Forschung

Intelligente “Controller” neu gedacht

Die Ausgangssituation

In der modellgetriebenen Software-Entwicklung beschäftigt sich der überwiegende Teil der Forschungsgemeinde mit Transformationsprozessen, z.B. der Code-Generierung aus grafischen Modellen. Erfahrungsgemäß divergieren jedoch Quell- und Zielartefakte dieser Transformationen, wenn Informationssysteme angepasst und umgestaltet werden müssen. Bei der Modellierung und der Konzeption von IT-Lösungen entsteht eine Vielzahl abhängiger präskriptiver und deskriptiver Modellartefakte, deren übergreifende Konsistenz von entscheidender Bedeutung ist: Datenmodelle, Datenaustauschformate, Klassenmodelle, grafische Benutzeroberflächen, Anforderungsdokumente und natürlich der Quellcode der Anwendungen selbst müssen sich synchron weiterentwickeln. Die zu beachtenden Abhängigkeiten liegen auf der Hand: Konzepte der Anforderungen spiegeln sich in den Datenmodellen wieder, Datenaustauschformate müssen Strukturen aus den Datenmodellen berücksichtigen, Benutzeroberflächen müssen die Daten anzeigen, die gemäß der Datenmodelle spezifiziert sind, usw. Noch wichtigere Interdependenzen zwischen produzierten Artefakten sind Datenredundanzen, die allein aus datenschutzrechtlichen Gesichtspunkten nicht mehr wegzudenken sind, wenn z.B. personenbezogene Daten auf verschieden geschützte Datenquellen verteilt sind.

“Horizontalen” Abhängigkeiten (verschiedene Sichten auf dem gleichen Abstraktionslevel), stehen “vertikale” Abhängigkeiten (verschiedene Abstraktionsebenen beginnend mit den Anforderungen über das Design bis hin zum Quell- und maschinennahen Code) gegenüber. Darüber hinaus ist insbesondere bei großen Datenbeständen die Frage von großer Bedeutung, unter welchen Bedingungen Inhalte von Datenbanktabellen automatisch migriert werden können, wenn Datenmodelle angepasst werden.

Der Lösung dieses Problems widmet sich aktuell unser Professor Harald König. Die Ergebnisse dieses Projektes sind in der Vergangenheit und werden zukünftig zusammen mit unserer Partneruniversität der HØgskulen på Vestlandet (Western University of Applied Sciences) in Bergen, Norwegen erarbeitet. Innerhalb des Projektes werden sowohl Studentenaustausch als auch Promotionsvorhaben durchgeführt.

Die Forschungsfragen

Die Forschungsfrage, die wir uns in diesem Projekt stellen, ist, ob es möglich ist, intelligente “Controller” zu entwickeln, die automatisch dafür sorgen, dass diese Weiterentwicklungen die übergreifende Konsistenz der IT-Systeme bewahren. Dazu ist es unabdingbar, theoretische Grundlagen zu analysieren und weiterzuentwickeln: So müssen im Bereich der Algebraischen Graph-Transformationen Verfahren gefunden werden, die regelgesteuertes Konsistenzbewahren formalisieren, so dass die Voraussetzungen für die Entwicklung praktisch einsetzbarer Werkzeuge zur konsistenten Weiterentwicklung komplexer Informationssysteme geschaffen werden.

Es gibt darüber hinaus weitere Richtungen für zukünftige Forschung: Einerseits betrachten die verwendeten objektorientierten Meta-Modelle derzeit nur einen Ausschnitt der Unified Modeling Language (UML2) und sind noch nicht in der Lage, alle für den praktischen Einsatz erforderlichen Modellraumoperationen zu behandeln. Andererseits müssen auch wurden bisher noch keine Betrachtungen angestellt, wie Verhaltensbasierte Modelle in die Modellsynchronisationsverfahren mit einbezogen werden können. Ziel des Forschungsprojekts ist es auch, diese Schwierigkeiten anzugehen und Lösungen bereitzustellen.

Mit hybriden Modellen Optimierungspotenziale aufdecken

Technische Systeme sind durch das Zusammenwirken von unterschiedlichen Komponenten geprägt, die aufgrund der mechanischen, elektronischen und informationsverarbeitenden Anteile nur eine inkonsistente und heterogene Beschreibung ermöglichen. Gerade inder Automatisierung von technischen Prozessen, z. B. in der industriellen Produktion, ist die genaue Kenntnis der Abläufe eine der Schlüsseltechnologien, um die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens sicherzustellen.

