Sicherheit und Zuverlässigkeit realer Systeme sind zwei wesentliche Ziele eines Virtual-Reality-Projekts (VR), das Forscher an den Fraunhofer-Instituten für experimentelles Software Engineering (IESE) und für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF) gestartet haben. Virtuelle 3D-Modelle von eingebetteten Systemen – beispielsweise in der Fahrzeugtechnik – sollen Ingenieuren helfen, komplexe Parameter optisch zu erfassen und die Entwicklung zu erleichtern.
„Verteilte, eingebettete Systeme sind oft sicherheitskritisch und zugleich so komplex, dass Risiken und Verbesserungsmaßnahmen nur schwierig erkannt werden können“, erklärt Peter Liggesmeyer, Institutsleiter am Fraunhofer IESE. Das VR-Projekt soll Abhilfe schaffen, indem es eine virtuelle Darstellung der Systeme und ihrer abstrakten Eigenschaften ermöglicht.
Statt komplizierte und wenig anschauliche Berechnungen durchzuführen, könnten Ingenieure die Auswirkungen von Änderungen einzelner Parameter direkt im 3D-Modell sehen. Die komplexen Berechnungen fänden im Hintergrund statt und müssten nur noch einmal definiert werden, sagt Frank Seelisch vom IESE. Mithilfe eines VR-Modells könne ein Ingenieur viel leichter als bisher vergleichen, wie sich verschiedene Entwürfe auf sein System auswirken, und dieses somit optimieren.
Im Rahmen des Projekts beschäftigen sich die Wissenschaftler mit konkreten Anwendungsszenarien. Dazu zählen die Fahrzeugtechnik – ein Schwerpunkt am IESE – sowie die Fabrik- und Produktionsplanung. Am IESE in Kaiserslautern beschäftigen sich die Forscher besonders mit den Software-Anteilen eingebetteter Systeme, am IFF in Magdeburg liegt der Fokus auf mechanischen und elektrotechnischen Komponenten.
Wirklich alle Arten von Komponenten eines komplexen Systems in einem einzigen, umfassenden VR-Modell abzubilden, werde im Rahmen des zweieinhalbjährigen Projekts vermutlich noch nicht gelingen, so Seelisch. „Das ist und muss jedoch das Fernziel sein.“ Gerade die Schnittstellen zwischen verschiedenartigen Komponenten – etwa Mechanik und Elektronik – seien häufig kritisch für die Sicherheit und die Zuverlässigkeit von Systemen.
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