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FORUM 2011
FORUM 2011
Issues for the Industrial Health Management
System (APSYS)
FORUM 2011 - 15 & 16 novembre 2011 - page 1
(Emmanuel Arbaretier)
Ce document est la propriété de l’association diag21. Il ne peut être communiqué à des tiers et /ou reproduit sans une autorisation préalable écrite et son contenu ne peut être divulgué. diag21 2011.
This document and the information contained herein is proprietary information of “diag21 partnership” and shall not be disclosed or reproduced without the prior an authorization. diag21 2011.
FORUM 2011
Sommaire
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•
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•
•
•
•
•
•
•
Introduction
Major Issues for HMS in Industry : against « one shot » syndrom
Technical Issues: Languages and Algorithms
Methodological Model Making Issues : Model Making Process
Semantic Management
Library Management / Knowledge Capture and Archiving
Model Driven Architectures : Information Equivalency - Translation
Business Model Equation
Model Configuration Management
Conclusion
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(Emmanuel Arbaretier)
Ce document est la propriété de l’association diag21. Il ne peut être communiqué à des tiers et /ou reproduit sans une autorisation préalable écrite et son contenu ne peut être divulgué. diag21 2011.
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FORUM 2011
Introduction
Academics and Industrial Point of View
•
•
•
Academics Point Of View
•
Rather interest in theoretical issues
•
Language / Algorithms / Technical aspects
Industrial concerns include
•
Previous ones
•
But far beyond everything concerning recurrent process and cost
But however should share same points on interest and searching
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Introduction
Industrial focus for model making process in HMS
applications
•
•
Technical Issues: Languages and Algorithms
Methodological Model Making Issues : Model Making Process
•
•
•
At every step of the project
Semantic Management
•
•
•
•
•
•
In every context whatever main objective is
What is the real semantic reference how to document it
How to control it ?
Model Configuration Management : how to have updated models ?
Library Management / Knowledge Capture and Archiving
Model Driven Architectures : make information circulate
Business Model Equation : industry per industry
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Technical / Theoretical / Scientifical Issues
Languages for Reality Virtualization
•
How to classify them: SysML, StateMate,
•
How to characterize them ? Functional Analysis Languages / State
Graphs / StaeFlows – Statecharts / Hybrids Languages
•
How to measure capability of expression ? Architecture – Static Block
Diagram – Dynamic Behaviour – Nominal Behaviour – All Possible
quit
Degraded Behaviours -
•
abs
Call
Coming

Idle
How to adapt level of abstraction for
•
Top level safety property formalozation
•
Functional knowledge expresssion
Stop
Start
Busy
•
Hardware / Software / Logical
(Emmanueldescription
Arbaretier)
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Technical / Theoretical / Scientifical Issues
Algorithms : Simple Formulation / Sophisticated and
Complex Resolutions
• How to simulate the system in its « normal » « expected » operational
modes
•
How to simulate the system in « all » possible degraded modes taking
into account random events like failure modes
•
How to inverse the « arrow of time »: start from an image and go
bacwards to possible system trajectories
•
How to deduce what have happened and changed in a system given
an observed complex and combined situation , and how to
hierarchize results of deductions ?
•
How to proove steady verification of a property ?
•
Independancy on external(Emmanuel
interactions
Arbaretier)
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•
Independancy on time
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Methodological Model Making / Modeling Process
In all conditions
•
Every time of the life cycle
•
Whatever top level objective is: Safety Analysis / Performance Based
Engineering / HMS production /
•
For different cultural profiles
•
In different Engineering contexts
•
Multiples Industrial Partners
•
Subcontractors with « COTS » procurement
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Methodological Model Making / Modeling Process
Top Down / Bottom Up / Mixed ?
SOW
Specification
System
Functional
Design
F2
F1
Physical
Definition
Hard
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Manufacturing
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Step 2
Step 3
Soft
Step 4
Step 1
•
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Methodological Model Making / Modeling Process
Many Different points of Views to manage
Functional / Physical duality :
•
•
•
Depending on the level of progress of the project
Depending on the level of detail in the Work Breakdown Structure
Depending on the point of view to be developped:
-
Functional reference,
Physical reference.
