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Pristup specifikaciji i generisanju proizvodnih procesa zasnovan na inženjerstvu vođenom modelima
In this thesis, we present an approach to the production process specification and generation based on the model-driven paradigm, with the goal to increase the flexibility of factories and respond to the challenges that emerged in the era of Industry 4.0 more efficiently. To formally specify production processes and their variations in the Industry 4.0 environment, we created a novel domain-specific modeling language, whose models are machine-readable. The created language can be used to model production processes that can be independent of any production system, enabling process models to be used in different production systems, and process models used for the specific production system. To automatically transform production process models dependent on the specific production system into instructions that are to be executed by production system resources, we created an instruction generator. Also, we created generators for different manufacturing documentation, which automatically transform production process models into manufacturing documents of different types. The proposed approach, domain-specific modeling language, and software solution contribute to introducing factories into the digital transformation process. As factories must rapidly adapt to new products and their variations in the era of Industry 4.0, production must be dynamically led and instructions must be automatically sent to factory resources, depending on products that are to be created on the shop floor. The proposed approach contributes to the creation of such a dynamic environment in contemporary factories, as it allows to automatically generate instructions from process models and send them to resources for execution. Additionally, as there are numerous different products and their variations, keeping the required manufacturing documentation up to date becomes challenging, which can be done automatically by using the proposed approach and thus significantly lower process designers' time.У овој дисертацији представљен је приступ спецификацији и генерисању производних процеса заснован на инжењерству вођеном моделима, у циљу повећања флексибилности постројења у фабрикама и ефикаснијег разрешавања изазова који се појављују у ери Индустрије 4.0. За потребе формалне спецификације производних процеса и њихових варијација у амбијенту Индустрије 4.0, креиран је нови наменски језик, чије моделе рачунар може да обради на аутоматизован начин. Креирани језик има могућност моделовања производних процеса који могу бити независни од производних система и тиме употребљени у различитим постројењима или фабрикама, али и производних процеса који су специфични за одређени систем. Како би моделе производних процеса зависних од конкретног производног система било могуће на аутоматизован начин трансформисати у инструкције које ресурси производног система извршавају, креиран је генератор инструкција. Такође су креирани и генератори техничке документације, који на аутоматизован начин трансформишу моделе производних процеса у документе различитих типова. Употребом предложеног приступа, наменског језика и софтверског решења доприноси се увођењу фабрика у процес дигиталне трансформације. Како фабрике у ери Индустрије 4.0 морају брзо да се прилагоде новим производима и њиховим варијацијама, неопходно је динамички водити производњу и на аутоматизован начин слати инструкције ресурсима у фабрици, у зависности од производа који се креирају у конкретном постројењу. Тиме што је у предложеном приступу могуће из модела процеса аутоматизовано генерисати инструкције и послати их ресурсима, доприноси се креирању једног динамичког окружења у савременим фабрикама. Додатно, услед великог броја различитих производа и њихових варијација, постаје изазовно одржавати неопходну техничку документацију, што је у предложеном приступу могуће урадити на аутоматизован начин и тиме значајно уштедети време пројектаната процеса.U ovoj disertaciji predstavljen je pristup specifikaciji i generisanju proizvodnih procesa zasnovan na inženjerstvu vođenom modelima, u cilju povećanja fleksibilnosti postrojenja u fabrikama i efikasnijeg razrešavanja izazova koji se pojavljuju u eri Industrije 4.0. Za potrebe formalne specifikacije proizvodnih procesa i njihovih varijacija u ambijentu Industrije 4.0, kreiran je novi namenski jezik, čije modele računar može da