Meta, tracer - MOF with traceability

The following document proposes a traceability solution for model-driven development. There as been already previous work done in this area, but so far there has not been yet any standardized way for exchanging traceability information, thus the goal of this project developed and documented here is not to automatize the traceability process but to provide an approach to achieve traceability that follows OMG standards, making traceability information exchangeable between tools that follow the same standards. As such, we propose a traceability meta-model as an extension of MetaObject Facility (MOF)1. Using MetaSketch2 modeling language workbench, we present a modeling language for traceability information. This traceability information then can be used for tool cooperation. Using Meta.Tracer (our tool developed for this thesis), we enable the users to establish traceability relationships between different traceability elements and offer a visualization for the traceability information. We then demonstrate the benefits of using a traceability tool on a software development life cycle using a case study. We finalize by commenting on the work developed.Orientador: Leonel Nóbreg

Traceability systems in the manufacturing industry: A systematic literature review

Traceability, the ability to generate knowledge about where, when, how, and of what materials a product was made, is a basic requirement in manufacturing and important to all stake-holders of a supply chain. Thus, traceability systems are needed to enable traceability in the manufacturing industry. The goal of this work is to map existing knowledge on traceability systems by understanding the technology, requirements and benefits associated with these systems. For this work, academic literature discussing traceability and traceability systems in the manufacturing industry was examined using the Systematic Literature Review process. Out of 561 analysed sources, 62 were accepted into the full review. To verify the results of the litera-ture review, a survey to Finnish industry practitioners was conducted using Elomatic Oy cus-tomer contacts. The results show that the most common traceability system benefits discussed in academic literature were increased production efficiency, ability to handle production errors, increased product and production safety, higher customer trust, more efficient recalls, and improved quality assurance. The survey results showed high support for each of these benefits, although seemingly with slightly different prioritization. The most common technologies associated with traceability systems discussed in the academic literature were RFID, blockchain, IoT, QR codes, and barcodes. Additionally, cloud services were often also discussed in literature. The survey results showed support for the use of barcodes and cloud services in enabling traceability. Other surveyed technologies were not widely used in the participants’ companies. The most common requirements associated with traceability systems discussed in the academic literature were the ability to trace and track traceable resource units and the ability to identify them, the ability to share traceability information, the ability to integrate data from different sources, and the ability of maintaining a production history. An important non-functional requirement was the compliance with necessary requirements. The survey results showed high support for each of these requirements. Further research is required to better understand the current market of traceability systems, the prevalent systems used and the economics of traceability systems in general. The literature review conducted for this work did not find enough information on these aspects, and they were not addressed in the survey

Derivación, Evaluación y Mejora de la Calidad de Arquitecturas Software en el Desarrollo de Líneas de Producto Software Dirigido por Modelos

En los últimos años se han propuesto diferentes aproximaciones para el desarrollo de sistemas altamente complejos. Algunos esfuerzos intentan aplicar la aproximación de Líneas de Producto Software tratando de sacar partido de la reutilización masiva para producir sistemas software que comparten un conjunto común de características. Una Línea de Producto Software (LPS) es un conjunto de sistemas software que comparten un conjunto de características comunes que satisfacen las necesidades específicas de un segmento de mercado particular y que son desarrollados a partir de un conjunto de activos software comunes de un modo preestablecido [6]. El desarrollo de una LPS consta de dos procesos básicos: la Ingeniería del Dominio, donde se establece cuáles son las partes comunes y las variables y se construye un conjunto de activos (product¿s line core assets) como partes de los sistemas software a desarrollar, y la Ingeniería de la Aplicación, donde los core assets son reutilizados sistemáticamente para derivar productos específicos. De este modo se reducen costes y tiempo de desarrollo. En el desarrollo de líneas de producto se presentan dos arquitecturas software que juegan dos roles diferenciados; i) la arquitectura de la línea de producto que da soporte a todas los posibles productos que pueden ser obtenidos a partir de la línea de producto y que cuenta con los mecanismos de variabilidad necesarios para cubrir toda la gama de productos y ii) la arquitectura de producto, que es creada a partir de la arquitectura de la línea de producto ejerciendo los mecanismos de variabilidad, para que esta se adapte a los requisitos del producto en desarrollo. En general, el aseguramiento de la calidad del producto es una actividad crucial para el éxito de la industria del software, pero es, si cabe, más importante cuando se trata del desarrollo de líneas de producto software, dado que la reutilización masiva de core assets hace que los atributos de calidad (propiedades físicas o abstractas de un artefacto software) de los core assets impacten en la calidad de todos los productos de una línea de producto. Este hecho es de especial relevancia cuando tratamos con la arquitectura software, que es el core asset mas critico en el desarrollo de líneas de producto. La arquitectura software es la vía para conseguir el cumplimiento de los requisitos no funcionales de nuestro producto, por lo que asegurar que estos requisitos se cumplen durante el proceso de derivación de la arquitectura es una actividad crítica en el proceso de desarrollo. El desarrollo de líneas de producto va, en la mayoría de los casos, ligada a la aplicación del paradigma de desarrollo dirigido por modelos. El Desarrollo de Software Dirigido por Modelos (DSDM) que promueve el uso de modelos durante a lo largo de todo el proceso de desarrollo de software, permitiendo que estos modelos puedan ser transformados sucesivamente hasta la obtención del producto final. En la literatura no se encuentran propuestas que, de forma completa, sistemática y automatizada, permitan obtener arquitecturas de producto software que cumplan una serie de requisitos de calidad. El presente trabajo de investigación pretende la mejora del contexto anterior proponiendo el método QuaDAI (Quality Driven Architecture Derivation and Improvement), un método de derivación, evaluación y mejora de la calidad de arquitecturas software en el Desarrollo de Líneas de Producto Dirigido por Modelos mediante la definición de un artefacto (el multimodelo) y de un proceso dirigido por transformaciones que permite automatizar un proceso (el de derivación, evaluación y mejora) de por si altamente complejo. Este método va dirigido a empresas de desarrollo de software que utilice el paradigma de LPS y que pretendan introducir técnicas automatizadas de aseguramiento de calidad y para investigadores interesados en el campo de las arquitecturas software, líneas de producto y desarrollo dirigido por modelos.González Huerta, J. (2014). Derivación, Evaluación y Mejora de la Calidad de Arquitecturas Software en el Desarrollo de Líneas de Producto Software Dirigido por Modelos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/36448TESI

Applying Megamodelling to Model Driven Performance Engineering

Model Driven Engineering (MDE) has to deal with an increasing number of interrelated modelling artefacts. The Model Driven Performance Engineering (MDPE) process is one concrete illustration of such a situation. This process applies MDE within the context of performance engineering in order to support domain experts, who generally lack the necessary performance expertise. In this paper, we demonstrate the use of megamodelling to manage the numerous artefacts involved in MDPE. Megamodelling enables the explicit modelling of the metadata on MDE artefacts, including possible relationships between those artefacts. Appropriate tool support enables different stakeholders to exploit this additional information. Applying the megamodelling to MDPE pointed out the need for an extension of the existing approach. Thus, the result of the paper is twofold: first, an extension of megamodelling is proposed, second the benefits of the approach are shown on the MDPE use case. We claim that the extension is not solely useful for the latter case, but has a more generic applicability.