Automatisierte Qualitätsbewertung am Beispiel von MATLAB Simulink-Modellen in der Automobil-Domäne

Abstract

In der Automobilindustrie wird in den letzten Jahren verstärkt auf die modellbasierte Softwareentwicklung von eingebetteten Systemen gesetzt. Die Modelle nehmen dabei den Stellenwert ein, den zuvor der handgeschriebene Quellcode eingenommen hat. Sie sind das zentrale Entwicklungsartefakt und werden über die Codegenerierung und Kompilierung direkt auf den eingebetteten Systemen ausgeführt. Der Umfang und die Komplexität der verwendeten Modelle steigen stetig. Das macht eine Qualitätssicherung der Modelle sehr aufwendig und teuer.

Diese Arbeit stellt ein Verfahren zur automatisierten Bewertung der Modellqualität vor. Auf Basis der Qualitätsbewertung werden Handlungsempfehlungen gegeben. Das Befolgen dieser Handlungsempfehlungen führt zu einer Steigerung der Modellqualität. Das entwickelte Verfahren erlaubt die Qualitätssicherung von großen und komplexen Modellen. In dieser Arbeit wird das Verfahren exemplarisch anhand von MATLAB Simulink-Modellen konzipiert und prototypisch umgesetzt.

Die Grundlage für die Definition der Modellqualität stellt ein Qualitätsmodell dar. Dieses Qualitätsmodell besteht aus verschiedenen Qualitätsaspekten und kann dadurch projektspezifisch angepasst werden. Das entwickelte Qualitätsmodell baut auf existierenden Modellen für die herkömmliche handcodierte Softwareentwicklung auf und wird in dieser Arbeit um Teile erweitert, die für die modellbasierte Entwicklung spezifisch sind. Das Qualitätsmodell betrachtet nicht nur die Simulink-Modelle selbst, sondern auch andere im modellbasierten Entwicklungsprozess beteiligten Artefakte. Das Qualitätsmodell hat die Struktur eines Baums und enthält auf unterster Ebene Metriken. Diese Metriken werden auf die Simulink-Modelle und die anderen relevanten Artefakte angewendet. Um zu einer Bewertung der Modellqualität zu gelangen, werden die Messwerte der Metriken bewertet und schließlich im Qualitätsmodell aggregiert. Die Aggregation verdichtet die Bewertungen, um einen einfachen Überblick zu erlauben. Die Bewertung wird mithilfe verschiedener Ansätze vorgenommen. Ein Referenzmodell definiert, wie ein typisches Simulink-Modell aussieht und Regeln geben vor, welche Bedingungen die Messwerte einhalten müssen. Zur Präsentation der Ergebnisse werden die Messwerte mit ihren erlaubten Grenzen und die aggregierten Bewertungen geeignet visualisiert. Aus der Qualitätsbewertung wird schließlich eine Handlungsempfehlung abgeleitet.

Anhand einer Fallstudie im PKW-Bereich der Daimler AG wird gezeigt, dass die Qualitätsbewertung zutreffend ist. Dies wird durch einen Vergleich der Qualitätsbewertung mit Einschätzungen von Experten erreicht.

The automotive industry has been moving towards model-based software development of embedded systems in recent years. Now models are the main artifacts, a position which was previously held by source code. Source code is generated from the models using a code generator and as such, source code is losing its importance within the development cycle. Size and complexity of the models rise steadily which makes a quality rating of models very complex and costly.

This work presents a method for an automated rating of model quality. Based on the result of the rating recommendations for quality improvements are given. The developed method allows rating the quality of large and complex models. In this work a prototype for rating MATLAB Simulink models is developed.

A quality model is used to define the notion of model quality. This quality model consists of several quality aspects and can be adapted for each project. The quality model developed in this work enriches existing models for traditional hand-coded software by parts that are specific to the model-based development. The quality model addresses not only the quality of the Simulink models themselves but also of other artifacts which are involved in the development process. The quality model has a tree structure and contains metrics at its lowest level. These metrics are applied to the Simulink models and other relevant artifacts. For getting a final rating of a model’s quality, the measured values are evaluated first. Then, following the tree structure of the quality model, the metric’s evaluations are aggregated. This allows an easy overview of a model’s quality. The evaluation of the measurements is performed using different approaches: A reference model defines how a typical Simulink model looks like and rules make statements regarding the desired properties of the measurements. For the presentation of quality ratings the measurements and the aggregated ratings are displayed in a compact manner. Finally recommendations for improvements are derived from the quality rating.

The correctness of the presented approach is validated in a case study in the passenger cars department of Daimler AG. This is achieved by comparing quality ratings with quality estimates from experts.