Neue Methoden

Ausführbare Modelle bilden dabei eine anerkannte Möglichkeit, Optimierungspotenziale sowohl von geplanten als auch von bereits real existierenden Produktionsanlagen aufzudecken und nachhaltig nutzbar zu machen. Ziel des Forschungsprojektes von Prof. Dr. Volkhard Klinger ist es daher, neuartige Methoden der Modellierung und Simulation von technischenProzessen auf Optimierungsprobleme anwendbar zu machen.

Komplexe Systeme modellieren

Die Modellierung des Gesamtsystems ist zum heutigen Zeitpunkt in der Regel nicht bzw. nur dann möglich, wenn die Anzahl der Systemfunktionen und der Systemvariablen sehr klein ist. Das trifft allerdings nur für sehr wenige Beispiele zu, die in der Forschung und Entwicklungals Referenzsysteme herangezogen werden. Dazu gehören die klassische Zwei-Tank-Anlage oder der Dieselmotor. Technische Produktionsprozesse besitzen dagegen in vielen Anwendungsbereichen eine sehr große Komplexität, die durch eine Vielzahl von Prozesswerten und Randbedingungen geprägt ist.

Gute Prozesskenntnis notwendig

Um den Produktionsprozess bezüglich aller Einflussparameter optimal betreiben zu können, ist eine sehr gute Prozesskenntnis notwendig. Diese ermöglicht es, die Produktion nicht nur in wenigen stabilen Arbeitspunkten, sondern auch in Übergangsphasen, sogenannten transienten Produktionsphasen, sicher zu beherrschen.

Eine Reihe von Vorteilen ergibt sich direkt daraus:

1. Hohe Produktqualität auch bei schwankenden Produktionsrandbedingungen
2. Adaptierbare Produktionsgeschwindigkeit
3. Effiziente Variation der Produktparameter durch modellbasierte Simulation.

Geeignete Prozessmodelle

Voraussetzung für die gute Prozesskenntnis ist ein Prozessmodell, das es erlaubt, die Wechselwirkungen zwischen den Prozessgrößen formal beschreiben zu können. Genau ein solches Prozessmodell ist allerdings in der Regel aufgrund der Prozesskomplexität, wie bereits oben beschrieben, nicht verfügbar. Insbesondere gibt es in der Automatisierungstechnik keine geschlossenen Modellierungsmethoden für den Prozess und die notwendige Prozesssteuerung.

Forschungsschwerpunkt

Der Schwerpunkt der Forschungsarbeiten erstreckt sich auf die Evaluierung von Methoden zur Modellbildung auf der Basis von Prozesswerten, die funktionale und zeitbezogene Prozessmodellierung und die Verifikation des Prozessmodells. Die zentralen Forschungsziele sind die Generation eines ausführbaren Prozessmodells und die Bereitstellung von Leistungs- und Qualitätsindikatoren zur Modellbewertung.

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) ist ein neuartiges Paradigma, das im Bereich drahtloser Kommunikation immer mehr an Bedeutung gewinnt. Die Grundidee dieses Konzepts ist die allgegenwärtige Präsenz von Dingen oder Objekten – wie zum Beispiel RFID-Tags (Radio-Frequency IDentification), Sensoren, Aktoren, Mobiltelefone, Smart Devices, usw., die in der Lage sind, miteinander zu interagieren, um definierte Ziele zu erreichen.

Zweifellos ist die Hauptstärke der IoT-Idee die große Bedeutung, die sie für verschiedene Aspekte des Alltags und des Verhaltens potenzieller Nutzer haben wird. Aus der Sicht eines privaten Anwenders werden die Auswirkungen der IoT sowohl im Arbeits- als auch im Privatbereich sichtbar sein. Domotik, Assisted Living, E-Health und Mobilitätsanwendungen sind in diesem Zusammenhang nur einige Beispiele für mögliche Anwendungsszenarien, in denen das neue Paradigma in naher Zukunft eine führende Rolle spielen wird. Ebenso werden aus Sicht der Geschäftsanwender die Konsequenzen in Bereichen wie Automatisierung und industrieller Fertigung, Logistik, sowie Geschäfts-/Prozessmanagement sichtbar sein. Alle bisher genannten Aspekte ermöglichen und forcieren weiteren technologischen Fortschritt, der uns zunehmend Szenarien realisieren lässt, die vor kurzem noch an Science Fiction erinnerten.

