Analyse und Diagnose

AutoTestGen: Entwicklung eines Werkzeugs zur automatischen Testfall-Generierung für die Einrichtung von Produktionsanlagen - in der Industrie

Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
01.04.2015 bis 30.04.2017

In der industriellen Automatisierungstechnik steuern eingebettete Systeme mit speziellen Laufzeitsystemen, so genannte Automatisierungssysteme,  die Produktionsprozesse einer Fabrik. Dabei bilden speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) eine Kernkomponente moderner Automatisierungssysteme. Es ist zu beobachten, dass die Komplexität der Automatisierungssysteme und die Dezentralisierung von Steuerungsfunktionen stark zunehmen. Die Qualität der komplexen Software wird aktuell i.d.R. durch manuelle Tests sichergestellt. Allerdings stellt das manuelle Testen einen der Schwachpunkte im derzeitigen Entwicklungsprozess dar. Die Testfallerzeugung und -ausführung findet heute im Maschinen- und Anlagenbau eher auf Basis informeller Spezifikationen statt, was zu einer geringen Testabdeckung führt.

Eine Lösung für dieses Problem stellt die automatische Generierung der Testfälle auf Basis von formalen Systemspezifikationen dar, der sogenannte modellbasierte Test. Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Methode für die Generierung von Testfällen aus einem Modell der Anlage, dem Umgebungsmodell, sodass eine vordefinierte Testfallabdeckung und eine gleichbleibende und deterministische Testqualität garantiert werden können. Die zu entwickelnde Lösung wird in einem prototypischen Werkzeug umgesetzt.

Das Projekt wird gefördert durch:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Projektträger: AiF Projekt GmbH
Förderkennzeichen: KF2448218KM4
Förderlinien: Zentrales Innovationsprogram Mittelstand (ZIM)
Projektbeteiligte / Ansprechpartner: Kevin Pinkal, M. Sc., Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
Projektmitarbeitende: Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann, Kevin Pinkal, M. Sc.
Kevin Pinkal, M. Sc., Prof. Dr. rer. nat. Oliver Niggemann
A New Approach to Model-Based Test Case Generation for Industrial Automation Systems
In: 15th IEEE International Conference on Industrial Informatics (INDIN 2017), Jul 2017
Gefördert durch
Projektträger
AiF Projekt GmbH