TestIAS

Zusammenfassung

The demand of customer-specific products leads to a fundamental change to manufacturing facilities. To adapt the facilities to new product types, frequently occurring functionality changes in industrial automation systems are expected. Functionality changes are primarily implemented by software changes. These software changes within the operation phase can be implemented, for instance, by over-the-air software updates or ad hoc integration of new components. The effects of these changes are often difficult to estimate, especially in distributed automation systems. This mainly poses a challenge on production line operators, who are required to validate their automation systems after functionality changes have been executed. The goal of this contribution is to assist production line operators in the validation process of their automation systems after software changes. Formal verification methods can support the operators, due to its fully automated execution. However, the creation process of the behavior models needed for the formal verification is complex and error-prone. This is why formal verification is usually not used. Hence, a model-based technique is presented to automate this creation process. By means of this, the subsystem affected by the software change is automatically identified and subsequently a suitable input to a model-based verification tool is generated. The concept is based on the generation of a system model by composing the Petri net models of components within the automation system. In order to identify affected components, an impact analysis is performed, starting from the component in which a modification occurred. Followingly, a tailored subsystem is composed using the component models necessary for verification. This subsystem is applied to verify the system requirements for the affected components. To evaluate the applicability of the concept in the field of industrial automation, a distributed automation system was implemented. A service-oriented, OPC-UA-based, control network is thereby used to implement a technical process. Furthermore, a configuration interface enables change of the components at runtime. This emulates over-the-air updates and ad hoc networking. The concept is implemented with the demonstrator “TestIAS.” This test device detects software changes within the automation system and verifies them automatically according to the model-based approach presented. An empirical evaluation was performed with ten different reconfiguration scenarios showing functional changes. In addition, based on the time measurements of the time saving due to the impact analysis, the efficiency enhancement is substantiated.

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Abstract Challenges on safeguarding distributed automation systems arise due to their increasing complexity and changeability. Functional changes in automation systems are mainly conducted by software modifications. Especially in distributed automation systems, the impacts of software modifications are difficult to estimate. Mainly, this will challenge plant operators who have to safeguard their automation systems after functionality changes were executed. If behaviour models of the automation systems are available, model-based techniques are suitable to estimate the impacts of software modifications on other system components. In fact, behaviour models of distributed automation systems are seldom available or maintained, due to the high complexity of the overall system and the changing structure caused by reconfigurations or software modifications. This often prevents the application of model-based techniques. This contribution presents a model-based approach with which the impacts of software modifications can be recognized and affected subsystems can be safeguarded efficiently by model-based verification methods. To achieve this an impact analysis is performed, identifying requirements which are affected by software modifications. As the behaviour models that are necessary to verify the identified requirements are seldom available, the necessary models are generated automatically. The approach is evaluated with modification to a large scale automation system.

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The increasing complexity of distributed automation systems requires new methods to verify the correct functionality. Modelbased verification is an established approach to test the behavior of the system under test, before going into operation. To apply model-based techniques the overall system model of the automation system is needed. Due to the high complexity of the overall system and the changing dependencies caused by reconfigurations or software modifications an overall system model is seldom available or maintained. In this paper, we propose a modeling technique to manage the complexity of the overall system by modularization which is dedicated to distributed systems. This is presented in a formal way. Thereby, the modeling techniques regard the requirements of a service-oriented-architecture and the properties of automation systems, like interfaces to the technical process and parallelism caused by the distribution. In addition, we present calculation rules how to build up the overall system model automatically which can be used to verify system requirements.

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Die Digitalisierung im Bereich der industriellen Automatisierungstechnik und die damit einhergehenden Veränderungen bei der Produktentwicklung und im Betrieb haben weitreichende Folgen. Ziel des vorliegenden Statusreports ist es, die Auswirkungen der Digitalisierung auf das Testen von Industrie-4.0-Komponenten und -Systemen zu beschreiben.

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Änderungen der Funktionalität von Automatisierungssystemen werden zunehmend an der Software durchgeführt. Insbesondere bei verteilten Automatisierungssystemen lassen sich die Auswirkungen von Software-Änderungen oftmals nur schwer abschätzen. Dies stellt insbesondere Anlagenbetreiber vor große Herausforderungen bei der Absicherung von Funktions-Änderungen in der Betriebsphase. Dieser Beitrag beschreibt einen modellbasierten Ansatz, mit dem Auswirkungen von Software-Änderungen erkannt werden können und das betroffene Teilsystem automatisiert über modellbasierte Verifikationsverfahren abgesichert werden kann. Das präsentierte Konzept beruht auf der Komposition eines Systemmodells aus diskreten Verhaltensmodellen der Komponenten des Automatisierungssystems. Abschließend wird das Konzept anhand unterschiedlicher Änderungsszenarien evaluiert.

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Mit steigendem Funktionsumfang erhöht sich die Komplexität von industriellen IT-Systemen. Dabei stellt die verteilte Entwicklung der Systeme und der Einsatz in unterschiedlichen Varianten eine besondere Herausforderung dar. Bei der Koordination des Systemtests fehlt es oft am Abgleich. So stehen oftmals nicht ausreichend Daten zur Verfügung, um einen Überblick über den Testfortschritt zu erhalten. Im Folgenden wird ein Konzept für ein agentenbasiertes Assistenzsystem beschrieben, welches im gesamten Entwicklungsnetzwerk verteilt wird. Damit gelingt es, eine globale Übersicht über den aktuellen Testfortschritt zu erhalten und Testfälle für den Regressionstest zu priorisieren.

