Implicit Incremental Model Analyses and Transformations

When models of a system change, analyses based on them have to be reevaluated in order for the results to stay meaningful. In many cases, the time to get updated analysis results is critical. This thesis proposes multiple, combinable approaches and a new formalism based on category theory for implicitly incremental model analyses and transformations. The advantages of the implementation are validated using seven case studies, partially drawn from the Transformation Tool Contest (TTC)

The design and development of a knowledge-based lean six sigma maintenance system for sustainable buildings. The design and development of a hybrid Knowledge-based (KB)/Gauging Absence of Pre-requisites (GAP)/Analytic Hierarchy Process (AHP) model for implementing lean six sigma maintenance system in sustainable buildings' environment

The complexity of sustainable building maintenance environment requires managers to define and implement appropriate quality benchmark system suitable for this function. Lean Six Sigma (LSS) is one of the most effective process improvement and optimization philosophy that maintenance organisations can implement in their environment. However, literature review has shown that 90% of failures in LSS implementations are due to lack of readiness to change, the unawareness of the required benchmark organisation capabilities, and improper control of priorities. The contribution of the current research approach is in developing a hybrid Knowledge-Based (KB)/GAP/AHP System, consisting of three stages (Planning, Designing and Implementation) and containing over 2500 KB rules. The KB System can assist the decision-makers in identifying the obstacles behind the organisation readiness to change into a benchmark LSS maintenance environment. Thus the KB System will be used to achieve benchmark standards by determining the gap existing between the current environment and the benchmark goal, and then suggest a detailed plan to overcome these hurdles in a prioritised and structured manner, thus achieving cost benefits. To ensure its consistency and reliability, the KB System was validated in three Oman-based maintenance organisations, and one published case study for a UK-based organisation. The results from the validation were positive with the System output suggesting list of top priorities and action plans for achieving benchmark LSS standards for these organisations. The research concludes that the developed KB System is a consistent and reliable methodology for assisting decision-makers in designing, planning, and implementing LSS for benchmark sustainable building maintenance

