Agentenbasierte Konsistenzprüfung heterogener Modelle in der Automatisierungstechnik

Abstract

Automatisierte bzw. mechatronische Systeme sind aus der heutigen Welt nicht mehr wegzudenken. Sowohl ein Großteil der technischen Produkte als auch die industrielle Produktion enthalten Elemente der Mechatronik. Sie ist eine Disziplin, die die klassischen Disziplinen des Maschinenbaus, der Elektrotechnik und der Informationstechnik in sich vereint. Um die gewinnbringende Zusammenarbeit dieser sehr unterschiedlichen Disziplinen zu gewährleisten, muss verschiedenen Herausforderungen begegnet werden. Die durch die verschiedenen Disziplinen bedingte Verwendung heterogener Modelle ist dabei eine große Fehlerquelle beim Entwurf mechatronischer Systeme. Inkonsistenzen zwischen den einzelnen Modellen, die erst spät im Entwurfsprozess aufgedeckt werden, erfordern großen Aufwand zur Behebung und gefährden die Qualität der entwickelten Produkte. Auf Grund der Heterogenität der Modelle, ist eine automatisierte Prüfung der Modelle auf Inkonsistenzen nicht möglich. Die manuelle Abstimmung zwischen den Disziplinen und Modellen kosten die Entwickler jedoch viel Zeit im Entwicklungsprozess und sie können sich nicht vollständig auf ihre eigentliche, kreative und gewinnbringende Arbeit konzentrieren. Deshalb ist die Unterstützung der Entwickler bei der Prüfung der Modelle notwendig, um die Entwicklungskosten zu reduzieren und die Produktqualität zu steigern. In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept zur automatisierten Konsistenzprüfung für heterogene Modelle vorgestellt, das in der Lage ist, Inkonsistenzen aufzudecken und den Entwicklern alle zu deren Auflösung verfügbaren Informationen bereitzustellen. Das Konzept basiert darauf, die heterogenen Modelle und deren Inhalt auf eine globale, modellübergreifende Ebene zu abstrahieren und dort zu interpretieren und zu prüfen. Dies wird erreicht, indem jedes Modell, genauer jeder Modelltyp, eine (lokale) Beschreibung erhält, in der die Struktur und die Bedeutung der Syntax des Modelltyps enthalten sind. Das zur Prüfung erforderliche Wissen in Form von Fakten, Zusammenhängen und daraus abgeleiteten Regeln ist allgemeingültig verfasst und befindet sich auf der globalen Ebene. Benutzerspezifisch können zu prüfende Regeln ergänzt werden. Die lokalen und die globale Wissensbasen werden in Form von Ontologien realisiert. Die Prüfung selbst wird mit Hilfe eines Softwareagentensystems durchgeführt. Die Grundidee der agentenorientierten Konsistenzprüfung ist es, jedes beteiligte Modell mit einem Modellagenten zu repräsentieren, der als Schnittstelle zwischen lokaler und globaler Ebene fungiert. Ein Ontologieagent leitet die Regeln aus der globalen Wissensbasis ab. Regelagenten führen die Prüfung der Modelle auf die Einhaltung der Regeln aus. Ein Koordinierungsagent stößt die Prüfung an, koordiniert diese und verwaltet die Ergebnisse. Dem Entwickler werden diese Ergebnisse am Ende einer Prüfung präsentiert und alle Informationen, die zu einem positiven oder negativen Ergebnis geführt haben, bereitgestellt. Er kann die aufgedeckten Inkonsistenzen anschließend gezielt beheben und wird so bei seiner Tätigkeit unterstützt. Gleichzeitig wird die Qualität der mechatronischen Systeme gesteigert, indem die möglichen Fehlerquellen reduziert werden.

It is not possibly to imagine today’s world without mechatronic and automated systems. Both, a big part of the technical products and the industrial production consist of mechatronic elements. Mechatronic is a discipline which combines the classical disciplines of mechanical engineering, electrical engineering and information technology. In order to ensure the gainful collaboration of these very diverse disciplines, it is necessary to meet with some challenges. The use of heterogeneous models, caused by the different involved disciplines, is a big source of error for the development of mechatronic systems. Inconsistencies between the single models, which are discovered late in the development process, require a big effort to solve them and endanger the quality of the product. Due to the heterogeneity of the models, an automated check of the models for inconsistencies is not possible. The developers have to spend much time for the manual coordination of the disciplines and the models and cannot concentrate completely on their classical creative and gainful work. Due to that fact, the support of the developers checking the models is necessary, in order to reduce the costs of the development and to improve the quality of the product. This thesis proposes a concept for the automated consistency check of heterogeneous models, which is able to detect inconsistencies and to provide the developers with the available information to solve them. The idea of the concept is to abstract the heterogeneous models and their content to a global, model comprehensive layer and to interpret them on that layer. This is achieved by adding a (local) description to each model respectively model type, which contains the structure and the meaning of the syntax of the model type. The knowledge, which is needed for the consistency check in form of facts, relations and derived consistency rules, is composed generally and arranged on the global layer. User defined consistency rules can be added. The local and the global knowledge base are realized in form of ontologies. The consistency check itself is provided by a software agent system. The basic idea of the agent-oriented consistency check is to represent each involved model by a model agent. He has the function of an interface between the local and the global layer. An ontology agent derives the consistency rules from the global knowledge. Rule agents check if the rules are fulfilled by the models. A coordination agent initiates and coordinates the check and manages the results. At the end of the check the results are presented to the developer including all information which led to a positive or negative result. Afterwards, he is able to solve the found inconsistencies systematically and by that he is supported during his work. Simultaneously, the quality of the mechatronic systems is improved by reducing possible error sources.