Methodology for Evaluating a Domain-Specific Model Transformation Language

Sobald ein System durch mehrere Modelle beschrieben wird, können sich diese verschiedenen Beschreibungen auch gegenseitig widersprechen. Modelltransformationen sind ein geeignetes Mittel, um das selbst dann zu vermeiden, wenn die Modelle von mehreren Parteien parallel bearbeitet werden. Es gibt mittlerweile reichhaltige Forschungsergebnisse dazu, Änderungen zwischen zwei Modellen zu transformieren. Allerdings ist die Herausforderung, Modelltransformationen zwischen mehr als zwei Modellen zu entwickeln, bislang unzureichend gelöst. Die Gemeinsamkeiten-Sprache ist eine deklarative, domänenspezifische Programmiersprache, mit der multidirektionale Modelltransformationen programmiert werden können, indem bidirektionale Abbildungsspezifikationen kombiniert werden. Da sie bis jetzt jedoch nicht empirisch validiert wurde, stellt es eine offene Frage dar, ob die Sprache dazu geeignet ist, realistische Modelltransformationen zu entwickeln, und welche Vorteile die Sprache gegenüber einer alternativen Programmiersprache für Modelltransformationen bietet. In dieser Abschlussarbeit entwerfe ich eine Fallstudie, mit der die Gemeinsamkeiten-Sprache evaluiert wird. Ich bespreche die Methodik und die Validität dieser Fallstudie. Weiterhin präsentiere ich Kongruenz, eine neue Eigenschaft für bidirektionale Modelltransformationen. Sie stellt sicher, dass die beiden Richtungen einer Transformation zueinander kompatibel sind. Ich leite aus praktischen Beispielen ab, warum wir erwarten können, dass Transformationen normalerweise kongruent sein werden. Daraufhin diskutiere ich die Entwurfsentscheidungen hinter einer Teststrategie, mit der zwei Modelltransformations- Implementierungen, die beide dieselbe Konsistenzspezifikation umsetzen, getestet werden können. Die Teststrategie beinhaltet auch einen praktischen Einsatzzweck von Kongruenz. Zuletzt stelle ich Verbesserungen der Gemeinsamkeiten-Sprache vor. Die Beiträge dieser Abschlussarbeit ermöglichen gemeinsam, eine Fallstudie zu Programmiersprachen für Modelltransformationen umzusetzen. Damit kann ein besseres Verständnis der Vorteile dieser Sprachen erzielt werden. Kongruenz kann die Benutzerfreundlichkeit beliebiger Modelltransformationen verbessern und könnte sich als nützlich herausstellen, um Modelltransformations-Netzwerke zu konstruieren. Die Teststrategie kann auf beliebige Akzeptanztests für Modelltransformationen angewendet werden

Finding a Universal Execution Strategy for Model Transformation Networks

When using multiple models to describe a (software) system, one can use a network of model transformations to keep the models consistent after changes. No strategy exists, however, to orchestrate the execution of transformations if the network has an arbitrary topology. In this paper, we analyse how often and in which order transformations need to be executed. We argue why linear execution bounds are too restrictive to be useful in practice and prove that there is no upper bound for the number of necessary executions. To avoid non-termination, we propose a conservative strategy that makes execution failures easier to understand. These insights help developers and users of transformation networks to understand under which circumstances their networks can terminate. Additionally, the proposed strategy helps them to find the cause when a network cannot restore consistency

System Dynamics and KPI’s Definition in the Automotive Sector

In Mexico, the Automotive Industry is one of the most important sectors, based on the amount of sales, as well as for the number of people employed. The level of competition facing firms to win OEM programs requires having a very strict control over the whole company’s operation. System Dynamics is presented as a very powerful methodology for modeling the current and future situation of a company and combined with the Balanced scorecard concept, both provide a deep insight into the dynamics of the company. Based on this case of study a new methodology is proposed which provides a deeper insight on how the system works in such a way that the development of the company’s strategy has greater impact. Through the simulation of 24 months into the future it is possible to understand the system´s behavior in terms of the interrelation of the most critical variables which were defined as the main KPI´s