Graphbasierte Modellierung und Verarbeitung von Automatisierungsarchitekturen
- Forschungsthema:IDEAS
- Typ:Masterarbeit oder Bachelorarbeit
- Datum:30.07.2026
- Betreuung:
- Links:Ausschreibung
-
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 schlägt.
Um den Schritt von inhomogenen und häufig individuellen Systemlandschaften
im Brownfield hin zu globaler Standardarchitektur zu ermöglichen, bedarf
es einer Architekturvorlage, welche vom lokal zuständigen 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.



