Anytime diagnosis for reconfiguration

Many domains require scalable algorithms that help to determine diagnoses efficiently and often within predefined time limits. Anytime diagnosis is able to determine solutions in such a way and thus is especially useful in real-time scenarios such as production scheduling, robot control, and communication networks management where diagnosis and corresponding reconfiguration capabilities play a major role. Anytime diagnosis in many cases comes along with a trade-off between diagnosis quality and the efficiency of diagnostic reasoning. In this paper we introduce and analyze FLEXDIAG which is an anytime direct diagnosis approach. We evaluate the algorithm with regard to performance and diagnosis quality using a configuration benchmark from the domain of feature models and an industrial configuration knowledge base from the automotive domain. Results show that FLEXDIAG helps to significantly increase the performance of direct diagnosis search with corresponding quality tradeoffs in terms of minimality and accuracy

SAT-based Analysis, (Re-)Configuration & Optimization in the Context of Automotive Product documentation

Es gibt einen steigenden Trend hin zu kundenindividueller Massenproduktion (mass customization), insbesondere im Bereich der Automobilkonfiguration. Kundenindividuelle Massenproduktion führt zu einem enormen Anstieg der Komplexität. Es gibt Hunderte von Ausstattungsoptionen aus denen ein Kunde wählen kann um sich sein persönliches Auto zusammenzustellen. Die Anzahl der unterschiedlichen konfigurierbaren Autos eines deutschen Premium-Herstellers liegt für ein Fahrzeugmodell bei bis zu 10^80. SAT-basierte Methoden haben sich zur Verifikation der Stückliste (bill of materials) von Automobilkonfigurationen etabliert. Carsten Sinz hat Mitte der 90er im Bereich der SAT-basierten Verifikationsmethoden für die Daimler AG Pionierarbeit geleistet. Darauf aufbauend wurde nach 2005 ein produktives Software System bei der Daimler AG installiert. Später folgten weitere deutsche Automobilhersteller und installierten ebenfalls SAT-basierte Systeme zur Verifikation ihrer Stücklisten. Die vorliegende Arbeit besteht aus zwei Hauptteilen. Der erste Teil beschäftigt sich mit der Entwicklung weiterer SAT-basierter Methoden für Automobilkonfigurationen. Wir zeigen, dass sich SAT-basierte Methoden für interaktive Automobilkonfiguration eignen. Wir behandeln unterschiedliche Aspekte der interaktiven Konfiguration. Darunter Konsistenzprüfung, Generierung von Beispielen, Erklärungen und die Vermeidung von Fehlkonfigurationen. Außerdem entwickeln wir SAT-basierte Methoden zur Verifikation von dynamischen Zusammenbauten. Ein dynamischer Zusammenbau repräsentiert die chronologische Zusammenbau-Reihenfolge komplexer Teile. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Optimierung von Automobilkonfigurationen. Wir erläutern und vergleichen unterschiedliche Optimierungsprobleme der Aussagenlogik sowie deren algorithmische Lösungsansätze. Wir beschreiben Anwendungsfälle aus der Automobilkonfiguration und zeigen wie diese als aussagenlogisches Optimierungsproblem formalisiert werden können. Beispielsweise möchte man zu einer Menge an Ausstattungswünschen ein Test-Fahrzeug mit minimaler Ergänzung weiterer Ausstattungen berechnen um Kosten zu sparen. DesWeiteren beschäftigen wir uns mit der Problemstellung eine kleinste Menge an Fahrzeugen zu berechnen um eine Testmenge abzudecken. Im Rahmen dieser Arbeit haben wir einen Prototypen eines (Re-)Konfigurators, genannt AutoConfig, entwickelt. Unser (Re-)Konfigurator verwendet im Kern SAT-basierte Methoden und besitzt eine grafische Benutzeroberfläche, welche interaktive Konfiguration erlaubt. AutoConfig kann mit Instanzen von drei großen deutschen Automobilherstellern umgehen, aber ist nicht alleine darauf beschränkt. Mit Hilfe dieses Prototyps wollen wir die Anwendbarkeit unserer Methoden demonstrieren