obradi na automatizovan način. Kreirani jezik ima mogućnost modelovanja proizvodnih procesa koji mogu biti nezavisni od proizvodnih sistema i time upotrebljeni u različitim postrojenjima ili fabrikama, ali i proizvodnih procesa koji su specifični za određeni sistem. Kako bi modele proizvodnih procesa zavisnih od konkretnog proizvodnog sistema bilo moguće na automatizovan način transformisati u instrukcije koje resursi proizvodnog sistema izvršavaju, kreiran je generator instrukcija. Takođe su kreirani i generatori tehničke dokumentacije, koji na automatizovan način transformišu modele proizvodnih procesa u dokumente različitih tipova. Upotrebom predloženog pristupa, namenskog jezika i softverskog rešenja doprinosi se uvođenju fabrika u proces digitalne transformacije. Kako fabrike u eri Industrije 4.0 moraju brzo da se prilagode novim proizvodima i njihovim varijacijama, neophodno je dinamički voditi proizvodnju i na automatizovan način slati instrukcije resursima u fabrici, u zavisnosti od proizvoda koji se kreiraju u konkretnom postrojenju. Time što je u predloženom pristupu moguće iz modela procesa automatizovano generisati instrukcije i poslati ih resursima, doprinosi se kreiranju jednog dinamičkog okruženja u savremenim fabrikama. Dodatno, usled velikog broja različitih proizvoda i njihovih varijacija, postaje izazovno održavati neophodnu tehničku dokumentaciju, što je u predloženom pristupu moguće uraditi na automatizovan način i time značajno uštedeti vreme projektanata procesa
Software System Model Correctness using Graph Theory: A Review
The Unified Modeling Language UML is the de facto standard for object-oriented software model development The UML class diagram plays an essential role in design and specification of software systems The purpose of a class diagram is to display classes with their attributes and methods hierarchy generalization class relationships and associations general aggregation and composition between classes in one mode
Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components
Although tremendous progress has been made in Artificial Intelligence (AI), it entails new challenges. The growing complexity of learning tasks requires more complex AI components, which increasingly exhibit unreliable behaviour. In this book, we present a model-driven approach to model architectural safeguards for AI components and analyse their effect on the overall system reliability
Measuring the impact of COVID-19 on hospital care pathways
Care pathways in hospitals around the world reported significant disruption during the recent COVID-19 pandemic but measuring the actual impact is more problematic. Process mining can be useful for hospital management to measure the conformance of real-life care to what might be considered normal operations. In this study, we aim to demonstrate that process mining can be used to investigate process changes associated with complex disruptive events. We studied perturbations to accident and emergency (A &E) and maternity pathways in a UK public hospital during the COVID-19 pandemic. Co-incidentally the hospital had implemented a Command Centre approach for patient-flow management affording an opportunity to study both the planned improvement and the disruption due to the pandemic. Our study proposes and demonstrates a method for measuring and investigating the impact of such planned and unplanned disruptions affecting hospital care pathways. We found that during the pandemic, both A &E and maternity pathways had measurable reductions in the mean length of stay and a measurable drop in the percentage of pathways conforming to normative models. There were no distinctive patterns of monthly mean values of length of stay nor conformance throughout the phases of the installation of the hospital’s new Command Centre approach. Due to a deficit in the available A &E data, the findings for A &E pathways could not be interpreted
Myeloperoxidase in human atherosclerosis