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Industrie 4.0 verursacht aufgrund rekonfigurierbarer Produktionssysteme einen disruptiven Wandel des Qualitätsbegriffs. Die scharfe Trennung zwischen Test (in der Engineering- und Inbetriebnahmephase) und Qualitätssicherung (in der Betriebsphase) löst sich auf. Verursacht durch Rekonfigurationen in der Betriebsphase müssen betroffene Produktionssysteme erneut abgesichert werden. Insbesondere während des Betriebs kommt einem effizienten Test eine herausragende Rolle zu, da durch minimalen Testaufwand der Betrieb möglichst wenig beeinträchtigt und gefährdet werden soll. In diesem Beitrag wird ein Verfahren vorgestellt, das, im Gegensatz zu konventionellen Verfahren, die Absicherung in der Betriebsphase betrachtet. Dabei werden explizit zukünftige Rahmenbedingungen der Produktion, wie Rekonfigurierbarkeit und verteilte Netzwerkarchitekturen, berücksichtigt.

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The increasing complexity of software in production systems leads to a growing relevance of testing. This trend will continue due to the flexibilization, and IT networking of production systems. This paper proposes a discussion about the requirements of future production systems which will be reconfigurable, decentralized controlled and will consist of autonomous components. From these predicted requirements, new challenges for functional testing are derived. To elucidate these challenges, three use cases illustrate when testing measures will be necessary within the operation phase of production systems.

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Die Verknüpfung Smarter Komponenten zu dezentral koordinierten IoT-Netzwerken bietet neue Chancen für die Produktionsautomatisierung. Allerdings ergeben sich neue Herausforderungen und ein Bedarf an Konzepten für das durchgängige Engineering, die Integration bestehender Komponenten und derer Absicherung für einen verlässlichen Betrieb.

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Die Ansätze von Industrie 4.0 versprechen eine Veränderung der Produktionsorganisation und -technologie. Die darin geforderte IT-Vernetzung und Flexibilisierung der Produktion ändert den Wertschöpfungsprozess elementar. Dabei ergeben sich eine Reihe neuer Anforderungen zu dessen Absicherung. Besonders für den Produktionsstandort Deutschland spielt die Einhaltung von Qualitätsanforderungen eine zentrale Rolle. Um Ausschuss und Stillstandszeiten zu vermeiden, ist das systematische Testen der korrekten Funktionsfähigkeit von Produktionsanlagen vor Inbetriebnahme schon heute etabliert. Das Testen während des Engineerings und der Inbetriebnahme wird wegen der Dynamisierung der Produktion zukünftig nicht mehr ausreichen. Die Fähigkeit zur Absicherung der Produktion von morgen nimmt eine Schlüsselrolle ein, um die Wirtschaftlichkeit und somit die Akzeptanz für Industrie 4.0 zu steigern.

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Testen spielt in der Anlagenautomatisierung eine zentrale Rolle. Dabei stellt Industrie 4.0 durch die Flexibilisierung und Vernetzung eine Reihe neuer Anforderungen, um die Zuverlässigkeit von Automatisierungssystemen gewährleisten zu können. Geringe Ausfallzeiten sind eine Grundvoraussetzung, um die Akzeptanz bei Unternehmen für Industrie 4.0 zu steigern. Bisher fehlen Lösungen, wie die neuen Anforderungen gehandhabt werden können, um die vernetzte Produktion der Zukunft ausreichend abzusichern. Gleichzeitig zeichnet sich ab, dass durch die Komplexitätszunahme der Stellenwert des Testens weiterhin zunehmen wird.

Zusammenfassung

This paper provides a discussion on the coming technological changes in process automation of networked production systems, which will change the testing procedure. In the smart factory of the future there will be no possibility to reach a test coverage of 100%, assuming a flexible automation with continuous reconfiguration and dynamic changes during runtime. Consequently, large amounts of test cases and powerful algorithms for their prioritization are needed in order to certify the correct functionality of the production systems in the network. A concept is presented on how to analyze and prioritize the enormous amount of test cases resulting from the changes during runtime. The proposed approach for test case selection utilizes information of the product, the process and the status of the production machine for the prioritization and selection.

Zusammenfassung

Der Wandel von einer statischen Produktion zu einer dynamischen Produktion gemäß Industrie 4.0 verändert den Produktionsablauf elementar. Dieser disruptive Wandel der industriellen Automatisierungstechnik stellt enorme Ansprüche an die Sicherstellung der korrekten Funktionsweise von Produktionsnetzwerken. Innovative Testkonzepte und -methoden werden benötigt, welche den neuartigen, sich über den Lebenszyklus ändernden Anforderungen der flexiblen Produktionsanlagen gerecht werden. Die neuen Herausforderungen zur Sicherstellung der korrekten Funktionsweise der Produktion resultieren hauptsächlich aus fünf Annahmen, welche sich aus der Industrie-4.0-Strategie und den Kundenwünschen als „Wandlungstreiber“ ableiten lassen. Diese werden im Rahmen der Veröffentlichung aufgezeigt.