EasyUp

  • Ansprechperson:

    Tobias Pett, Ina Schaefer

Der Begriff "Digitalisierung" hat heute bereits seinen Weg in unsere Mobilitätsstrukturen gefunden und stellt sowohl OEMs als auch Zulieferer vor große Herausforderungen. Kunden erwarten, dass sich ihr Fahrzeug nahtlos in die ihnen bekannte digitale Welt einfügt. Eine Vernetzung der Fahrzeuge mit ihrer Umwelt ist dabei der wichtigste Aspekt. Zudem soll Fahrzeugsoftware immer auf dem neuesten Stand gehalten werden, und neue Funktionalität soll "on-demand" installiert werden können, wie die Kunden es z. B. von ihrem Smartphone gewohnt sind. Durch die steigende Vernetzung der Fahrzeuge mit ihrer Umwelt sind schnelle Software-Updates unabdingbar, um die Security des Fahrzeugs zu gewährleisten.

Schnelle Update-Zyklen sowie die komfortable Installation von Updates und neuer Funktionalität immer und überall ist den Kunden aus dem Smartphonebereich wohl bekannt. Unter den Begriffen Update-Over-The-Air und Function-On-Demand soll dieser Komfort jetzt auch im Automobilbereich eingeführt werden. Jedoch können fehlerhafte Updates im Automobilbereich fatale Folgen haben, wenn z. B. eine sicherheitskritische Funktion von dem Update betroffen ist.

Damit fehlerhafte Updates von Fahrzeugen verhindert werden können, bedarf es effizienter und effektiver Testverfahren. Bei der stetig steigenden Vielfalt an Fahrzeugvarianten ist ein ausgereiftes Variantenmanagement ein zentraler Faktor für die Umsetzung dieser Testverfahren.

Im Projekt EasyUpdate verfolgen wir in Kooperation mit einem großen OEM das Ziel, die Update-Fähigkeit von im Feld befindlichen sowie zukünftigen EE-Systemen zu verbessern. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Verbesserung des Variantenmanagements. Dazu beschäftigen wir uns im Wesentlichen mit folgenden Themen:

  • Analyse und Bewertung von Updates auf dem Varianten- und Architekturraum im Hinblick auf Risiko und Absicherungsaufwand
  • Entwicklung von effizienten Absicherungsstrategien für Updates auf Varianten- und Architekturraum
  • Weiterentwicklung der Bewertungs- und Absicherungsverfahren für zeitliche Veränderungen (Evolution) der Variabilitäts- und Architekturmodelle

 

Abschlussarbeiten

  • Tim Witschel. "Generating Optimized Samples with Attributed Feature Models." Masterthesis 2021. Betreuung: Marc Hentze, Tobias Pett.
  • Marcel Tschada. "Generating Taxonomies of Feature-Model Anomalies." Bachelorthesis 2021. Betreuung Marc Hentze, Tobias Pett.
  • Karl Störmer. "T-wise Interaction Samples for Automotive Systems using Solution-Space Sampling." Masterthesis 2022. Betreuung: Marc Hentze, Tobias Pett
  • Julien Best. "Influence of the Feature-Model Structure on Configuration Sampling." Bachelorthesis 2022. Betreuung: Marc Hentze, Tobias Pett
  • Melissa Heumann. "Tool Support for Generating Feature Models of Automotive Systems" Bachelorthesis 2022. Betreuung: Marc Hentze, Tobias Pett

Publikationen

  • Tobias Pett, Domenik Eichhorn, and Ina Schaefer. 2020. Risk-based compatibility analysis in automotive systems engineering. Proceedings of the 23rd ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems: Companion Proceedings. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 34, 1–10. https://doi.org/10.1145/3417990.3421263
  • Tobias Pett, Sebastian Krieter, Tobias Runge, Thomas Thüm, Malte Lochau, and Ina Schaefer. 2021. Stability of Product-Line Samplingin Continuous Integration. In 15th International Working Conference on Variability Modelling of Software-Intensive Systems (VaMoS'21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 18, 1–9. https://doi.org/10.1145/3442391.3442410
  • Marc Hentze, Tobias Pett, Thomas Thüm, and Ina Schaefer. 2021. Hyper Explanations for Feature-Model Defect Analysis. In 15th International Working Conference on Variability Modelling of Software-Intensive Systems (VaMoS'21). Association for Computing Machinery, New alysis. In 15th International Working Conference on Variability Modelling of Software-Intensive Systems (VaMoS'21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 14, 1–9. https://doi.org/10.1145/3442391.3442406