This dissertation explores the pathobiological role of the inflammatory enzyme myeloperoxidase (MPO) in human atherosclerotic plaque, and how intraplaque MPO activity can potentially be employed as a diagnostic probe for the detection of vulnerable and ruptured atheroma. The work is presented as a hybrid text containing peer-reviewed publications including a literature review and two original research articles as well as a currently unpublished chapter. The thesis was facilitated through the establishment of two single-centred clinical studies which prospectively collected human carotid and coronary plaques. A total of 117 plaques were accrued from 42 patients undergoing carotid endarterectomy and the coronary trees from native hearts of 12 heart transplant recipients who received allografts for ischaemic cardiomyopathy. Specimens underwent assessment by histology and immunohistochemistry, as well as biochemical analyses utilising liquid chromatography mass spectrometry, inductively coupled mass spectrometry, high performance liquid chromatography and near-infrared autofluorescence. Blood biochemistry was performed including enzyme-linked immunosorbent assays for MPO protein quantification. Additionally, non-invasive imaging was undertaken by in vivo carotid magnetic resonance (MRI) imaging as well as ex vivo molecular MRI and computed tomography coronary angiography (CTCA); with the latter requiring the establishment of novel methodological approaches. Through this translational research a relationship between elevated intraplaque MPO activity, plaque destabilisation and rupture is demonstrated, and the way in which the enzyme can be targeted as a diagnostic tool elucidated. Future in vivo clinical studies using novel non-invasive imaging probes that detect MPO activity should be undertaken to further advance the findings contained within this thesis
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An overview of safety and security analysis frameworks for the Internet of Things
YesThe rapid progress of the Internet of Things (IoT) has continued to offer humanity numerous benefits, including many security and safety-critical applications. However, unlocking the full potential of IoT applications, especially in high-consequence domains, requires the assurance that IoT devices will not constitute risk hazards to the users or the environment. To design safe, secure, and reliable IoT systems, numerous frameworks have been proposed to analyse the safety and security, among other properties. This paper reviews some of the prominent classical and model-based system engineering (MBSE) approaches for IoT systems’ safety and security analysis. The review established that most analysis frameworks are based on classical manual approaches, which independently evaluate the two properties. The manual frameworks tend to inherit the natural limitations of informal system modelling, such as human error, a cumbersome processes, time consumption, and a lack of support for reusability. Model-based approaches have been incorporated into the safety and security analysis process to simplify the analysis process and improve the system design’s efficiency and manageability. Conversely, the existing MBSE safety and security analysis approaches in the IoT environment are still in their infancy. The limited number of proposed MBSE approaches have only considered limited and simple scenarios, which are yet to adequately evaluate the complex interactions between the two properties in the IoT domain. The findings of this survey are that the existing methods have not adequately addressed the analysis of safety/security interdependencies, detailed cyber security quantification analysis, and the unified treatment of safety and security properties. The existing classical and MBSE frameworks’ limitations obviously create gaps for a meaningful assessment of IoT dependability. To address some of the gaps, we proposed a possible research direction for developing a novel MBSE approach for the IoT domain’s safety and security coanalysis framework
Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components
Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren große Erfolge erzielt und ist immer stärker in den Fokus geraten. Insbesondere Methoden des Deep Learning (ein Teilgebiet der KI), in dem Tiefe Neuronale Netze (TNN) zum Einsatz kommen, haben beeindruckende Ergebnisse erzielt, z.B. im autonomen Fahren oder der Mensch-Roboter-Interaktion. Die immense Datenabhängigkeit und Komplexität von TNN haben jedoch gravierende Schwachstellen offenbart. So reagieren TNN sensitiv auf bestimmte Einflussfaktoren der Umwelt (z.B. Helligkeits- oder Kontraständerungen in Bildern) und führen zu falschen Vorhersagen. Da KI (und insbesondere TNN) in sicherheitskritischen Systemen eingesetzt werden, kann solch ein Verhalten zu lebensbedrohlichen Situationen führen. Folglich haben sich neue Forschungspotenziale entwickelt, die sich explizit der Absicherung von KI-Verfahren widmen.