F2
F1
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Methodological Model Making / Modeling Process
In all conditions
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Semantic Management
Semantic Implicite Reference Documentation Issue
A model is a set of :concepts,
rules, representation and assumptions
To best describe or simulate behaviour of a
physical system.
To make model means to identify:
Formal relations
Best describing dependency relations between
inputs / outputs ;
And expressed in terms of
•logical and mathematical expressions
•Synchronized state automates
•Differential Equations
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Semantic Management
Semantic Control
•
Reusability
•
Readability
•
Modularity
•
Concision
•
Complexity relevancy
•
Sructuration
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Semantic Management
Semantic Variability
•
One model strongly depends on the author who made the model: two
models can be equivalent from certain points of view without being similar or
identical
•
Modeling process necessarily requires to be selective and to sort signs /
patterns / facts and figures from reality modelled
Arbre : arbre fu.arb
Non
déclenchement
du FU
P=3.31e-9
Non émission de
la boucle
Contacts Q1-1,
Q2-1 restent
fermés, contact
Q-BI collé
P=4.13e-7
P=8.02e-3
Carte ALIM HS
Carte COND HS
Carte TFER-2829
Carte BIAS-2053
HS
Contacts Q1-1
et Q2-1 restent
fermés
Contact Q-BI
collé
L=8.60e-6
L=3.00e-7
L=2.31e-6
L=3.70e-6
P=2.99e-8
P=3.83e-7
1
2
3
4
9
Contact Q1-1
(Q1-B) reste
fermé
Q2-B reste
fermé(Q2-B
collé,T2 en CC,
U2 saturé)
L=3.20e-7
P=1.73e-4
8
Q1-B collé
Transistor T1
en
court-circuit
L=1.80e-7
L=1.00e-7
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U1 saturé
L=4.00e-8
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Library Management / Knowledge Capture and Archiving
How is Technological / Physical Knowledge to be
captured and saved ?
•
Design knowledge of components, modules and equipements
•
•
•
•
•
How it works
How it dysfunctions
How it reacts to mis interaction
Failure Mode knowledge
•
•
•
Input and output
Physical description and characterization
Occurrence time distribution law
Quantitative Knowledge
•
•
Parameter values of quantitative laws
Ratio Mode
 FORMAL ISSUES OF LIBRARY PRODUCTION AND MAINTENANCE
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Model Driven Architecture : make information circulate
Use and Re use of industrial information
•
Connectors between different tools and information frameworks
•
Compliancy between meta models for different languages used in a
company
•
Model translation rules
Meta model
Input
SYSML
transformation
specification
(XMI)
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Meta model
Target
ALTARICA
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Business Model Equation
At least one different model for every domain of actvity
•
Aeronautics: MBSE / MBSA , HMS
•
Railway: PBE / PBA, HMS
•
Automotive : Safety, RAMS, HMS
•
Oil and Gaz: PBE / PBA, AM, Safety
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Business Model Equation
Affordability
•
Identify :
•
•
Keep as a « Black Box » (not decomposed)
•
•
The less critical elements which do not need to be decomposed,
Do not forget that the decomposition tree of a system
•
•
The lowest breakdown level you need.
Depends on how the model will be processed,
Do manage
•
Consistency rules between different decomposition trees (as designed, as
maintained, as manufactured…)
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Conclusions
Many concurrent issues for industrial process…
•
Technical issue : are Model Based / Driven approaches feasable ?
•
Organizational : how is the technical and organizational framework to support
the company and the company in these approaches ?
•
Cultural : how do users change their relation to work and knowledge ?
•
Time Dependant Process Sustainability : how do changeability and variability
of data and products produce additional costs in the process ?
•
Virutualization of Know How , Knowledge and System produced : how far does
it really cover real world
 Most of them are known but few benefit from real research
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Avez-vous
des questions à poser ?
Do you have some questions ?
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Merci pour votre attention…
Thank you for your attention…
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