On Interdisciplinary Development of Safety-Critical Automotive Assistance and Automation Systems

Assistenz- und Automationssysteme im Automobil zeichnen sich verstärkt durch eine große Komplexität und einen hohen Vernetzungsgrad aus. Weiterhin existiert eine Vielzahl von Anforderungen anderer Fachdisziplinen an die Funktionsentwicklung, beispielsweise im Bereich der funktionalen Sicherheit. Somit ergibt sich für Entwickler nicht nur eine gestiegene Komplexität der Systeme, sondern auch der einzuhaltenden Entwicklungsprozesse. Die vorliegende Arbeit liefert eine neue Methode, die Entwickler bei der Bewältigung dieser Komplexität unterstützt. Dabei wird ihnen problemorientiert und zielgerichtet relevantes Wissen anderer Fachdisziplinen aufbereitet und zur Verfügung gestellt. Somit können Entwurfsalternativen früher als bisher im Kontext der Gesamtentwicklung bewertet werden, was sich positiv auf Produktqualität und Entwicklungszeit auswirkt. Die Basis dieser Methode ist die offen und flexibel gestaltete Formalisierung des Entwicklungsprozesses unter Verwendung der Web Ontology Language (OWL). Darauf aufbauend werden interdisziplinäre Entwicklungsaktivitäten verknüpft und die Analysierbarkeit des formalisierten Wissens wird für automatische Schlussfolgerungen genutzt. So werden insbesondere Einflussanalysen möglich, um über die eigene Domäne hinaus Änderungen bezüglich des Gesamtentwicklungsprozesses zu bewerten. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine prototypische Werkzeugkette implementiert, die die beschriebene Methode umsetzt und deren technische Realisierbarkeit demonstriert. Als Anwendungsbeispiel dient die angedeutete Weiterentwicklung eines radarbasierten Abstandsregeltempomaten zu einem Notbremssystem. Dabei wird insbesondere der Einfluss der funktionalen Sicherheit auf die Funktionsentwicklung beleuchtet, indem aus einem formalisierten Wissensmodell des Standards ISO 26262 notwendige Anforderungen und Methoden für den Gesamtentwicklungsprozess abgeleitet werden.Automotive assistance and automation systems increasingly present high levels of complexity and connectivity. In addition, more and more specific requirements in disciplines like functional safety have to be considered during functional development. Thus, developers have to cope with increasing levels of product complexity, but also complexity of the development process. This thesis presents a new method which supports developers in handling these dimensions of complexity. Therefore relevant knowledge of other disciplines is presented to them in a solution-oriented way. Thus, design alternatives can be assessed much earlier in the overall development process which has a positive impact on product quality and development cycles. The method’s base is an open and flexible formalization of the development process using the Web Ontology Language (OWL). OWL is used to link different interdisciplinary development activities whereas the analyzability of formalized knowledge enables automated reasoning. This especially introduces an impact analysis to assess major cross-cutting changes to the product in the context of the overall development process. For this thesis a prototype toolchain has been developed which implements the described method and demonstrates its technical feasibility. The extension of a radar-based adaptive cruise control system towards an emergency braking system is sketched as an example for the prototype toolchain. In this example, the impact of functional safety on the functional development is focused, involving a formalized model of requirements and methods from ISO 26262

Product, process and resource model coupling for knowledge-driven assembly automation

: Accommodating frequent product changes in a short period of time is a challenging task due to limitations of the contemporary engineering approach to design, build and reconfigure automation systems. In particular, the growing quantity and diversity of manufacturing information, and the increasing need to exchange and reuse this information in an efficient way has become a bottleneck. To improve the engineering process, digital manufacturing and Product, Process and Resource (PPR) modelling are considered very promising to compress development time and engineering cost by enabling efficient design and reconfiguration of manufacturing resources. However, due to ineffective coupling of PPR data, design and reconfiguration of assembly systems are still challenging tasks due to the dependency on the knowledge and experience of engineers. This paper presents an approach for data models integration that can be employed for coupling the PPR domain models for matching the requirements of products for assembly automation. The approach presented in this paper can be used effectively to link data models from various engineering domains and engineering tools. For proof of concept, an example implementation of the approach for modelling and integration of PPR for a Festo test rig is presented as a case study

