Die Modellierung der Welt

Die Digitalisierung von Unternehmen, Produkten und Dienstleistungen ist in aller Munde. Musik, Bilder, Papierformulare – vieles lässt sich einfach in ein digitales Datenformat bringen, doch die Digitalisierung von Abläufen und Prozessen ist ungleich schwieriger.

Aber nur, wenn die Prozesse und Verfahren digitale Schnittstellen für all die digitalen Artefakte haben, können wir das Potenzial der Digitalisierung nutzen, um beispielsweise komplexere Vorgänge zu automatisieren oder Entscheidungen zu beschleunigen. Wir benötigen also digitale virtuelle Modelle aller Objekte und Vorgänge, die hinreichend genau sind, um korrekt zu funktionieren. Letztendlich eine Modellierung der Welt.

Dabei ist die digitale Version eines bisher analogen Vorgangs ungleich komplexer (und damit aufwändiger und teurer). Vieles muss beschrieben werden, was sonst die Physik oder ein Mensch geleistet haben. Umso weniger darf man sich Schnitzer bei Konzepten oder Systemdesigns leisten. Welches Modell ist das passende für mein System?

Modellbildung - von der realen Welt zur virtuellen KopieAm Fraunhofer IESE beschäftigen wir uns mit Entwicklungsverfahren und -prozessen für softwareintensive Systeme. Ich bin der festen Überzeugung, dass ein Thema, das wir erst seit wenigen Jahren intensiver verfolgen, einer der wichtigsten Bestandteile für zukünftige komplexe Systeme in Zeitalter der Digitalisierung sein wird: die Fähigkeit, große Systeme zu modellieren und bereits frühzeitig in einer virtuellen Welt, einem digitalen Zwilling sozusagen, zu prüfen. Man benötigt also das digitale System, sowie eine digitale Version des Ökosystems, in dem es eingesetzt werden soll. Beispielsweise ein autonom fahrendes Auto in einer virtuellen Welt mit all den Einflüssen, denen auch ein reales Fahrzeug ausgesetzt ist, und die einen Einfluss auf den Systemzweck (z.B. eine Fahraufgabe) haben.
Dies kann schon klein beginnen, in dem einzelne Entscheidungen virtuell abgesichert werden, wie z.B. die Auswahl einer bestimmten Kommunikationstechnik zur Anbindung eines Systems. Oft reicht es dabei, die Modellierung auf das Wesentliche (z.B. die Kommunikation) zu beschränken. Schritt für Schritt kann man diese Simulatoren dann weiter zusammenführen. Ohne eine solche Technologie wird man die Komplexität der realen Welt für autonome oder selbstoptimierende Systeme nicht zufriedenstellend prüfen können. Erste Unfälle aufgrund von „Fehleinschätzungen“ automatisierter Fahrzeuge sind Beispiele dafür.

In der Praxis höre ich oft „Modellbasierte Entwicklung = UML + Code-Generierung“ oder „Wir setzen Simulink ein.“ Doch das greift zu kurz. Es geht um die Modellierung vielfältiger Aspekte eines Systems: Struktur, Verhalten, Safety, Security. Nur wenn man verschiedene Aspekte verbindet, lassen sich komplexe Wechselwirkungen erkennen. Und nur wenn diese in einer maschinenlesbaren Form vorliegen, kann eine automatisierte oder semi-automatisierte Analyse vorgenommen werden. Da Software mittlerweise auch physische Prozesse steuert (Cyber-physical-Systems), ist es eben oft auch aus Softwaresicht interessant, ob das Aufrufen einer Funktion 50 Tonnen Masse in Bewegung setzt oder ein Sicherheitsventil öffnet.

Die Modellierung der Welt – eine riesige Aufgabe, die nie abgeschlossen sein wird. Um unsere Visionen intelligenter Ökosysteme zu realisieren müssen wir diese schrittweise angehen. Heute.

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