Implicit Incremental Model Analyses and Transformations

In vielen Ingenieursdisziplinen werden Modelle verwendet, um Systeme verschiedenster Art auf einem hohen Abstraktionsgrad zu beschreiben. Auf diesem Abstraktionsgrad ist es häufig einfacher, Aussagen über den Zustand des Systems zu treffen. Wenn sich Modelle eines Systems ändern – beispielsweise, weil sich das System selbst geändert hat – müssen Analysen auf Grundlage dieses Modells jedoch neu berechnet werden, um weiterhin gültig zu sein. In vielen Fällen ist diese Neuberechnung der Analyseergebnisse zeitkritisch. Da sich oft nur kleine Teile des Modells ändern, könnten zwar große Teile des letzten Analysedurchlaufs durch eine inkrementelle Ausführung der Analyse wiederverwendet werden, in der Praxis ist eine solche Inkrementalisierung aber nicht trivial und oft fehleranfällig. Eine Lösungsmöglichkeit für dieses Problem bietet der Ansatz der impliziten Inkrementalisierung, bei der ein inkrementeller Algorithmus für eine gegebene Analyse aus der Batch-Spezifikation abgeleitet wird. Aus der Spezifikation wird ein dynamischer Abhängigkeitsgraph konstruiert, der es erlaubt, nur die Teile einer Analyse neu auszuwerten, die von einer Änderung tatsächlich betroffen sind. Damit lassen sich Vorteile einer Inkrementalisierung nutzen, ohne dass der Code angepasst werden muss und die Lesbarkeit des Analysecodes leidet. Leider unterstützen derzeitige Verfahren für implizite Inkrementalisierung nur eine bestimmte Klasse von Analysen, sind auf eine Inkrementalisierung auf Ebene von einzelnen Instruktionen beschränkt oder benötigen eine explizite Zustandsverwaltung. Auch mit diesen Verbesserungen ist unklar, in welchen Fällen eine Inkrementalisierung Vorteile bringt, da in einigen Szenarien Änderungen Schmetterlingseffekte verursachen können und eine Wiederverwertung des letzten Analysedurchlaufs keinerlei Beschleunigungspotential hat. Diese Dissertation behandelt diese Probleme bei impliziter Inkrementalisierung von Modellanalysen mittels mehrerer Verfahren, die größtenteils kombinierbar sind. Desweiteren wird ein neuer Formalismus vorgestellt, mit dessen Hilfe Inkrementalisierungssysteme auch für uni- oder bidirektionale Modelltransformationen einsetzbar sind. Um die Korrektheit der entstehenden inkrementellen Modellanalysen zu definieren und zu zeigen, wird Inkrementalisierung in Kategorientheorie als Funktor beschrieben. Ein erstes Verfahren ermöglicht als direkte Konsequenz der formalen Darstellung die Inkrementalisierung auf Ebene von Methodenaufrufen, sodass für häufig verwendete Operatoren eine optimierte Inkrementalisierung zur Verfügung gestellt werden kann. Durch Erweiterung des Funktors auf Verteilung lassen sich auf ähnliche Weise auch etwaige Speicherprobleme lösen. Ein zweites Verfahren vereinfacht die entstehenden dynamischen Abhängigkeitsgraphen, indem Teile der Analyse durch eine generalisierte Betrachtung von Modelländerungen mit mehreren Strategien zusammengefasst werden können. Die Auswahl der Strategien ermöglicht dem Entwickler eine Anpassung der Inkrementalisierung auf einen konkreten Anwendungsfall. Alternativ kann für ein gegebenes Szenario auch durch automatische Entwurfsraumexploration eine (Pareto-) optimale Konfiguration hinsichtlich Speicherverbrauch und Antwortzeit der Aktualisierung eines Analyseergebnisses nach einer Modelländerung gefunden werden. Die Kombination dieser Verfahren ermöglicht es, die Performanz von Inkrementalisierungen so zu verbessern, dass diese bis auf einmalige Initialisierung nie schlechter ist als die batchmäßige Wiederholung der Analyse, in vielen Fällen aber teils deutlich schneller sein kann. Generische Operatoren, die in vielen Modellanalysen wiederverwendet werden, können für die Inkrementalisierung durch geeignete Algorithmen spezifisch optimiert werden, während komplexe Domänenlogik durch das System optimiert werden kann. Durch den impliziten Ansatz geschehen diese Verbesserungen vollautomatisch und transparent für den Entwickler der Modellanalyse. Obwohl der so geschaffene Ansatz Turing-mächtig und somit universell einsetzbar ist, gibt es doch gerade in der modellgetriebenen Entwicklung eine Klasse von Artefakten, die eine besondere Betrachtung erfordern, da sie sich im Allgemeinen nur schwer mit gewöhnlichen objekt-orientierten Sprachen beschreiben lassen: Modelltransformationen. Daher wird in dieser Dissertation ein neuer Formalismus und eine darauf aufbauende Sprache vorgestellt, die Modelltransformationen so beschreiben, dass diese leicht mit Hilfe eines Inkrementalisierungssystems inkrementell ausgeführt werden können. Die Synchronisierung einer Modelländerung ist hierbei bewiesen korrekt und hippokratisch. Alle Verfahren wurden implementiert und in das .NET Modeling Framework integriert, welches Entwickler auf der .NET Plattform bei der modellgetriebenen Entwicklung unterstützen soll. Die entstandenen Vorteile aller Verfahren hinsichtlich Performanz werden anhand von sieben Fallstudien in verschiedenen Domänen validiert. Insbesondere werden hierzu fünf Fallstudien des Transformation Tool Contests (TTC) der Jahre 2015 bis 2017 herangezogen, für die auch mit anderen Ansätzen verfasste Lösungen zur Verfügung stehen. Die Ausdrucksmächtigkeit der Modelltransformationssprache wird durch eine Transformation der in der modellgetriebenen Entwicklung weit verbreiteten Transformationssprache ATL in die neu geschaffene Transformationssprache validiert. Mithilfe dieser Transformation wird weiterhin die Ausführungsgeschwindigkeit von Modelltransformationen mit der von ATL in einigen Modelltransformationen verglichen. Die Ergebnisse aus den Fallstudien zeigen gerade bei der Anwendung des Inkrementalisierungssystems auf Modelltransformationen deutliche Performance-Steigerungen im Vergleich zu herkömmlichen Modelltransformationen, aber auch gegenüber anderen inkrementellen Modelltransformationssprachen zeigt der vorgestellte Ansatz deutliche Beschleunigungen, teils um mehrere Größenordnungen. Insbesondere weisen die Fallstudien darauf hin, dass die benötigte Zeit für die Propagation von Änderungen des Eingabemodells in vielen Fällen unabhängig von der Größe des Eingabemodells ist. Gerade bei großen Eingabemodellen kommen so sehr hohe Beschleunigungen zustande. Die Inkrementalisierung einer Analyse ist dabei immer an das Metamodell gebunden. In der Praxis verwenden aber die meisten eingesetzten Metamodelle nur den eingeschränkten Modellierungsstandard EMOF, der teilweise zu einer unnötigen Komplexität des Metamodells führt und viele Analysen überhaupt erst notwendig macht. Eine Erweiterung des Modellierungsstandards kann hier einige Klassen von Modellanalysen komplett überflüssig machen und andere Analysen deutlich vereinfachen, sowie auch die Performance der entsprechenden Analyse beschleunigen

