering can be expensive – especially when identified too late. The challenge to specify and diagnose inconsistencies in the manifold models of the mechatronic system under study therein mainly results from the heterogeneity of the different disciplines. As a consequence, this article analyses the requirements on the specification and diagnosis of inconsistencies from a research perspective and proposes a concept for a knowledge-based framework. Therein, Semantic Web Technologies are being used, as their flexibility and extensibility is especially useful for heterogeneous models. By means of a use case, the findings are illustrated from a practical perspective and the strengths and limitations of such an approach are discussed.
Funding statement: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) Sonderforschungsbereich 768: Zyklenmanagement von Innovationsprozessen – verzahnte Entwicklung von Leistungsbündeln (SFB 768).
Über die Autoren
Dipl.-Ing. Stefan Feldmann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Automatisierung und Informationssysteme (AIS) der Technischen Universität München (TUM). Sein Forschungsinteresse gilt der Anwendung wissensbasierter Systeme zur Verbesserung der Entwicklung variantenreicher Systeme im Maschinen- und Anlagenbau.
Technische Universität München, Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Boltzmannstraße 15, 85478 Garching bei München
Dipl.-Ing. Konstantin Kernschmidt ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl AIS der TUM. Sein Forschungsinteresse gilt der modellbasierten, disziplinenübergreifenden Entwicklung mechatronischer Systeme unter Berücksichtigung von Aspekten der Modularität.
Technische Universität München, Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Boltzmannstraße 15, 85478 Garching bei München
Prof. Dr.-Ing Birgit Vogel-Heuser leitet den Lehrstuhl AIS der TUM. Ihre Forschungsgebiete adressieren die System- und Softwareentwicklung, insbesondere die Modellierung verteilter, intelligenter, eingebetteter Systeme.
Technische Universität München, Lehrstuhl für Automatisierung und Informationssysteme, Boltzmannstraße 15, 85478 Garching bei München
Danksagung
Die Autoren danken Christiaan J.J. Paredis, Sebastian J.I. Herzig und Ahsan Qamar (Georgia Institute of Technology) für ihre Unterstützung und fruchtbaren Diskussionen.
©2016 Walter de Gruyter Berlin/Boston
