Linking and versioning support for AutomationML: A model-driven engineering perspective

Biffl, Stefan; Maetzler, Emanuel; Wimmer, Manuel; Lüeder, Arndt; Schmidt, Nicole

doi:10.1109/indin.2015.7281784

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“…[6] broadens the scope of the problem to consider a team of experts working on an integrated plant model, so that each of them needs to access and modify only a part of the model. [7] extends the MDE capabilities of AutomationML with a metamodel to support versioning and linking. [8] proposes a MDE solution for reconfiguring production systems, based on AutomationML and PLCopen XML.…”

Section: B Research Methodologies Based On Standardsmentioning

confidence: 99%

Design to automation continuum for industrial processes: ISO 15926 – IEC 61131 versus an industrial case

Papakonstantinou

Karttunen

Sierla

et al. 2019

2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)

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Modern industrial processes have grown to be increasingly complex and their development is under tighter time and resource constraints. During the design lifecycle, the handover between process design and automation engineering is a critical step. This paper presents a standards-driven method for supporting the design to automation continuum. The source data format is ISO 15926 Proteus XML. Automation software describing control loops, alarms and interlocks are added as generic attributes in the Instrumentation Loop Function of the Proteus file. The target format is PLCopen XML for IEC 61131-3 based automation software. Control software code, global variables and the main program declarations and body, is autogenerated and defines the basic structure of the automation application. The standards-based method is compared with an applied approach based on state-of-the-art tools used by the industry.

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Section: B Research Methodologies Based On Standardsmentioning

confidence: 99%

Design to automation continuum for industrial processes: ISO 15926 – IEC 61131 versus an industrial case

Papakonstantinou

Karttunen

Sierla

et al. 2019

2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)

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“…Apart from variant management, also version management and evolution are relevant factors regarding reuse. In the aPS domain, Biffl et al [52] propose an approach for interdisciplinary version management in the aPS domain using the XML-based standard AML [34]. Wimmer et al enlarge this approach with cardinality-based variability modeling [53].…”

Section: Reuse Strategies In the Aps Domain: Software Configuration mentioning

confidence: 99%

Success Factors for the Design of Field-level Control Code in Machine and Plant Manufacturing - an Industrial Survey -

Vogel‐Heuser

Fischer

Neumann

et al. 2021

Preprint

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The amount of software in automated production systems, including its development effort, is continuously increasing to currently up to 35-50% of the development personnel. Consequently, success factors for achieving modularity and complexity management of control software are of high economic interest. Scientific solutions are manifold but often not implemented in industry. This paper introduces the study QoaPS SWE (Quality of automated Production Systems’ Software Engineering) providing insights into 61 machine and plant manufacturing companies to give quantitative and qualitative results to five essential research questions on success factors in the design of field-level control code. Compared to preceding surveys, QoaPS SWE achieves statistically significant results for software maturity (MMOD+), complexity, and model-based software engineering and provides detailed insights into causes and consequences for single criteria, thus clearly identifying obstacles to be addressed in future research and with industrial countermeasures. Especially staff qualification and organizational issues are identified as obstacles to applying the object-oriented programming paradigm for control software in machine and plant manufacturing. Validity is ensured by analyzing the statistical significance of the results in addition to comparisons with earlier surveys and interviews as well as the comparison with already existing and accepted maturity levels. The provided qualitative and quantitative results will allow the benchmarking of companies’ maturity and the derivation of concrete recommendations for companies depending on their MMOD+ value and the evaluated characteristics.

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“…Der Einsatz von Inspektionen in einer Datenlogistik (Biffl et al 2019b) erlaubt es zusätzlich, auch fehlende Informationen aufzudecken, etwa fehlende PLC-Komponenten oder elektrische Komponenten, die zwar in der Anlagentopologie verfügbar sind, aber noch nicht umgesetzt sind. Durch die Verfügbarkeit von Verknüpfungen, die über die Datenlogistik hergestellt werden können (Biffl et al 2015(Biffl et al , 2019b, ist im Bedarfsfall auch eine Navigation nicht nur zu den betroffenen Modellen, sondern auch zu den relevanten Positionen innerhalb dieser Modelle möglich (Mordinyi et al 2012).…”

Section: Fachinspektionen Durch Expertenunclassified

“…Das Multi-Model Dashboard bietet somit eine flexible Möglichkeit einer selektiven Beobachtung von kritischen Projektparametern, sowohl auf technischer Ebene (Biffl et al 2014b) als auch auf organisatorischer Ebene, etwa für das Projektmanagement (Biffl et al 2014a). Gemeinsame Konzepte oder integrierte Anlagenmodelle, wie sie beispielsweise durch AutomationML bereitgestellt werden, bilden die Grundlage für einen flexibel definierbaren Datenaustausch (Biffl et al 2015). Durch die Beobachtung von kritischen Parametern und die Überprüfung von Produkt-, Prozess-und Projektbedingungen sind etwa Fachexperten in der Lage, rasch auf Änderungen reagieren zu können oder Abweichungen zu erkennen.…”

unclassified

Modellunterstützte Qualitätssicherung von Engineering-Daten industrieller Produktionssysteme

Winkler¹,

Meixner²,

Mordinyi³

et al. 2020

Springer Reference Technik

Self Cite

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Die Zusammenarbeit von Fachexperten in einem heterogenen Entwicklungsumfeld im Industrie 4.0 Umfeld bringt neben dem verstärkten Bedarf an effizientem Datenaustausch weitere Herausforderungen aber auch neue Möglichkeiten an fachbereichsübergreifenden Maßnahmen der Qualitätssicherung zur Verbesserung der Projekt-, Prozess-und Produktqualität mit sich. Engineering-Modelle stellen dabei meist die Grundlage der einzelnen Fachbereiche dar und müssen effizient aufeinander abgestimmt werden. Durch modellunterstützte Qualitätssicherung und automatisierte Tests können Fehler, fachbereichsübergreifend effizient erkannt und durch beteiligte Ingenieure behoben werden. Dieses Kapitel beschreibt Bedarfe an Methoden zur fachbereichsübergreifenden Qualitätssicherung sowohl für Ingenieure als auch für Projekt-und Qualitätsmanager und stellt Konzepte und Lösungsansätze anhand exemplarischer Industrieprototypen dar: Fachinspektionen durch Experten ermöglichen die gezielte Untersuchung von Änderungen in Engineering-Modellen oder die Überprüfung generierter Modelle. Testansätze erlauben die Überprüfung der Durchgängigkeit von Signalinformationen (End-to-End Test). Ein Testautomatisierungsframework unterstützt die flexible und semiautomatische Testplanung und Testdurchführung auf Systemebene. Im Rahmen der Projektbeobachtung können kritische Projekt-oder Prozessparameter überwacht werden. Die Grundlage für diese Lösungsansätze bilden Mechanismen zum effizienten und qualitätsgesicherten Datenaustausch basierend auf integrierten Datenmodellen oder effizienten Datenaustauschplattformen, die etwa auf AutomationML

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Linking and versioning support for AutomationML: A model-driven engineering perspective

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Design to automation continuum for industrial processes: ISO 15926 – IEC 61131 versus an industrial case

Success Factors for the Design of Field-level Control Code in Machine and Plant Manufacturing - an Industrial Survey -

Modellunterstützte Qualitätssicherung von Engineering-Daten industrieller Produktionssysteme

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