A Functional, Comprehensive and Extensible Multi-Platform Querying and Transformation Approach

This thesis is about a new model querying and transformation approach called FunnyQT which is realized as a set of APIs and embedded domain-specific languages (DSLs) in the JVM-based functional Lisp-dialect Clojure. Founded on a powerful model management API, FunnyQT provides querying services such as comprehensions, quantified expressions, regular path expressions, logic-based, relational model querying, and pattern matching. On the transformation side, it supports the definition of unidirectional model-to-model transformations, of in-place transformations, it supports defining bidirectional transformations, and it supports a new kind of co-evolution transformations that allow for evolving a model together with its metamodel simultaneously. Several properties make FunnyQT unique. Foremost, it is just a Clojure library, thus, FunnyQT queries and transformations are Clojure programs. However, most higher-level services are provided as task-oriented embedded DSLs which use Clojure's powerful macro-system to support the user with tailor-made language constructs important for the task at hand. Since queries and transformations are just Clojure programs, they may use any Clojure or Java library for their own purpose, e.g., they may use some templating library for defining model-to-text transformations. Conversely, like every Clojure program, FunnyQT queries and transformations compile to normal JVM byte-code and can easily be called from other JVM languages. Furthermore, FunnyQT is platform-independent and designed with extensibility in mind. By default, it supports the Eclipse Modeling Framework and JGraLab, and support for other modeling frameworks can be added with minimal effort and without having to modify the respective framework's classes or FunnyQT itself. Lastly, because FunnyQT is embedded in a functional language, it has a functional emphasis itself. Every query and every transformation compiles to a function which can be passed around, given to higher-order functions, or be parametrized with other functions

Interpretable Machine Learning Methods for Prediction and Analysis of Genome Regulation in 3D