Exploiting Satisfiability Solvers for Efficient Logic Synthesis

Logic synthesis is an important part of electronic design automation (EDA) flows, which enable the implementation of digital systems. As the design size and complexity increase, the data structures and algorithms for logic synthesis must adapt and improve in order to keep pace and to maintain acceptable runtime and high-quality results. Large circuits were often represented using binary decision diagrams (BDDs) that were rapidly adopted by logic synthesis tools beginning in the 1980s. Nowadays, BDD-based algorithms are still enhanced, but the possibilities for improvement are somewhat saturated after some 35 years of research. Alternatively, the first EDA applications that exploit Boolean satisfiability (SAT) were developed in the 1990s. Despite the worst-case exponential runtime of SAT solvers, rapid progress in their performance enabled the creation of efficient SAT-based algorithms. Yet, logic synthesis started using SAT solvers more diffusely only in the last decade. Therefore, thorough research is still required both for exploiting SAT solvers and for encoding logic synthesis problems into SAT. Our main goal in this thesis is to facilitate and promote the further integration of SAT solvers into EDA by proposing and evaluating novel SAT-based algorithms that can be used as building blocks in logic synthesis tools. First, we propose a rapid algorithm for LEXSAT, which generates satisfying assignments in lexicographic order. We show that LEXSAT can bring canonicity, which guarantees the generation of unique results, when using SAT solvers in EDA applications. Next, we present a new SAT-based algorithm that progressively generates irredundant sums of products (SOPs), which still play a crucial role in many logic synthesis tools. Using LEXSAT, for the first time, we can generate canonical SAT-based SOPs that, much like BDD-based SOPs, are unique for a given function and variable order but could relax canonicity in order to improve speed and scalability. Unlike BDDs, due to its progressive nature, our algorithm can generate partial SOPs for applications that can work with incomplete circuit functionality. It is noteworthy that both LEXSAT and the SAT-based SOPs are applicable beyond logic synthesis and EDA. Finally, we focus on resubstitution, which reimplements a given Boolean function as a new function that depends on a set of existing functions called divisors. We propose the carving interpolation algorithm that, unlike the traditional Craig interpolation, forces the use of a specific divisor as an input of the new function. This is particularly useful for global circuit restructuring and for some synthesis-based engineering change order (ECO) algorithms. Furthermore, we compare two existing SAT-based methodologies for resubstitution, which are used for post-mapping logic optimisation. The first methodology combines SAT-based functional dependency checking and Craig interpolation that are also used for our carving interpolation; the second methodology is based on cube enumeration and is similar to the SAT-based SOP generation. The initial implementations of our novel SAT-based algorithms offer either better performance or new features, or both, compared to their state-of-the-art versions. As the results indicate, a further thorough development of SAT-based algorithms for logic synthesis, like the one performed for BDDs in the past, can help overcome existing limitations and keep up with growing designs and design complexity

New Formal Methods for Automotive Configuration

Die Komplexität der Automobilkonfiguration hat in den letzten Jahrzehnten extrem zugenommen. Ein typischer deutscher Premiumhersteller kann bis zu 10^80 Varianten eines einzigen Fahrzeugmodells bauen. Dieser Variantenreichtum muss jedoch entlang der gesamten Prozesskette—vom Produktentstehungsprozess bis hin zur Fertigung im Werk—verwaltet und beherrscht werden. Hierzu müssen von Experten einerseits die vom Kunden bestellbaren Fahrzeuge dokumentiert werden (High Level Regelwerk), andererseits müssen diesen Fahrzeugen physikalische Teile, Steuergeräte und Softwarekonfigurationen zugeordnet werden (Low Level Regelwerk). Die vorliegende Arbeit führt einen neuen generischen Formalismus für Konfigurationsdaten in der Automobilindustrie ein und präsentiert einen ausführlichen Überblick über die in der Industrie vorkommenden Prüfmöglichkeiten. In verschiedenen Industriekooperationen mit z.B. Audi, BMW, Daimler, Opel und VW wurde verifiziert, dass dieser Formalismus auf diese Hersteller übertragbar ist. Viele der bestehenden Prüfalgorithmen werden in dieser Dissertation entscheidend optimiert und werden im Rahmen des neuen generischen Frameworks formuliert. Es werden neue Prüf- und Analysemöglichkeiten auf Konfigurationsdaten vorgestellt. Dies sind unter anderem das Zählen baubarer Fahrzeuge, die Berechnung minimaler und maximaler Kundenorders oder die Berechnung von direkten Zwängen in der Konfigurationsbasis. Ein Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Einführung der Booleschen Quantorenelimination in der Automobilkonfiguration. Während die Quantorenelimination bisher vor allem im Bereich des symbolischen Modelcheckings zu finden war, werden hier zwei Anwendungen in der Automobilindustrie identifiziert, die großes Interesse in den industriellen Kooperationen erweckt haben. Es werden verschiedene Ansätze zur Booleschen Quantorenelimination vorgestellt und bezüglich der Anwendungen evaluiert. Im Rahmen dieser Arbeit entstand die Softwarebibliothek AutoLib, die die vorgestellten Algorithmen implementiert und vor allem einen neuen SAT Solver mit sich bringt, der sowohl Inkrementalität und Dekrementalität, als auch das sogenannte Proof Tracing, also das Aufzeichnen von Beweisen bei Nicht-Erfüllbarkeit, implementiert. Nach unserem Wissen ist dies der einzige SAT Solver, der diese beiden Funktionen auch in Kombination unterstützt. AutoLib wird aktuell in einem Produktivsystem bei BMW sowie in Prototypen bei Audi/VW und bei Daimler eingesetzt. Alle Algorithmen, die in dieser Arbeit präsentiert werden, wurden in einer Mach- barkeitsstudie bei BMW in den Jahren 2012 und 2013 implementiert und auf ihre industrielle Einsetzbarkeit hin verifiziert. Ein Produktivsystem, das Teile dieser Algorithmen umfasst und auf AutoLib basiert, hatte im Mai 2014 GoLive bei BMW