Herausforderungen in der interdisziplinären Entwicklung von Cyber-Physischen Produktionssystemen

Birgit Vogel-Heuser; Cesare Fantuzzi; Manuel Wimmer; Markus Böhm; Alexander Fay

doi:10.1515/auto-2018-0144

Herausforderungen in der interdisziplinären Entwicklung von Cyber-Physischen Produktionssystemen

Translated title of the contribution: Challenges of interdisciplinary development of Cyber-Physical Production Systems

Birgit Vogel-Heuser, Cesare Fantuzzi, Manuel Wimmer, Markus Böhm, Alexander Fay

Institute of Business Informatics - Software Engineering

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

Abstract

Model-based systems engineering has gained increasing application in the industrial development of a large number of technical systems. The use of various models is decisive for interdisciplinary innovations. However, it also comprises many challenges. The first challenge is the heterogeneous model landscape, which is characterized in particular by overlapping, partially redundantly modelled information. Second, the development, production and service processes are constantly subject to internal and external development cycles. To overcome these challenges, various methods and techniques can be used. In this paper, different approaches are investigated regarding their advantages and limitations: inconsistency management of coupled models in engineering, cross-disciplinary management of the engineering workflow, and the importance of smart data approaches.

Translated title of the contribution	Challenges of interdisciplinary development of Cyber-Physical Production Systems
Original language	German (Austria)
Pages (from-to)	445-454
Number of pages	10
Journal	at - Automatisierungstechnik
Volume	67
Issue number	6
DOIs	https://doi.org/10.1515/auto-2018-0144
Publication status	Published - Jun 2019

Fields of science

202005 Computer architecture
202017 Embedded systems
102 Computer Sciences
102002 Augmented reality
102006 Computer supported cooperative work (CSCW)
102015 Information systems
102020 Medical informatics
102022 Software development
201305 Traffic engineering
207409 Navigation systems
502032 Quality management
502050 Business informatics

JKU Focus areas

Digital Transformation

UN SDGs

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10.1515/auto-2018-0144

CDL-MINT Christian Doppler Laboratory for Model-Integrated Smart Production
Eisenberg, M. (Researcher), Gemeinhardt, F. (Researcher), Govindasami, H. S. (Researcher), Jayaraman, R. (Researcher), Mitter, A. (Researcher), Sindelar, R. (Researcher), Sint, S. (Researcher), Taspinar, B. (Researcher) & Wimmer, M. (PI)
01.01.2017 → 31.12.2023
Project: Funded research › Other sponsors

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@article{780b9d87e86b4fff840b9e58ee9024d0,

title = "Herausforderungen in der interdisziplin{\"a}ren Entwicklung von Cyber-Physischen Produktionssystemen",

abstract = "Modellbasierte Systementwicklung hat bereits Anwendung in der industriellen Entwicklung einer Vielzahl technischer Systeme gefunden. Die Verwendung verschiedener Modelle, z. B. f{\"u}r mechanische, elektrotechnische und automatisierungstechnische Systemaspekte sowie deren Varianten und Versionen unterst{\"u}tzt interdisziplin{\"a}re Innovationen, f{\"u}hrt jedoch zu vielen Herausforderungen. Eine davon ist die heterogene Modelllandschaft, die insbesondere von {\"u}berlappenden, teilweise redundant modellierten Informationen gepr{\"a}gt ist. Zudem unterliegen Entwicklungs-, Produktions- und Serviceprozesse st{\"a}ndig internen sowie auch externen Entwicklungszyklen. Zur Bew{\"a}ltigung dieser Herausforderungen k{\"o}nnen verschiedene Methoden und Techniken eingesetzt werden. In diesem Beitrag werden einige dieser Ans{\"a}tze hinsichtlich ihrer Vorteile und Grenzen untersucht, und zwar das Konsistenz- bzw. Inkonsistenzmanagement von gekoppelten Modellen im Engineering, das disziplin-{\"u}bergreifende Management des Engineering-Workflows sowie die Bedeutung von Smart Data Ans{\"a}tzen bzw. modellbasiertem Wissen.",