With the development of chromosome conformation capture-based techniques, we now know that chromatin is packed in three-dimensional (3D) space inside the cell nucleus. Changes in the 3D chromatin architecture have already been implicated in diseases such as cancer. Thus, a better understanding of this 3D conformation is of interest to help enhance our comprehension of the complex, multipronged regulatory mechanisms of the genome. The work described in this dissertation largely focuses on development and application of interpretable machine learning methods for prediction and analysis of long-range genomic interactions output from chromatin interaction experiments. In the first part, we demonstrate that the genetic sequence information at the ge- nomic loci is predictive of the long-range interactions of a particular locus of interest (LoI). For example, the genetic sequence information at and around enhancers can help predict whether it interacts with a promoter region of interest. This is achieved by building string kernel-based support vector classifiers together with two novel, in- tuitive visualization methods. These models suggest a potential general role of short tandem repeat motifs in the 3D genome organization. But, the insights gained out of these models are still coarse-grained. To this end, we devised a machine learning method, called CoMIK for Conformal Multi-Instance Kernels, capable of providing more fine-grained insights. When comparing sequences of variable length in the su- pervised learning setting, CoMIK can not only identify the features important for classification but also locate them within the sequence. Such precise identification of important segments of the whole sequence can help in gaining de novo insights into any role played by the intervening chromatin towards long-range interactions. Although CoMIK primarily uses only genetic sequence information, it can also si- multaneously utilize other information modalities such as the numerous functional genomics data if available. The second part describes our pipeline, pHDee, for easy manipulation of large amounts of 3D genomics data. We used the pipeline for analyzing HiChIP experimen- tal data for studying the 3D architectural changes in Ewing sarcoma (EWS) which is a rare cancer affecting adolescents. In particular, HiChIP data for two experimen- tal conditions, doxycycline-treated and untreated, and for primary tumor samples is analyzed. We demonstrate that pHDee facilitates processing and easy integration of large amounts of 3D genomics data analysis together with other data-intensive bioinformatics analyses.Mit der Entwicklung von Techniken zur Bestimmung der Chromosomen-Konforma- tion wissen wir jetzt, dass Chromatin in einer dreidimensionalen (3D) Struktur in- nerhalb des Zellkerns gepackt ist. Änderungen in der 3D-Chromatin-Architektur sind bereits mit Krankheiten wie Krebs in Verbindung gebracht worden. Daher ist ein besseres Verständnis dieser 3D-Konformation von Interesse, um einen tieferen Einblick in die komplexen, vielschichtigen Regulationsmechanismen des Genoms zu ermöglichen. Die in dieser Dissertation beschriebene Arbeit konzentriert sich im Wesentlichen auf die Entwicklung und Anwendung interpretierbarer maschineller Lernmethoden zur Vorhersage und Analyse von weitreichenden genomischen Inter- aktionen aus Chromatin-Interaktionsexperimenten. Im ersten Teil zeigen wir, dass die genetische Sequenzinformation an den genomis- chen Loci prädiktiv für die weitreichenden Interaktionen eines bestimmten Locus von Interesse (LoI) ist. Zum Beispiel kann die genetische Sequenzinformation an und um Enhancer-Elemente helfen, vorherzusagen, ob diese mit einer Promotorregion von Interesse interagieren. Dies wird durch die Erstellung von String-Kernel-basierten Support Vector Klassifikationsmodellen zusammen mit zwei neuen, intuitiven Visual- isierungsmethoden erreicht. Diese Modelle deuten auf eine mögliche allgemeine Rolle von kurzen, repetitiven Sequenzmotiven (”tandem repeats”) in der dreidimensionalen Genomorganisation hin. Die Erkenntnisse aus diesen Modellen sind jedoch immer noch grobkörnig. Zu diesem Zweck haben wir die maschinelle Lernmethode CoMIK (für Conformal Multi-Instance-Kernel) entwickelt, welche feiner aufgelöste Erkennt- nisse liefern kann. Beim Vergleich von Sequenzen mit variabler Länge in überwachten Lernszenarien kann CoMIK nicht nur die für die Klassifizierung wichtigen Merkmale identifizieren, sondern sie auch innerhalb der Sequenz lokalisieren. Diese genaue Identifizierung wichtiger Abschnitte der gesamten Sequenz kann dazu beitragen, de novo Einblick in jede Rolle zu gewinnen, die das dazwischen liegende Chromatin für weitreichende Interaktionen spielt. Obwohl CoMIK hauptsächlich nur genetische Se- quenzinformationen verwendet, kann es gleichzeitig auch andere Informationsquellen nutzen, beispielsweise zahlreiche funktionellen Genomdaten sofern verfügbar. Der zweite Teil beschreibt unsere Pipeline pHDee für die einfache Bearbeitung großer Mengen von 3D-Genomdaten. Wir haben die Pipeline zur Analyse von HiChIP- Experimenten zur Untersuchung von dreidimensionalen Architekturänderungen bei der seltenen Krebsart Ewing-Sarkom (EWS) verwendet, welche Jugendliche betrifft. Insbesondere werden HiChIP-Daten für zwei experimentelle Bedingungen, Doxycyclin- behandelt und unbehandelt, und für primäre Tumorproben analysiert. Wir zeigen, dass pHDee die Verarbeitung und einfache Integration großer Mengen der 3D-Genomik- Datenanalyse zusammen mit anderen datenintensiven Bioinformatik-Analysen erle- ichtert

Toyota production system

textBackground: There are various manufacturing methods and systems in automobile industries throughout the world. Of these, many practice lean manufacturing methods. The most effective and influential to all of these methods is the “Toyota Production System” (TPS). The TPS was invented by Toyota's founding fathers in 1930 in Japan. The TPS continuously evolves making it a benchmark for the manufacturing, product development or any other sector of industry. It is fully based on “Socio-Technical” systems in a continuously changing manufacturing environment. It is about learn through doing and also about tacit knowledge and not explicit procedural knowledge. Outcome: The Toyota Production System is called “The Toyota Way” and it actually gives you a roadmap or more of a compass to set your direction and helps you steer your own course. Toyota has internally developed simple but effective tools and consistently trains their team members to implement those in all aspects of manufacturing and designing their vehicle. For example, Toyota has developed Kaizen or continuous improvement through which they eliminate waste that adds cost without adding value no matter how small it is. Toyota is known for the quality of their products. Not surprisingly their product is made at a significantly lower price within a given segment of the auto market. It is a result of hard work, innovation, and a Japanese work culture of generations at Toyota all across the world. Conclusions: Through theoretical analysis backed by my personal observations as an employee and from the sales figures of Toyota automobiles, I firmly believe that Toyota backs up its philosophy of long term benefits over short term financial goals. The right processes will produce right results. It is also one of the top companies among their group of long term suppliers as Toyota challenges them and helps them to improve. Initial quality and customer satisfaction surveys of J.D.Powers and Associates for Toyota and Lexus vehicles have won numerous awards since 2001.Engineering Managemen

