Informationsmodelle von Assets unterliegen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg Änderungen, etwa durch Erweiterungen, Wartung oder Fehlerbehebung. Verschiedene Systeme, Werkzeuge und Stakeholder greifen auf dasselbe Modell zu oder leiten daraus abhängige Artefakte ab, zum Beispiel Konfigurationen oder Steuerungslogik. Wird das Modell geändert, ohne dass diese abhängigen Systeme davon erfahren, entsteht eine stille Inkonsistenz, die für die betroffenen Systeme nicht erkennbar ist.

Zwei sich ergänzende Benachrichtigungsmechanismen adressieren dieses Problem für unterschiedliche Änderungsarten: Die Model Change Notification (MCN) kommuniziert strukturelle Änderungen am Modell selbst. Die Product Change Notification (PCN) kommuniziert Änderungen auf Wertebene, etwa aktualisierte Parameter- oder Spezifikationswerte, ohne dass sich die Struktur des Modells ändert. Beide stellen zunächst nur sicher, dass eine Änderung bekannt wird, nicht aber, wie ein abhängiges System darauf reagieren soll: Ob eine Änderung direkt übernommen werden kann, eine Anpassung erfordert oder zu einem Konflikt führt, der eine gezielte Reparatur nötig macht, wird bislang von Fall zu Fall manuell entschieden – und die Anforderungen an eine geeignete Strategie unterscheiden sich je nachdem, ob es sich um eine strukturelle oder eine wertbezogene Änderung handelt. Für eine automatisierte oder agentengestützte Verarbeitung solcher Änderungen fehlt eine systematische Grundlage, die die über MCN und PCN kommunizierten Änderungsinformationen auf konkrete Übernahme- bzw. Reparaturstrategien abbildet.

Aufgaben

• Literaturrecherche zu Änderungsübernahme- und Reparaturstrategien in verwandten Feldern (Modell-Koevolution, Model-Driven Engineering).
• Vergleichende Analyse, inwiefern sich Strategien für strukturelle Änderungen (MCN) und Wertänderungen (PCN) unterscheiden oder gemeinsam behandelt werden können.
• Formalisierung der identifizierten Strategien als Entscheidungsregeln bzw. -verfahren, die auf Basis einer empfangenen MCN oder PCN eine geeignete Strategie auswählen.
• Prototypische Umsetzung und Validierung an konkreten Änderungsszenarien.

Interessen und hilfreiche Vorkenntnisse

• Interesse an Informationsmodellierung und industrieller Automatisierung, Kenntnisse der Asset Administration Shell (AAS) oder Bereitschaft zur zügigen Einarbeitung, Programmierkenntnisse (z. B. Python)
• Hands-on-Mentalität und Begeisterung für Programmierung und IT-Systeme
• Vorlesungen CPM, DTE, IPPE, Software Engineering