author = "Birgit Vogel-Heuser and Cesare Fantuzzi and Manuel Wimmer and Markus B{\"o}hm and Alexander Fay",

year = "2019",

month = jun,

doi = "10.1515/auto-2018-0144",

language = "Deutsch ({\"O}sterreich)",

volume = "67",

pages = "445--454",

journal = "at - Automatisierungstechnik",

issn = "0178-2312",

publisher = "De Gruyter",

number = "6",

}

TY - JOUR

T1 - Herausforderungen in der interdisziplinären Entwicklung von Cyber-Physischen Produktionssystemen

AU - Vogel-Heuser, Birgit

AU - Fantuzzi, Cesare

AU - Wimmer, Manuel

AU - Böhm, Markus

AU - Fay, Alexander

PY - 2019/6

Y1 - 2019/6

N2 - Modellbasierte Systementwicklung hat bereits Anwendung in der industriellen Entwicklung einer Vielzahl technischer Systeme gefunden. Die Verwendung verschiedener Modelle, z. B. für mechanische, elektrotechnische und automatisierungstechnische Systemaspekte sowie deren Varianten und Versionen unterstützt interdisziplinäre Innovationen, führt jedoch zu vielen Herausforderungen. Eine davon ist die heterogene Modelllandschaft, die insbesondere von überlappenden, teilweise redundant modellierten Informationen geprägt ist. Zudem unterliegen Entwicklungs-, Produktions- und Serviceprozesse ständig internen sowie auch externen Entwicklungszyklen. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen können verschiedene Methoden und Techniken eingesetzt werden. In diesem Beitrag werden einige dieser Ansätze hinsichtlich ihrer Vorteile und Grenzen untersucht, und zwar das Konsistenz- bzw. Inkonsistenzmanagement von gekoppelten Modellen im Engineering, das disziplin-übergreifende Management des Engineering-Workflows sowie die Bedeutung von Smart Data Ansätzen bzw. modellbasiertem Wissen.

AB - Modellbasierte Systementwicklung hat bereits Anwendung in der industriellen Entwicklung einer Vielzahl technischer Systeme gefunden. Die Verwendung verschiedener Modelle, z. B. für mechanische, elektrotechnische und automatisierungstechnische Systemaspekte sowie deren Varianten und Versionen unterstützt interdisziplinäre Innovationen, führt jedoch zu vielen Herausforderungen. Eine davon ist die heterogene Modelllandschaft, die insbesondere von überlappenden, teilweise redundant modellierten Informationen geprägt ist. Zudem unterliegen Entwicklungs-, Produktions- und Serviceprozesse ständig internen sowie auch externen Entwicklungszyklen. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen können verschiedene Methoden und Techniken eingesetzt werden. In diesem Beitrag werden einige dieser Ansätze hinsichtlich ihrer Vorteile und Grenzen untersucht, und zwar das Konsistenz- bzw. Inkonsistenzmanagement von gekoppelten Modellen im Engineering, das disziplin-übergreifende Management des Engineering-Workflows sowie die Bedeutung von Smart Data Ansätzen bzw. modellbasiertem Wissen.

U2 - 10.1515/auto-2018-0144

DO - 10.1515/auto-2018-0144

M3 - Artikel

SN - 0178-2312

VL - 67

SP - 445

EP - 454

JO - at - Automatisierungstechnik

JF - at - Automatisierungstechnik

IS - 6

ER -

Herausforderungen in der interdisziplinären Entwicklung von Cyber-Physischen Produktionssystemen

Abstract

Fields of science

JKU Focus areas

UN SDGs

Access to Document

Projects

CDL-MINT Christian Doppler Laboratory for Model-Integrated Smart Production

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