LieberLieber Software: Datenströme werden zu Modellen

LieberLieber Software: Datenströme werden zu Modellen

Nach Abschluss seines ersten Projekts mit einem Christian Doppler Labor (CDL) Ende 2016 führt LieberLieber dieses Engagement nun weiter. Gemeinsam macht man sich dabei auf die Suche nach Möglichkeiten, im Rahmen von Industrie 4.0 anfallende Live-Datenströme direkt in Modelle überzuführen.

Team CDL MINT

Nachdem LieberLieber in seiner ersten Kooperation mit einem CDL wichtige Erfahrungen im Umgang mit den in der Industrie verbreiteten Maschinensprachen sammeln konnte, nimmt man nun im neu gegründeten „CDL für modellintegrierte intelligente Produktion“ (CDL-MINT) weitere Schritte in Angriff. „In Industrie 4.0-Szenarien fallen laufend riesige Datenmengen an, die ausgewertet und für die weitere Optimierung der Produktionsabläufe genutzt werden sollen. LieberLieber als Industriepartner hat bereit große Erfahrung im Umgang mit solchen Datenströmen und daher wagen wir nun gemeinsam den Schritt, Modelle aus den laufend anfallenden Daten zu generieren“, erläutert Prof. Manuel Wimmer von der Business Informatics Group am Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme der TU Wien, der auch das neue CD-Labor leitet. Peter Lieber, Gründer und Inhaber von LieberLieber: „In unseren Kundenprojekten etwa mit Vattenfall, RWE, Bosch, BMW und VW sehen wir täglich, wie die Projekte in der Software- und Systementwicklung immer komplexer und datenintensiver werden. Das stellt auch für leistungsfähige Modellierungs-Plattformen wie Enterprise Architect eine große Herausforderung dar, die wir nun gemeinsam lösen wollen. Die modellbasierte Entwicklung steht ja deshalb zunehmend im Zentrum von Industrie 4.0-Lösungen, da sie dabei hilft, die Komplexität in den Griff zu bekommen und mit den Datenströmen geordnet umgehen zu können.“

Das CDL-MINT wurde mit Unterstützung des Bundesministeriums für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW) sowie der beiden Industriepartner CertiCon und LieberLieber gegründet und am 22. Mai 2017 eröffnet.

Daten, Sprachen und Speicher
Wie schon im ersten CDL-Projekt macht auch in diesem Projekt der Umgang mit speziellen Maschinensprachen – diesmal im Zusammenhang mit den operativ anfallenden Daten – einen wichtigen Teil der Entwicklungsarbeit aus. „Da in diesem Projekt erstmals reaktive Modell aus den live anfallenden Datenströmen entstehen sollen, müssen die Modelle die Sprachen verstehen, in denen diese Daten übermittelt werden. Wenn uns das gelingt, erweitert das die Einsatzmöglichkeiten des Enterprise Architect beträchtlich“, umreißt Wimmer. Dann könnten nämlich die Modelle für die Überwachung der Systeme, das Verständnis komplexen Systemverhaltens oder die Validierung von Modell-Annahmen durch empirische Daten genutzt werden.

Industrie 4.0- Szenarien basieren auf umfassendem Informationsaustausch zwischen allen am Produktionsprozess beteiligten Lieferanten, Kunden und Herstellern. Die modellbasierte Systementwicklung löst die Herausforderung der dabei anfallenden Datenströme durch den Einsatz eines zentralen Modell-Speichers. Die bei Enterprise Architect verwendet relationale Datenbank stößt angesichts immer größer werdender Datenmengen allerdings an ihre Grenzen. „Wir haben uns schon länger mit der Frage einer noch leistungsfähigeren Speicherung und Wiederfindung großer Modell-Datenmengen befasst. In dieser Zusammenarbeit wollen wir unser Know-How weiter ausbauen und uns auch andere Datenbankkonzepte – z.B. NoSQL und grafische bzw. kartenbasierte Datenbanken – näher ansehen“, so Lieber. Darüber hinaus wird auch die Frage von optimierten Lade- und Puffer-Mechanismen für sehr große Modelle adressiert.

Peter Lieber_1Erfahrungen nutzen und weiterentwickeln
LieberLieber hat gerade mit seinem Produkt „Embedded Engineer“ schon reiche Erfahrung im Industrie 4.0-Umfeld gemacht. Die dabei entwickelten Technologien stellen einen guten Ausgangspunkt für die im Projekt angestrebte modellbasierte Überwachung und Datensammlung dar. „Die Zusammenarbeit mit dem CDL-MINT baut auf unseren Erfahrungen auf und soll Konzepte, Technologien und Plattformen erproben, um unser Know-How gezielt in Industrie 4.0-Projekte einbringen zu können. Wir stecken uns dabei bewusst hohe Ziele, um allen interessierten aufzuzeigen, dass die modellbasierte Software- und Systementwicklung ein hervorragendes Werkzeug für die rasche Umsetzung von Industrie 4.0-Projekten ist“, schließt Lieber.

https://cdl-mint.big.tuwien.ac.at/
Zur Presseaussendung der TU Wien: https://www.tuwien.ac.at/aktuelles/news_detail/article/124989/

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Über Christian Doppler Labors
In Christian Doppler Labors wird anwendungsorientierte Grundlagenforschung auf hohem Niveau betrieben, hervorragende WissenschafterInnen kooperieren dazu mit innovativen Unternehmen. Für die Förderung dieser Zusammenarbeit gilt die Christian Doppler Forschungsgesellschaft international als Best-Practice-Beispiel. Christian Doppler Labors werden von der öffentlichen Hand und den beteiligten Unternehmen gemeinsam finanziert. Wichtigster öffentlicher Fördergeber ist das Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW).“