Ein wesentliches Problem bei vielen KI-Verfahren besteht darin, dass ihr Verhalten oder Vorhersagen auf Grund ihrer hohen Komplexität nicht erklärt bzw. nachvollzogen werden können. Solche KI-Modelle werden auch als Black-Box bezeichnet. Bestehende Arbeiten adressieren dieses Problem, in dem zur Laufzeit “bösartige” Eingabedaten identifiziert oder auf Basis von Ein- und Ausgaben potenziell falsche Vorhersagen erkannt werden. Arbeiten in diesem Bereich erlauben es zwar potenziell unsichere Zustände zu erkennen, machen allerdings keine Aussagen, inwiefern mit solchen Situationen umzugehen ist. Somit haben sich eine Reihe von Ansätzen auf Architektur- bzw. Systemebene etabliert, um mit KI-induzierten Unsicherheiten umzugehen (z.B. N-Version-Programming-Muster oder Simplex Architekturen). Darüber hinaus wächst die Anforderung an KI-basierte Systeme sich zur Laufzeit anzupassen, um mit sich verändernden Bedingungen der Umwelt umgehen zu können. Systeme mit solchen Fähigkeiten sind bekannt als Selbst-Adaptive Systeme. Software-Ingenieure stehen nun vor der Herausforderung, aus einer Menge von Architekturellen Sicherheitsmechanismen, den Ansatz zu identifizieren, der die nicht-funktionalen Anforderungen bestmöglich erfüllt. Jeder Ansatz hat jedoch unterschiedliche Auswirkungen auf die Qualitätsattribute des Systems. Architekturelle Entwurfsentscheidungen gilt es so früh wie möglich (d.h. zur Entwurfszeit) aufzulösen, um nach der Implementierung des Systems Änderungen zu vermeiden, die mit hohen Kosten verbunden sind. Darüber hinaus müssen insbesondere sicherheitskritische Systeme den strengen (Qualitäts-) Anforderungen gerecht werden, die bereits auf Architektur-Ebene des Software-Systems adressiert werden müssen.
Diese Arbeit befasst sich mit einem modellbasierten Ansatz, der Software-Ingenieure bei der Entwicklung von KI-basierten System unterstützt, um architekturelle Entwurfsentscheidungen (bzw. architekturellen Sicherheitsmechanismen) zum Umgang mit KI-induzierten Unsicherheiten zu bewerten. Insbesondere wird eine Methode zur Zuverlässigkeitsvorhersage von KI-basierten Systemen auf Basis von etablierten modellbasierten Techniken erforscht. In einem weiteren Schritt wird die Erweiterbarkeit/Verallgemeinerbarkeit der Zuverlässigkeitsvorhersage für Selbst-Adaptive Systeme betrachtet. Der Kern beider Ansätze ist ein Umweltmodell zur Modellierung () von KI-spezifischen Unsicherheiten und () der operativen Umwelt des Selbst-Adaptiven Systems. Zuletzt wird eine Klassifikationsstruktur bzw. Taxonomie vorgestellt, welche, auf Basis von verschiedenen Dimensionen, KI-basierte Systeme in unterschiedliche Klassen einteilt. Jede Klasse ist mit einem bestimmten Grad an Verlässlichkeitszusicherungen assoziiert, die für das gegebene System gemacht werden können.
Die Dissertation umfasst vier zentrale Beiträge.
1. Domänenunabhängige Modellierung von KI-spezifischen Umwelten: In diesem Beitrag wurde ein Metamodell zur Modellierung von KI-spezifischen Unsicherheiten und ihrer zeitlichen Ausdehnung entwickelt, welche die operative Umgebung eines selbstadaptiven Systems bilden.
2. Zuverlässigkeitsvorhersage von KI-basierten Systemen: Der vorgestellte Ansatz erweitert eine existierende Architekturbeschreibungssprache (genauer: Palladio Component Model) zur Modellierung von Komponenten-basierten Software-Architekturen sowie einem dazugehörigenWerkzeug zur Zuverlässigkeitsvorhersage (für klassische Software-Systeme). Das Problem der Black-Box-Eigenschaft einer KI-Komponente wird durch ein Sensitivitätsmodell adressiert, das, in Abhängigkeit zu verschiedenen Unsicherheitsfaktoren, die Prädektive Unsicherheit einer KI-Komponente modelliert.
3. Evaluation von Selbst-Adaptiven Systemen: Dieser Beitrag befasst sich mit einem Rahmenwerk für die Evaluation von Selbst-Adaptiven Systemen, welche für die Absicherung von KI-Komponenten vorgesehen sind. Die Arbeiten zu diesem Beitrag verallgemeinern/erweitern die Konzepte von Beitrag 2 für Selbst-Adaptive Systeme.