A comparative analysis of algorithms for satellite operations scheduling

Scheduling is employed in everyday life, ranging from meetings to manufacturing and operations among other activities. One instance of scheduling in a complex real-life setting is space mission operations scheduling, i.e. instructing a satellite to perform fitting tasks during predefined time periods with a varied frequency to achieve its mission goals. Mission operations scheduling is pivotal to the success of any space mission, choreographing every task carefully, accounting for technological and environmental limitations and constraints along with mission goals.;It remains standard practice to this day, to generate operations schedules manually ,i.e. to collect requirements from individual stakeholders, collate them into a timeline, compare against feasibility and available satellite resources, and find potential conflicts. Conflict resolution is done by hand, checked by a simulator and uplinked to the satellite weekly. This process is time consuming, bears risks and can be considered sub-optimal.;A pertinent question arises: can we automate the process of satellite mission operations scheduling? And if we can, what method should be used to generate the schedules? In an attempt to address this question, a comparison of algorithms was deemed suitable in order to explore their suitability for this particular application.;The problem of mission operations scheduling was initially studied through literature and numerous interviews with experts. A framework was developed to approximate a generic Low Earth Orbit satellite, its environment and its mission requirements. Optimisation algorithms were chosen from different categories such as single-point stochastic without memory (Simulated Annealing, Random Search), multi-point stochastic with memory (Genetic Algorithm, Ant Colony System, Differential Evolution) and were run both with and without Local Search.;The aforementioned algorithmic set was initially tuned using a single 89-minute Low Earth Orbit of a scientific mission to Mars. It was then applied to scheduling operations during one high altitude Low Earth Orbit (2.4hrs) of an experimental mission.;It was then applied to a realistic test-case inspired by the European Space Agency PROBA-2 mission, comprising a 1 day schedule and subsequently a 7 day schedule - equal to a Short Term Plan as defined by the European Space Agency.;The schedule fitness - corresponding to the Hamming distance between mission requirements and generated schedule - are presented along with the execution time of each run. Algorithmic performance is discussed and put at the disposal of mission operations experts for consideration.Scheduling is employed in everyday life, ranging from meetings to manufacturing and operations among other activities. One instance of scheduling in a complex real-life setting is space mission operations scheduling, i.e. instructing a satellite to perform fitting tasks during predefined time periods with a varied frequency to achieve its mission goals. Mission operations scheduling is pivotal to the success of any space mission, choreographing every task carefully, accounting for technological and environmental limitations and constraints along with mission goals.;It remains standard practice to this day, to generate operations schedules manually ,i.e. to collect requirements from individual stakeholders, collate them into a timeline, compare against feasibility and available satellite resources, and find potential conflicts. Conflict resolution is done by hand, checked by a simulator and uplinked to the satellite weekly. This process is time consuming, bears risks and can be considered sub-optimal.;A pertinent question arises: can we automate the process of satellite mission operations scheduling? And if we can, what method should be used to generate the schedules? In an attempt to address this question, a comparison of algorithms was deemed suitable in order to explore their suitability for this particular application.;The problem of mission operations scheduling was initially studied through literature and numerous interviews with experts. A framework was developed to approximate a generic Low Earth Orbit satellite, its environment and its mission requirements. Optimisation algorithms were chosen from different categories such as single-point stochastic without memory (Simulated Annealing, Random Search), multi-point stochastic with memory (Genetic Algorithm, Ant Colony System, Differential Evolution) and were run both with and without Local Search.;The aforementioned algorithmic set was initially tuned using a single 89-minute Low Earth Orbit of a scientific mission to Mars. It was then applied to scheduling operations during one high altitude Low Earth Orbit (2.4hrs) of an experimental mission.;It was then applied to a realistic test-case inspired by the European Space Agency PROBA-2 mission, comprising a 1 day schedule and subsequently a 7 day schedule - equal to a Short Term Plan as defined by the European Space Agency.;The schedule fitness - corresponding to the Hamming distance between mission requirements and generated schedule - are presented along with the execution time of each run. Algorithmic performance is discussed and put at the disposal of mission operations experts for consideration

System Test and Noise Performance Studies at The ATLAS Pixel Detector

The central component of the ATLAS Inner Tracker is the pixel detector. It consists of three barrel layers and three disk-layers in the endcaps in both forward directions. The innermost barrel layer is mounted at a distance of about 5~cm from the interaction region. With its very high granularity, truly two-dimensional hit information, and fast readout it is well suited to cope with the high densities of charged tracks, expected this close to the interaction region. The huge number of readout channels necessitates a very complex services infrastructure for powering, readout and safety. After a description of the pixel detector and its services infrastructure, key results from the system test at CERN are presented. Furthermore the noise performance of the pixel detector, crucial for high tracking and vertexing efficiencies, is studied. Measurements of the single-channel random noise are presented together with studies of common mode noise and measurements of the noise occupancy using a random trigger generator