Graphbasierte Modellierung und Verarbeitung von Automatisierungsarchitekturen
- Subject:IDEAS
- Type:Masterarbeit oder Bachelorarbeit
- Date:30.07.2026
- Supervisor:
- Links:Ausschreibung
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Modellierung von Automatisierungslandschaften im Pharmakontext mit
Entwicklung und Valididerung von Möglichkeiten zur automatisierten Analyse und
Vergleich von Graphmodellen.
Motivation:
Die nachhaltige Weiterentwicklung von Systemlandschaften als auch der Verwirklichung
globaler Standardisierung in der Automatisierungstechnik fordern
eine Evaluierung und Spezifikation von Automatisierungssystemen unter Einbezug
von IT-Schnittstellen. Typisch ist hier die Ableitung einer Struktur vergleichlich
der ISA-95 Pyramide, welche die Vernetzung von Systemen im OT
skizziert und damit die Brücke zwischen Management, IT und OT schl¨agt.
Um den Schritt von inhomogenen und häufig individuellen Systemlandschaften
im Brownfield hin zu globaler Standardarchitektur zu ermöglichen, bedarf
es einer Architekturvorlage, welche vom lokal zust¨andigen Engineering verstanden
wird und letztlich auch umsetzbar ist. Dieser Weg muss deshalb über ein
nachvollziehbares als auch begründetes und damit vertrauenswürdiges Architekturdesign führen.
Ziele:
Modellierung einer beispielhaften Brownfield-Architektur mit dazugehöriger
Standardarchitektur. Prototyp eines Frameworks als Basis für automatisierte
Vergleiche von Architekturen. Beispielhafte Implementierung (C++ oder
Python) für die inhaltliche Validierung der Ergebnisse.
- Welche Methodik und Darstellungsform eignet sich für die Modellierung von Architekturen in der Automatisierungstechnik?
- Wie unterscheidet sich die Modellierung von Brownfield (Ist) und Standardarchitektur (Soll)?
- In welcher Form tritt Unsicherheit bei der Architekturmodellierung auf und wie kann diese formell berücksichtigt werden?
- Welche algorithmischen Ansätze eignen sich für den automatischen Vergleich von Soll- und Ist-Architekturen?
Interessen und hilfreiche Vorkenntnisse:
- Großes Interesse an Automatisierungslandschaften und deren Vernetzung
- Programmierkenntnisse in Python und Freude and der konzeptionellen und kreativen Arbeit.
- Analytische Fähigkeiten und Motivation sich mit graphischen und algorithmischen Lösungsmöglichkeiten zu befassen.