Adaptivität und semantische Interoperabilität von Manufacturing Execution Systemen (MES)

MES (Manufacturing Execution Systems) are situated between automation and management level and are affected from changes of the production. Therefore their adaptivity within the lifecycle of production plants is mission critical. Furthermore MES act as data and information hub. This means that they have to work together with other systems in an efficient and seamless way. MES must be interoperable and must have semantics under control. The present publication faces both aspects

Model-based condition and process monitoring based on socio-cyber-physical systems

Die produzierende Industrie strebt im Rahmen der vierten industriellen Revolution, Industrie 4.0, die Optimierung der klassischen Zielgrößen Qualität, Kosten und Zeit sowie Ressourceneffizienz, Flexibilität, Wandlungsfähigkeit und Resilienz in globalen, volatilen Märkten an. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von Smart Factories, in denen sich relevante Objekte, Produktions-, Logistik- und Informationssysteme sowie der Mensch vernetzen. Cyber-physische Systeme (CPS) tragen als sensorisierte und aktorisierte, resiliente und intelligente Gesamtsysteme dazu bei, Produktionsprozesse und -maschinen sowie die Produktqualität zu kontrollieren. Vordergründig wird die technische Komplexität von Produktionssystemen und damit auch zugehöriger Instandhaltungsprozesse durch die Anforderungen an deren Wandlungsfähigkeit und den zunehmenden Automatisierungsgrad ansteigen. Heraus-forderungen bei der Entwicklung und Implementierung von CPS liegen in fehlenden Interoperabilitäts- und Referenzarchitekturkonzepten sowie der unzureichend definierten Interaktion von Mensch und CPS begründet. Sozio-cyber-physische Systeme (Sozio-CPS) fokussieren die bidirektionale Interaktion von Mensch und CPS und adressieren diese Problemstellung. Gegenstand und Zielstellung dieser Dissertationsschrift ist die Definition von Sozio-CPS in der Domäne der Zustands- und Prozessüberwachung von Smart Factories. Untersucht werden dabei Nutzungsszenarien von Sozio-CPS, die ganzheitliche Formulierung von Systemarchitekturen sowie die Validierung der entwickelten Lösungsansätze in industriellen Anwendungsszenarien. Eine erfolgreiche Umsetzung von Sozio-CPS in drei heterogenen Validierungsszenarien beweist die Korrektheit und Anwendbarkeit der Lösungsansätze.Within the scope of the fourth industrial revolution, Industry 4.0, the manufacturing industry is trying to optimize the traditional target figures of quality, costs and time as well as resource efficiency, flexibility, adaptability and resilience in volatile global markets. The focus is on the development of smart factories, in which relevant objects and humans are interconnected . Cyber-physical systems (CPS) are used as sensorized and actuatorized, resilient and intelligent overall systems to control production processes, machines and product quality . The technical complexity of production systems and their associated maintenance processes are rising due to the demands on their adaptability and the increasing automation. Challenges in the development and implementation of CPS include the lack of interoperability and reference architecture concepts as well as the insufficiently defined interaction of people and CPS. Socio-cyber-physical systems (Socio-CPS) focus on bidirectional interaction of humans and CPS to address this problem. The scope and objective of this dissertation is to define Socio-CPS in the condition and process monitoring of smart factories. This dissertation utilizes scenarios of Socio-CPS, holistically defines system architectures and validates the solutions developed in industrial applications. The successful implementation of Socio-CPS in three heterogeneous validation scenarios proves the correctness and applicability of the solutions

Erweiterte Prozessbewertung von Biogasanlagen unter Berücksichtigung organoleptischer Parameter und Erfahrungswissen

