MBSE für Cyberphysische Produktionssysteme

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Cyberphysische Produktionssysteme (CPPS) bestehen aus autonomen Teilsystemen, die auf allen Ebenen der Produktion miteinander verbunden sind und miteinander zusammenarbeiten. Sie sind somit Cyberphysische Systeme (CPS), die im Rahmen der Unterstützung von Produktionsprozessen eingesetzt werden. CPS grenzen sich von ihren Vorstufen mechatronischer Produkte und intelligenter mechatronischer Produkte vorrangig ihren Austausch mit anderen CPS ab, stellen jedoch nicht zwingend internet-basierte Funktionalitäten smarter Produkte bereit.

Durch die cyberphysische Kommunikation der CPS wohnt diesen Systemen und ihren Entwicklungsprozessen eine noch höhere Komplexität inne als bei den bereits stark etablierten mechatronischen Systemen. Um dieser Komplexität Herr zu werden, werden zunehmend Methoden und Tools des Modellbasierten Systems Engineering (MBSE) angewandt.

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Relevante Bestandteile von MBSE im CPPS-Entwicklungskontext
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Relevante Bestandteile von MBSE im CPPS-Entwicklungskontext

MBSE bietet Fähigkeiten für die Systemumweltanalyse, Systemdefinition und -ableitung, die Modellierung von Systeminteraktionen sowie für das Systems Lifecycle Engineering und die Modellevaluierung. MBSE ermöglicht eine integrierte Systemmodellierung mit offenen Schnittstellen für die Systementwicklung. Die Nutzung der MBSE-Entwicklungsfähigkeiten für die End-to-End-Modellierung von der Entwicklung über den Betrieb bis zum Ende der Lebensdauer kann nicht nur die in der Entwicklung befindlichen Systeme durch die Verwendung von Echtzeit-Betriebsdaten verbessern, sondern auch die Entwicklungsmodelle im Laufe der Zeit erheblich verbessern. Um Entwicklungsmodelle, die erstellt und mit MBSE intergiert geplant wurden, auch während späterer Lebenszyklusphasen zu verwenden, muss die Modellentwicklung die Vernetzung als den wichtigsten treibenden Faktor der CPPS-Entwicklung berücksichtigen. Dies erfordert, dass MBSE-Modelle Schnittstellen für Co-Simulationen und die Modellierung von Mehrdomänensystemen durch eine Vielzahl von Teilmodellen bereitstellen und den Vergleich von vorhersagbaren Eigenschaften mit realen Betriebsdaten ermöglichen.

Die Validierung der Leistung von vorhersagbaren Modellen über den gesamten Systemlebenszyklus durch Anwendungen in digitalen Zwillinge ermöglicht die Rückkopplung zum Modell. Maschinelle Lernverfahren oder andere KI-Algorithmen können verwendet werden, um Lücken zwischen Modellvorhersagen und operativem Systemverhalten zu analysieren und die in MBSE verwendeten Systemmodelle automatisch anzupassen und zu verbessern. Die Bereitstellung eines digitalen Threads ermöglicht ein direktes Feedback aus dem Vergleich realer/digitaler Systeme in den Satz von MBSE-Modellen, die zur Erstellung eines Gesamtsystemmodells verwendet werden, und damit eine genauere und ganzheitliche Modellierung zukünftiger, in der Entwicklung befindlicher Systeme und die Wiederverwendung verbesserter Entwicklungsmodelle für nachfolgende Systeminnovationszyklen.

Das Fraunhofer IPK berät und unterstützt Unternehmen bei der Einführung von MBSE für die Planung und den Betrieb von Produktionsanlagen und greift dabei auf umfangreiche Erfahrungen im Bereich von MBSE und Industrie 4.0. zurück.

 

Ausgewählte Referenzen#

Model Based Verification

Das Projekt spezifiziert einen Ansatz, der die Verifikationsabsicht für eine Reihe von Anforderungen/Funktionen in einer SySML-basierten Architektur beinhaltet.

SysML Workflow Forum

Industrieunternehmen sollen befähigt werden, SysML für ihre jeweiligen Industriebedürfnisse besser einsetzen zu können, wodurch der Einsatz von MBSE in der Industrie erleichtert wird.