Informatik – eine „Hidden Technology“? Stefan Kowalewski Lehrstuhl Informatik 11 Software für eingebettete Systeme RWTH Aachen kowalewski@informatik.rwth-aachen.de Dagstuhl, Perspektiv-Workshop 22. November 2006

Zur Person 1990 Diplom Elektrotechnik, Universität Karlsruhe. Vertiefung Regelungs- und Steuerungstechnik 1995 Promotion, Steuerungstechnik Fachbereich Chemietechnik, Universität Dortmund Thema: Formale Verifikation von Steuerungssoftware 1995-2000 Oberingenieur, Chemietechnik, Dortmund 2000-2003 Fachreferent und Gruppenleiter Softwaretechnik, Zentralbereich Forschung und Vorausentwicklung der Robert Bosch GmbH, Frankfurt am Main 2003 Habilitation in Automatisierungstechnik und Sicherheitstechnik Seit 11/2003 Lehrstuhl Informatik 11, RWTH Aachen

Zur Person 1990 Diplom Elektrotechnik, Universität Karlsruhe. Vertiefung Regelungs- und Steuerungstechnik 1995 Promotion, Steuerungstechnik Fachbereich Chemietechnik, Universität Dortmund Thema: Formale Verifikation von Steuerungssoftware 1995-2000 Oberingenieur, Chemietechnik, Dortmund 2000-2003 Fachreferent und Gruppenleiter Softwaretechnik, Zentralbereich Forschung und Vorausentwicklung der Robert Bosch GmbH, Frankfurt am Main 2003 Habilitation in Automatisierungstechnik und Sicherheitstechnik Seit 11/2003 Lehrstuhl Informatik 11, RWTH Aachen

Software controlled systems SW controlled system User Environment, People Control system, embedded system, etc. Software Software controlled system = A system which is controlled by an control system and where the functionality of the control system is realized dominantly by software.  Functionality and quality of overall system depends critically on software.

Examples of software controlled systems

Software controlled systems are ubiqituous

Two different main application areas SW controlled system User Environment, People Control system, embedded system, etc. Software Product automation SW controlled system = product Examples: Automotive Electronics Avionics Health Care Systems Production automation SW controlled system = production system Examples: Manufacturing Control Chemical Process Control Logistics

Eingebettete Systeme: Marktsituation Marktanteil bei Prozessoren (Statistik 2000): 98% aller Prozessoren für eingebettete Systeme, 2% für Desktop, Laptop, Server etc. (von > 8·109 Einheiten) Marktentwicklung am Beispiel Automobilindustrie:

Some figures From 1998 to 2001: Prognosis ADAC/Mercer for 2013: Increase of software related breakdowns by 23% Increase of other breakdowns: 3% Prognosis ADAC/Mercer for 2013: Number of breakdowns per 1000 cars: 26,6 (2001: 25,6) Percentage caused by software/electronics: 62,8% (2001: 49,7%) Number of recalls in Germany: 1993: 52, 2003: 127 But, in the last 30 years: Number of passenger cars doubled Number of injuries and deaths in car accidents decreased by 70%

Erfolge Deutsche Automobilindustrie ist anerkannter Innovationstreiber wegen Technologievorsprung im Bereich eingebetteter Systeme Marktführerschaft deutscher Industrie beruht zu großen Teilen auf erfolgreicher Beherrschung eingebetteter Systeme: Automatisierungstechnik Produktionstechnik Verfahrenstechnik Werkzeugmaschinenbau … Verbindet die Öffentlichkeit die Informatik mit diesen Erfolgen? Welchen Beitrag hat die Informatik dazu geleistet?