4. Klassen der Verlässlichkeitszusicherungen: Der Beitrag beschreibt eine Klassifikationsstruktur, die den Grad der Zusicherung (in Bezug auf bestimmte Systemeigenschaften) eines KI-basierten Systems bewertet.
Der zweite Beitrag wurde im Rahmen einer Fallstudie aus dem Bereich des Autonomen Fahrens validiert. Es wurde geprüft, ob Plausibilitätseigenschaften bei der Zuverlässigkeitsvorhersage erhalten bleiben. Hierbei konnte nicht nur die Plausibilität des Ansatzes nachgewiesen werden, sondern auch die generelle Möglichkeit Entwurfsentscheidungen zur Entwurfszeit zu bewerten. Für die Validierung des dritten Beitrags wurden ebenfalls Plausibilitätseigenschaften geprüft (im Rahmen der eben genannten Fallstudie und einer Fallstudie aus dem Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion). Darüber hinaus wurden zwei weitere Community-Fallstudien betrachtet, bei denen (auf Basis von Simulatoren) Selbst-Adaptive Systeme bewertet und mit den Ergebnissen unseres Ansatzes verglichen wurden. In beiden Fällen konnte gezeigt werden, dass zum einen alle Plausibilitätseigenschaft erhalten werden und zum anderen, der Ansatz dieselben Ergebnisse erzeugt, wie die Domänen-spezifischen Simulatoren. Darüber hinaus konnten wir zeigen, dass unser Ansatz Software-Ingenieure bzgl. der Bewertung von Entwurfsentscheidungen, die für die Entwicklung von Selbst-Adaptiven Systemen relevant sind, unterstützt. Der erste Beitrag wurde implizit mit Beitrag 2 und mit 3 validiert. Für den vierten Beitrag wurde die Klassifikationsstruktur auf bekannte und repräsentative KI-Systeme angewandt und diskutiert. Es konnte jedes KI-System in eine der Klassen eingeordnet werden, so dass die generelle Anwendbarkeit der Klassifikationsstruktur gezeigt wurde
Architecture-based Evolution of Dependable Software-intensive Systems
This cumulative habilitation thesis, proposes concepts for (i) modelling and analysing dependability based on architectural models of software-intensive systems early in development, (ii) decomposition and composition of modelling languages and analysis techniques to enable more flexibility in evolution, and (iii) bridging the divergent levels of abstraction between data of the operation phase, architectural models and source code of the development phase
Synthesizing FDIR Recovery Strategies for Space Systems
Dynamic Fault Trees (DFTs) are powerful tools to drive the design of fault tolerant systems. However, semantic pitfalls limit their practical utility for interconnected systems that require complex recovery strategies to maximize their reliability. This thesis discusses the shortcomings of DFTs in the context of analyzing Fault Detection, Isolation and Recovery (FDIR) concepts with a particular focus on the needs of space systems. To tackle these shortcomings, we introduce an inherently non-deterministic model for DFTs. Deterministic recovery strategies are synthesized by transforming these non-deterministic DFTs into Markov automata that represent all possible choices between recovery actions. From the corresponding scheduler, optimized to maximize a given RAMS (Reliability, Availability, Maintainability and Safety) metric, an optimal recovery strategy can then be derived and represented by a model we call recovery automaton. We discuss dedicated techniques for reducing the state space of this recovery automaton and analyze their soundness and completeness. Moreover, modularized approaches to handle the complexity added by the state-based transformation approach are discussed. Furthermore, we consider the non-deterministic approach in a partially observable setting and propose an approach to lift the model for the fully observable case. We give an implementation of our approach within the Model-Based Systems Engineering (MBSE) framework Virtual Satellite. Finally, the implementation is evaluated based on the FFORT benchmark. The results show that basic non-deterministic DFTs generally scale well. However, we also found that semantically enriched non-deterministic DFTs employing repair or delayed observability mechanisms pose a challenge
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