Aber damit ist auch schon die mögliche dunkle Seite der Medaille angesprochen: IoT-Systeme ermöglichen Überwachungsszenarien, die James Bond wie einen unterfinanzierten Mitarbeiter des Ordnungsamtes erscheinen lassen (ok, ohne den Doppelnull-Status). Bei allen technologischen Möglichkeiten sollten wir auch warnende Dystopien im Kopf behalten. Eine der bekanntesten Dystopien ist immer noch “1984” von George Orwell. Hätte dieser von unseren technologischen Möglichkeiten gewusst, hätte er sicher eine ausgeklügeltere Überwachung beschrieben; der Televisor ist heute sicher smarter zu realisieren. Nichtsdestotrotz hat er uns Warnungen ins Stammbuch diktiert, die uns – heute mehr als je zuvor – aufhorchen und aufmerksam sein lassen sollten!

Der letzte Fokus dieses Artikels widmet sich der technologischen Basis von IoT-Systemen. Diese basieren auf sogenannten Eingebetteten Systemen, die vier zentrale Funktionalitäten bereitstellen: Konnektivität, Prozessorleistung, Speicher und Sensor-/Aktor-Schnittstellen. Dank dem Fortschritt, der darin begründeten Miniaturisierung und der Ultra-Low-Power Technologie, entwickeln sich immer neue Anwendungsszenarien für IoT-Systeme. Eingebettete Systeme und damit auch IoT-Systeme stellen ein zentrales Thema des Studienganges Informatik an der FHDW Hannover dar. Hier werden Entwurf und Realisierung, Stand der technologischen Entwicklung und die technischen Potentiale gelehrt und in Projekten wissenschaftlich erarbeitet.

Auch in der Forschung der FHDW Hannover, zum Beispiel in Projekten der Medizintechnik, sind IoT-Systeme als wichtige Komponente eines Identifikationssystems im Einsatz. In allen Vorlesungen, Übungen, Seminaren und Projekten thematisieren die Professoren der FHDW Hannover natürlich auch die ethischen Hintergründe beim Einsatz von IoT-Systemen

Ansprechpartner in der FHDW Hannover:

Prof. Dr. Volkhard Klinger

Die Studie richtet sich an alle Unternehmen, die das Thema Nachhaltigkeit behandeln müssen (CSR Pflichten und/oder Lageberichtsanforderungen an nichtfinanzielle Berichterstattung) oder freiwillig intensivieren (interne Vorgaben, Reputation etc.) und zugleich über ausgereifte RMS und CSR Strukturen verfügen. Der neue COSO / WBCSD Standard zur Integration von ESG Risiken in das Risikomanagement stellt ein interessantes Hilfswerk dar, um die Identifizierung, Bewertung und Steuerung von ESG Risiken in Unternehmen zu unterstützen und zu verbessern sowie bestehende Nachhaltigkeits- und Risikokonzepte miteinander zu verknüpfen. Empfänger sind im ersten Schritt Risikomanager bzw. Risikoverantwortliche und Nachhaltigkeitsmanager. Wesentliche Erkenntnisse können darüber hinaus für Entscheider auf C-Level und in Aufsichtsräten aufbereitet werden.

Die Studie ist zum Download verfügbar: Studie ESG-Risiken im Risikomanagement

• Hashmi, Momin/ Wieben, Hans-Jürgen/ Beckmann, Kai Michael: ReThinking Risk: Neue Ansätze im Risikomanagement durch Integration von ESG-Risiken, Rethinking Finance, Heft 1, 2022
• Wilhelm, Louis/ Bethmann, Anke/ Wieben, Hans-Jürgen: Wind of Change – Auswirkungen des Klimawandels auf die strategische Steuerung von Versicherungsunternehmen, Zeitschrift für Versicherungswesen ZfV, Heft 1 und 2, 2022

• Hans-Jürgen Wieben/ Louis Wilhelm: The Heat is on: Regulatorische Initiativen zu Nachhaltigkeitsrisiken in der Versicherungsbranche nehmen Fahrt auf, in: Zeitschrift für Versicherungswesen, Heft 04, 2020, S. 114 bis 119.
• Hans-Jürgen Wieben: Integration von ESG-Risiken in das Risikomanagement von Unternehmen, in: WPg, Heft 12, 2018, S. 788-792