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Die Autorenwerkzeuge RDS-Developer  &  RDS-ClassLib

Das Autorentool RDS-Developer dient zur Entwicklung konkreter Diagnoseanwendungen und bietet vielfältige Möglichkeiten einer intuitiven und produktiven Modellierung an. Der Raptor stellt hierzu eine Reihe verschiedener Modellierungsalternativen zur Verfügung, zwischen denen der Autor frei wählen und diese auch flexibel und frei kombinieren kann.

Der Entwicklungsprozess der Diagnoseanwendungen ist hochgradig automatisiert. Dadurch wird der Aufwand zur Erstellung von Diagnoseanwendungen erheblich gesenkt bei gleichzeitiger Erhöhung der Diagnosetiefe bis auf die Ebene der kleinsten tauschbaren Einheiten. Damit sind keine Kompromisse mehr bzgl. Tiefe und Detaillierung nötig.

Eine Diagnoseanwendung wird im RDS-Developer nicht programmiert, sondern grafisch modelliert. Die Modellierung erfordert keinerlei Programmierkenntnisse; der Raptor spricht die Fachsprache der Anwender, d.h. der Raptor spricht "Auto" bzw. allgemein "Technik". Das Ergebnis einer Modellierung ist eine Diagnoseanwendung. (In der Sprache der Wissensverarbeitung ist eine Diagnoseanwendung eine ausführbare Wissensbasis.)

Der Raptor ist eine hybride wissensbasierte Diagnosesuite. Er kombiniert und integriert verschiedene Diagnoseparadigmen wie
    - Fehlernetze,
    - Entscheidungsbäume,
    - fallbasierte und
    - modellbasierte Diagnosestrategien.

Eine Raptor-Diagnoseanwendung für ein System kann daher bestehen aus miteinander verknüpften
    - Fehlernetzen,
    - Fallbasen und
    - Entscheidungsbäumen
zur Modellierung von Diagnoseprozessen sowie aus
   - Strukturmodellen und
   - Wirkungsmodellen (bzw. funktionalen Modellen)
zur Modellierung des konstruktiven Aufbaus und der Funktionsweise des Systems.

Zum Durchspielen einer Anwendung kann der Autor jederzeit in die Simulationsumgebung des RDS-Developer wechseln und zwischen Developer und Simulator "toggeln". Alle Diagnosemaschinen - in der Wissensverarbeitung spricht man von Inferenzmaschinen - arbeiten auf denselben Daten und agieren wie spezialisierte und sich ergänzende Agenten, die ihre Dienste anbieten. Der Raptor kann also - wie Menschen dies auch tun - situationsabhängig unterschiedliches Wissen einsetzen.

Der Wissenserwerb ist hochgradig automatisiert. Aus Struktur- und Wirkungsmodellen - z.B. aus Stromlaufplänen - können automatisch ausführbare Diagnoseanwendungen abgeleitet werden, die im Nachgang noch angereichert werden können. Die Ableitungsalgorithmen verfügen über technisches und diagnostisches Wissen sowie Wissen über geeignete Prüfstrategien. Sie analysieren die Gesamtstruktur technischer Systeme und zerlegen diese in Teilstrukturen. Sie verwenden zusätzlich Bauteilbibliotheken, die technisches und diagnoserelevantes Wissen über Bauteile enthalten. Diese Bauteilbibliotheken können mit der Autorenkomponente RDS-ClassLib gepflegt werden. Dadurch wird der Autorenaufwand erheblich reduziert, weil der überwiegende Teil der Diagnoseanwendung automatisch generiert wird.

Darüber hinaus verfügen RDS-Developer und RDS-ClassLib über folgende Eigenschaften:

• Wissensbasen lassen sich segmentieren und von mehreren Autoren parallel bearbeiten.
• Wissensbasen haben eine beliebige Granularität bis auf die Ebene der kleinsten tauschbaren Einheiten.
• Externe Informationsquellen wie Grafiken, Videos, Dokumente, Stromlaufpläne etc. können direkt mit den Wissensbasen verlinkt werden.
• Der Raptor ist internationalisierbar (z.B. Mehrsprachenfähigkeit).
• Zusätzlich zu oder anstelle von textuellen Anweisungen stehen grafische Anweisungsmuster zur Verfügung. Das vereinfacht nicht nur die Arbeit für den Autor, auch das Werkstattsystem wird intuitiver und leichter verständlich. Zusätzlich entfällt noch der ansonsten übliche Übersetzungsaufwand.
• Wissensbasen sind wie Fahrzeuge oder andere technische Systeme modular aufgebaut und werden zur Laufzeit automatisch konfiguriert, abhängig von der jeweiligen Konfiguration.
• Spezifische Features erlauben eine einfache und übersichtliche Beherrschung der Typen- und Variantenvielfalt.
• Grafische Editoren erlauben die Modellierung der Kommunikation mit der Fahrzeugelektronik via ASAM-MCD-3D.
• Wissensbasen können begleitend zur Entwicklung neuer Teilsysteme erstellt werden. Damit sind Diagnoseanwendungen bereits bei Markteintritt neuer Fahrzeugsysteme verfügbar.
• Der Raptor ist lernfähig. Er optimiert den Diagnoseprozess automatisch, ohne dass dies explizit modelliert werden muss.
• Die Autorenkomponenten enthalten eine integrierte Simulationsumgebung.
• u.v.a.