Applying Model-based Software Product Line Testing Approaches to the Automation Engineering Domain

Abstract The software constitutes a major part of nowadays automation systems being responsible for conducting complex control tasks. Machines and plants are often unique in some industrial branches; hence, they become mechatronic products configured individually. The inherent software variability of those highly-configurable systems makes efficient, yet accurate quality assurance a challenging task. This article presents a comprehensive approach for applying model-based software product line testing techniques to the automation engineering domain. Existing approaches for variability modeling are adapted to domain specific modeling languages to allow for variability-aware test case generation and execution. The implementation of the approach is evaluated by means of a sample automation system product line.</jats:p

KI in der Industrie 4.0: Orientierung, Anwendungsbeispiele, Handlungsempfehlungen

"Künstliche Intelligenz" (KI) oder auch "Artificial Intelli-gence" (AI) wird im Zeitalter der Digitalisierung und der da-mit erzeugten zunehmenden Datentransparenz einen we-sentlichen Beitrag für den Produktnutzen und damit auch für nachhaltige Geschäftsmodelle liefern. Daten werden durch "Internet of Things" (IoT) und Industrie 4.0-Mecha-nismen zwischen digitalen und physikalischen Produkten, komplexen Systemen und Lösungen einerseits transferiert und semantisch genutzt und andererseits in Prozessketten bis hin zu Geschäftsmodellen prozessual verwendet.Der Nutzen wird bereits heute für die industriellen Pro-dukte und Produktionssysteme sichtbarer und lässt sich an Beispielen und konkreten Umsetzungen von KI-Metho-den in der Produkt- und Geschäftsmodellgestaltung erkennen. Für die industrielle Produktion sind die Themen der Wirtschaftlichkeit, Effektivität und Verfügbarkeit ein wesentlicher Treiber. KI befähigt hier die technischen Sys-teme, sich funktional zu entwickeln und sich autonomer und robuster gegenüber äußeren Einwirkungen zu verhal-ten. Maschinelles Lernen ermöglicht einerseits Funktio-nalitäten, die durch traditionelle Programmierung nicht zu erzielen sind, und verspricht andererseits überlegene Performance auf Gebieten, auf denen der Mensch tätig ist. Dieser Einfluss hat Auswirkungen auf die Fähigkeiten von Produkten, die Interaktion von Produkten, Maschinen und Systemen untereinander und auf die Entwicklung von industriellen Geschäftsmodellen, die den durch KI erzeug-ten Nutzen monetarisieren. Neben dem Nutzen spielt aus Anwendersicht auch zunehmend die Vertrauenswürdig-keit einer KI-Lösung eine große Rolle. Aus diesem Grund fördern die Bundesregierung und die Europäische Union (EU) die Forschung, Entwicklung und Anwendung vertrau-enswürdiger KI.Die Plattform Industrie 4.0 hat mit ihrer Projektgruppe Künstliche Intelligenz (PG KI) in ihrem ersten Arbeitspapier die Implikationen von KI auf die industrielle Produktion adressiert. Sie arbeitet in der Plattform Industrie 4.0 mit den verschiedensten Arbeitsgruppen (Standards, Anwen-dungsszenarien, Sicherheit, Recht, Arbeit und Geschäfts-modelle) zusammen und vernetzt sich mit wesentlichen Organisationen, Plattformen und politischen Gremien. Hierzu zählen zum Beispiel die Verbände Bitkom, VDMA und ZVEI, die Begleitforschung des BMWi Technologiepro-gramms Smart Service Welt II, der Bundesverband KI oder auch die Plattform Lernende Systeme.Das nachfolgende Papier fokussiert auf die industrielle Pro-duktion und gibt Auskunft über die Wirkungsweise von KI in möglichen konkreten Nutzungsszenarien und wel-che möglichen Fragen und Auswirkungen diese verursacht. Sie sollen es dem Leser erlauben, die richtigen Fragen für eine mögliche Nutzung in seiner Anwendung zu stellen. KI erweitert die menschlichen Fähigkeiten und dient hier vor allem der Komplexitätsbeherrschung.Ziel ist es, hierzu die Entscheider (Anwender wie Herstel-ler), Techniker aus der industriellen Produktion und der IT sowie Vertreter von Verbänden, Wissenschaft und der Stan-dardisierung anzusprechen und zu unterstützen, sich mit dem Thema KI in ihrer eigenen Produktion, Produktgestal-tung, Geschäftsmodellentwicklung oder Gremienarbeit zu befassen. Die nachfolgenden Beispiele sollen Anregungen geben, um diesen Prozess zu aktivieren. Hierzu sind diese mit vorstellbaren Ansätzen für die KI-Nutzung belegt und über das Mittel der Autonomiestufen und die Rolle des menschlichen Eingriffs in bestehenden und zukünftigen Szenarien beschrieben

Dermal PK/PD of a lipophilic topical drug in psoriatic patients by continuous intradermal membrane-free sampling

Background: Methodologies for continuous sampling of lipophilic drugs and high-molecular solutes in the dermis are currently lacking. We investigated the feasibility of sampling a lipophilic topical drug and the locally released biomarker in the dermis of non-lesional and lesional skin of psoriatic patients over 25hrs by means of membrane-free dermal Open-Flow Microperfusion probes (dOFM) and novel wearable multi-channel pumps. Methods: Nine psoriatic patients received a topical p-38 inhibitor (BCT194, 0.5% cream) on a lesional and a non-lesional application site once daily for 8 days. Multiple dOFM sampling was performed for 25 hours from each site on day 1 and day 8. Patients were mobile as dOFM probes were operated by a novel light-weight Push-Pull pump. Ultrasound was used to verify intradermal probe placement, cap-LC-MS/MS for BCT194 and ELISA for TNFα analysis. Results: dOFM was well tolerated and demonstrated significant drug concentrations in lesional as well as non-lesional skin after eight days but did not show significant differences between tissues. On day 8 TNFα release following probe insertion was significantly reduced compared to day 1. Conclusions: Novel membrane-free probes and wearable multi-channel pumps allowed prolonged intradermal PK/PD profiling of a lipophilic topical drug in psoriatic patients. This initial study shows that dOFM overcomes limitations of microdialysis sampling methodology and it demonstrates the potential for PK/PD studies of topical products and formulations in a clinical setting

JuliaNLSolvers/Optim.jl: v1.9.0

&lt;h2&gt;Optim v1.9.0&lt;/h2&gt; &lt;p&gt;&lt;a href="https://github.com/JuliaNLSolvers/Optim.jl/compare/v1.8.0...v1.9.0"&gt;Diff since v1.8.0&lt;/a&gt;&lt;/p&gt; &lt;p&gt;&lt;strong&gt;Merged pull requests:&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt; &lt;ul&gt; &lt;li&gt;Add Adam and AdaMax (#1069) (@pkofod)&lt;/li&gt; &lt;li&gt;Add docs for adam and adamax (#1072) (@pkofod)&lt;/li&gt; &lt;/ul&gt; &lt;p&gt;&lt;strong&gt;Closed issues:&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt; &lt;ul&gt; &lt;li&gt;Documentation outer configurable options (#914)&lt;/li&gt; &lt;li&gt;Newlines in two-argment show (#915)&lt;/li&gt; &lt;li&gt;Feature request: Include the Adam algorithm (#1012)&lt;/li&gt; &lt;li&gt;Typo on Optim.simplexer() function (#1064)&lt;/li&gt; &lt;li&gt;Docs Latex expressions displays as raw (#1067)&lt;/li&gt; &lt;/ul&gt

Application of Ontology Modularization for Building a Criminal Domain Ontology

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