„Ingenieure machen, Informatiker schimpfen“ (Jarke) Automobilindustrie CAN-Bus OSEK AUTOSAR Automatisierungstechnik SPS-Sprachen Feldbusse Grafische Konfigurierung von Prozessleitsystemen Was kommt an? CMMI/SPICE Software Produktlinien UML …

Weltsicht der Regelungstechnik Störungen Objekt, für das Anforderungen formuliert werden gegeben Regler Strecke Soll Ist zu entwerfen Realisierungstechnologie für Regler: bis ~1900: mechanisch bis ~1960: pneumatisch/hydraulisch bis ~1990: elektrisch/elektronisch (nur Hardware) seit ~1980: Digitalrechner

European Control Conference 1999

Verhältnis Regelungstechnik – Informatik (1) Academia: Informatik: Interesse an Anwendungen Anerkennung der Herausforderungen Teilweise wenig Verständnis für Randbedingungen Regelungstechnik: Interesse an Beschreibungsmitteln und Methoden Wenig Interesse an zugrunde liegenden Konzepten/Theorie

Verhältnis Regelungstechnik – Informatik (2) Praxis: Regelungstechnik: Teilweise völlige Ignoranz (z.B. SPS-Sprachen) Ruf nach Unterstützung wegen Problemdruck (z.B. Automobilelektronik) Vereinfachte Sicht: Informatik = Implementierung Informatik: Historisch begründete Außenseiterstellung Vereinfachte Sicht: Anwendung vorhandener Informatik-Methoden löst alle Probleme

Rollenverteilung in der Praxis Regelungstechniker, Ingenieure Anforderungs- analyse Abnahmetest Architektur- entwurf Integrationstest Modul-/ Algorithmen- entwurf Informatiker, Software-Ingenieure Modultest „Toss over the wall“ Implemen- tierung Slide: Koopman, CMU

Gegenseitiges Rollenverständnis Regelungstechnik: Systemstruktur (trivial) und Algorithmen (schwierig) folgen aus regelungstechnischer Aufgabenstellung  Aufgabe der Regelungstechniker Zuständigkeit der Informatik: Implementierung damit: Qualität der Software Informatik: Regelungstechnik „verbockt“ schon alles in der Architektur Systemstruktur folgt aus „nicht-funktionalen“ Anforderungen  Aufgabe der Informatiker Strukturentwurf schwierig, Algorithmenentwurf trivial Regelungstechnische Entwurfswerkzeuge (incl. Autocoding) werden benutzt, um Software-Engineering zu vermeiden.

Beispiel 1: Schnittstelle Theorie – Praxis (I) Was kommt von unserer Forschung in der Praxis an? Bsp.: IEC 61508 – Internationaler Standard für Funktionale Sicherheit von elektrischen, elektronischen und programmierbaren elektronischen Systemen

Beispiel 2: Schnittstelle Theorie – Praxis (II) AUTOSAR (Automotive Open Systems Architecture) Industrie verzichtet weitgehend auf Unterstützung aus dem akademischen Bereich. © AUTOSAR consortium

Beispiel 3: Schnittstelle in der Forschung Regelungstechnik, Mitte der 80er Jahre: Theorie zur algorithmischen Synthese von diskreten Steuerungen “Ramadge/Wonham Framework”, “Supervisory Control Theory” Bis heute regelmäßige Tagungen und Sessions = Neuerfindung von Ergebnissen aus der Spieltheorie der 60er Jahre (Büchi/Landweber)

Beispiel 4: Schnittstelle in der Forschung (andere Richtung) David Tennenhouse, Proactive Computing, Com. ACM, May 2000: “Promising lines of research … include faster than real-time simulations that race ahead of the system being controlled to predict its near-term performance under a range of possible inputs …” In der Regelungstechnik heißt das „modell-prädiktive Regelung“ Seit über 10 Jahren Stand der Technik bei geeigneten Regelungen in Raffinerien und Chemieanlagen

Beispiel 5: Statements von diesem Workshop Vorgehen in der Informatik unterscheidet sich von Ingenieurwesen durch generische Methodik, keine Einzellösungen Verifikation Modellbildung und Abstraktion Experimente in der Forschung Theorie linearer Systeme Steuerbarkeit/Regelbarkeit Stabilitätsanalyse Standard in der Regelungstechnik

Fazit? (Was hat das mit „Quo Vadis, Informatik?“ zu tun?) Informatik sollte sich auf Beiträge konzentrieren, die nur sie kompetent leisten kann: Beherrschung von durch Software hervorgerufener Komplexität Entwicklungsprozesse Nicht-funktionale Anforderungen Programmsynthese Verifikation diskreter Systeme