Landwirtschaftliche Biogasanlagen leisten mit ca. 9.300 Anlagen und einem Anteil von 5,3% an der Stromerzeugung, einen Beitrag zur Erzeugung Erneuer-barer Energien in Deutschland. Die Optimierung dieser Anlagen fördert die nachhaltige Bereitstellung von Strom, Wärme und BioErdgas. Das Ergebnis dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines mehrmethodi-schen Bewertungsansatzes zur Beschreibung der Qualität der Eingangs-substrate als Teil einer ganzheitlichen Prozessoptimierung. Dies gelingt durch die kombinierte Nutzung klassischer Analysesätze, der Nutzung organolepti-scher Parameter – der humansensorischen Sinnenprüfung – und der Integration von prozess- und substratspezifischem Erfahrungswissen. Anhand von halbtechnischen Versuchen werden Korrelationen und Kausalitäten zwi-schen chemisch-physikalischen, biologischen, organoleptischen und erfahrungsbezogenen Parametern erforscht. Die Entwicklung einer Fallbasis mit Hilfe des Fallbasierten Schließens, einer Form Künstlicher Intelligenz, zeigt das Entwicklungs- und Integrationspotenzial der Automatisierung auf, insbesondere auch im Hinblick auf neue Ansätze z.B. Industrie 4.0. Erste Lösungen zur Bewältigung der identifizierten Herausforderungen der mehrmethodischen Prozessbewertung werden vorgestellt. Abschließend wird ein Ausblick auf den weiteren Forschungsbedarf gegeben und die Übertragbarkeit des mehrmethodischen Bewertungsansatzes auf andere Anwendungsfelder z.B. Bioabfallbehandlung, Kläranlagen angeregt.Agricultural biogas plants significantly contribute to the generation of renewable energies in Germany. Approx. 9,300 facilities account 5.3% of the total generated electricity in Germany. Optimization of these biogas plants will undoubtably promote the sustainable provision of electricity, heat and natural gas. This research study developed a multi-methodical assessment approach to de-scribe the quality of input substrates as part of a holistic process optimization. This is achieved by combination of conventional analysis, use of organoleptic parameters, integration of process- as well as substrate-specific experient ba-sed knowledge. Correlations and causalities between chemical-physical, biological, organoleptic and experiential parameters are explored. These inves-tigations based on semi-technical experiments. Using case-based reasoning, a form of artificial intelligence, demonstrates the potential for development and integration of automation. Solving approaches to overcome the challenges of multi-methodical process assessment are presented. Finally, an outlook on further research needs is given. Furthermore, the trans-ferability of the multi-methodical assessment approach to other fields of application like bio-waste treatment or sewage treatment plants, is incited

Konzeption und Einsatz wissensbasierter Systeme als ergänzende Systeme in der Fertigung

Approaches are presented in this work, which contribute to the development of knowledge-based systems, firstly, to assess and improve the quality of production, secondly, to determine the parameters of a control process. These approaches can be classified as a further development of the research in the field of artificial intelligence.The first system controls the evaluation of the quality within a production process using a camera. The colors in the image will be segmented with the help of an image processing tool (black and white or color image). Each segment corresponds to an object or sub-object in the data set (film). The properties of the objects are presented in an object-matrix. These properties characterise quality, which will be evaluated later.The system requires knowledge of the existing objects in order to assign a meaning to these objects in the evaluation process. This knowledge is provided in the form of rules. If knowledge-based systems consist only of rules, they are called "rule-based systems" (Rajendra & Priti, 2010).Since in this work only rules are used, the concepts of knowledge-based system, rule-based system and expert system are synonymous. The strategy of evaluation is based on these rules (rule base) in the following steps:• Filtering of objects• Splitting of connected objects • Cleanup of properties of object• Determination of the number of existing objectsIn this way objects are located and prepared for the evaluation-phase. A reference quality was determined by asking experts. Based on these expert data, the rule-based system evaluates the quality of the objects by comparison with the reference quality and proposes a plan of correction to improve quality.The quality of the production is assessed through the combination of image processing and knowledge-based system. The knowledge-based system is suitable for the use in such existing production systems in which the evaluation of quality is possible. For this purpose, only a new appropriate evaluation strategy (rule interpreter) is required. The performance of the developed system is shown in the first example in the field of quality management. The rule-based system may also be used to determine the parameters of a control process, to improve the quality of productions.First, the parameters of a control process can be measured by several tests. Then, the knowledge of this process is illustrated in rules by machine learning. There are important parameters of a process established to create a predictive system for that. These rule-based system inverse functions for these parameters are implemented.The performance of the developed inverse functions is tested in the second example in this thesis.