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SysML Modellierung komplexer Systeme und automatische Erzeugung domänenspezifischer Ressourcen
(2021)
Moderne Technische Systeme und ihre Entwicklung werden zunehmend komplexer. Durch eine Vielzahl bei der Entwicklung beteiligter Modelle/Dokumente wird eine konsistente und rückverfolgbare Modellierung erschwert. Model-Based Systems Engineering (MBSE) ist ein Ansatz, welcher diese Problemstellung adressiert und bei der Systementwicklung formale Modelle anstelle von Dokumenten einsetzt/verwendet. Im Gegensatz zu Dokumenten sind Modelle formal definiert, können automatisiert überprüft werden und ermöglichen eine leichte maschinelle Verarbeitung der Informationen. Im Zentrum der Entwicklung steht ein Systemmodell, welches mit einer formalen Modellierungssprache erstellt wurde. Während der Entwicklung entstehende Informationen werden in das Systemmodell integriert, sodass eine konsistente Single Source of Truth entsteht. Aus dem Systemmodell können über automatisierte Modelltransformationen domänenspezifische Ressourcen, wie beispielsweise Digital Twins, generiert werden. Digital Twins und die damit verbundenen Simulationen können einen deutlichen Mehrwert in Bereichen, wie Optimierung, Wartung und Anomalieerkennung liefern. Allerdings ist die manuelle Erzeugung Aufwändig und Fehleranfällig sein, weshalb eine automatische Erzeugung aus den Informationen des Systemmodells eine Erleichterung darstellt.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dieser Problemstellung und der Modellierung komplexer Systeme. Es wird ein Systemmodell mit der Modellierungssprache Systems Modeling Language (SysML) erstellt, welches durch domänenspezifische Profile erweitert wird um Modellierung/Integration der Domänen zu ermöglichen. Mittels einer Modelltransformation in Acceleo werden Informationen aus dem Systemmodell in ein Simulationsmodell der Simulationssoftware twin, welche zur Simulation von Digital Twins geeignet ist, transformiert. Der in der Arbeit präsentierte Ansatz wird anhand er Modellfabrik des Forschungszentrums Digital Factory Vorarlberg veranschaulicht.
Im Zusammenhang mit Industrie 4.0 wurde der Digital Twin in den letzten Jahren zu einem der Schlagwörter für die Forscher und Forscherinnen wie auch für einige Unternehmen. Wie oft vermutet, ist der Digital Twin aber nicht nur eine digitale Abbildung eines realen Objektes. Im Zusammenhang mit Digital Twins ist auch die Rede von der Sicherstellung der Datenintegration über den kompletten Produkt- sowie Anlagenlebenszyklus oder der Simulation verschiedenster Szenarien. Die Zielsetzung des Digital Twin Konzepts ist die bessere Prognose des Verhaltens von Produkten und Fertigungsanlagen und die damit verbundene Senkung von Qualitätsproblemen und -kosten. Dies birgt potenziell auch Konsequenzen für das Qualitätsmanagement in den produzierenden Unternehmen. Der Digital Twin als neuer Trend trifft somit auf eine etablierte Domäne, denn Qualitätsmanagement ist seit Jahrzehnten ein fester Bestandteil in der Praxis. Nebst der gesonderten Betrachtung beider Themengebiete gilt es die Potenziale und die Herausforderungen für die Implementierung und Anwendung der Digital Twins im Qualitätsmanagement anhand der Literaturrecherche und -synthese zu ermitteln. Die Potenziale und Herausforderungen sind an den Beispielen der echtzeitnahen Qualitätsregelkreise und der auf Prognosen gestützten und verkürzten Produkt- und Prozessplanung aufzuzeigen.