Seminar GADS – CAx-, CAE- und Prüfstandsdaten integrieren

Beschreibung

Die Schulung behandelt die kontrollierte Einbindung von CAx-, CAE-, Simulations- und Prüfstandssystemen in eine GADS-Datenumgebung. Große Dateien, heterogene Formate, versionsabhängige Metadaten, Referenzen zwischen Modellen und Ergebnissen sowie globale Datenbewegungen erfordern einen klaren Integrations- und Betriebsansatz.

Seminarziel

Eine durchgängige Engineering-Datenkette von der Erzeugung über Aufnahme, Metadatenanreicherung, Richtlinien, Bereitstellung und Rückverfolgbarkeit bis zur erneuten Nutzung soll entworfen und überprüft werden können.

Lernziele

• Den Themenbereich „Engineering-Werkzeugkette aufnehmen“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Datenmodell und Identitäten festlegen“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Aufnahme großer Datenmengen gestalten“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Metadaten automatisch anreichern“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Policy-basierte Orchestrierung umsetzen“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.

Inhaltsübersicht

1. 1. Engineering-Werkzeugkette aufnehmen
2. 2. Datenmodell und Identitäten festlegen
3. 3. Aufnahme großer Datenmengen gestalten
4. 4. Metadaten automatisch anreichern
5. 5. Policy-basierte Orchestrierung umsetzen
6. 6. Werkzeuge und Workflows anbinden
7. 7. Digital Thread und Traceability sichern
8. 8. Performance und Betrieb optimieren
9. 9. Integrationsprojekt absichern

Zielgruppe

CAE- und CAx-Verantwortliche, Prüfstandsingenieure, Integrationsentwickler, Datenarchitekten, PLM- und HPC-Teams

Voraussetzungen

Erfahrung mit Engineering- oder Simulationsprozessen; Grundkenntnisse zu APIs, Dateisystemen und Datenmanagement

Seminarinhalte

1. Engineering-Werkzeugkette aufnehmen

Kapitelinhaltsverzeichnis: CAx-, CAE- und Prüfstandssysteme; Dateien, Ergebnisse und Metadaten; Versionen und Varianten; Nutzer und Standorte; Engpässe und Medienbrüche; Schutzbedarf

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für CAx-, CAE- und Prüfstandssysteme erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Dateien, Ergebnisse und Metadaten festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Versionen und Varianten entwerfen.
4. Nutzer und Standorte schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Engpässe und Medienbrüche prüfen.
6. Ergebnis anhand von Schutzbedarf verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine System- und Datenflusslandkarte für einen Simulationsprozess erstellen.

2. Datenmodell und Identitäten festlegen

Kapitelinhaltsverzeichnis: Projekt, Fahrzeug und Bauteil; Versuch, Simulation und Lauf; Eingaben, Modelle und Ergebnisse; Version und Konfiguration; eindeutige Identifikatoren; Referenzen und Beziehungen

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Projekt, Fahrzeug und Bauteil erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Versuch, Simulation und Lauf festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Eingaben, Modelle und Ergebnisse entwerfen.
4. Version und Konfiguration schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für eindeutige Identifikatoren prüfen.
6. Ergebnis anhand von Referenzen und Beziehungen verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Ein minimales semantisches Modell für Versuch und Simulation entwickeln.

3. Aufnahme großer Datenmengen gestalten

Kapitelinhaltsverzeichnis: Agenten und Konnektoren; Batch und Streaming; Chunking und Wiederaufnahme; Prüfsummen und Vollständigkeit; Bandbreitensteuerung; Quarantäne und Fehlerablage

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Agenten und Konnektoren erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Batch und Streaming festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Chunking und Wiederaufnahme entwerfen.
4. Prüfsummen und Vollständigkeit schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Bandbreitensteuerung prüfen.
6. Ergebnis anhand von Quarantäne und Fehlerablage verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Einen resilienten Upload-Ablauf für mehrere Terabyte Messdaten modellieren.

4. Metadaten automatisch anreichern

Kapitelinhaltsverzeichnis: Datei- und Laufzeitmetadaten; Werkzeug- und Solverversion; Parameter und Randbedingungen; Klassifikation und Tags; Extraktion und Validierung; Owner und Qualitätsstatus

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Datei- und Laufzeitmetadaten erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Werkzeug- und Solverversion festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Parameter und Randbedingungen entwerfen.
4. Klassifikation und Tags schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Extraktion und Validierung prüfen.
6. Ergebnis anhand von Owner und Qualitätsstatus verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Ein Metadatenschema mit Pflichtfeldern und automatischen Prüfungen definieren.

5. Policy-basierte Orchestrierung umsetzen

Kapitelinhaltsverzeichnis: Quell- und Zielstandort; Datenklasse und Priorität; Kopieren, Verschieben und Replizieren; Freigabe und Sperre; Tiering und Aufbewahrung; Fehler- und Wiederholungslogik

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Quell- und Zielstandort erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Datenklasse und Priorität festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Kopieren, Verschieben und Replizieren entwerfen.
4. Freigabe und Sperre schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Tiering und Aufbewahrung prüfen.
6. Ergebnis anhand von Fehler- und Wiederholungslogik verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Drei Richtlinien für aktive Simulation, Review und Langzeitarchiv formulieren.

6. Werkzeuge und Workflows anbinden

Kapitelinhaltsverzeichnis: API- und Ereignisschnittstellen; Job- und Pipeline-Start; Ergebnisrückgabe; Status und Callback; Idempotenz und Wiederholung; Berechtigungen und Servicekonten

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für API- und Ereignisschnittstellen erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Job- und Pipeline-Start festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Ergebnisrückgabe entwerfen.
4. Status und Callback schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Idempotenz und Wiederholung prüfen.
6. Ergebnis anhand von Berechtigungen und Servicekonten verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Einen End-to-End-Workflow vom Simulationsauftrag bis zum katalogisierten Ergebnis skizzieren.

7. Digital Thread und Traceability sichern

Kapitelinhaltsverzeichnis: Herkunft und Verarbeitungsschritte; Input-Output-Beziehungen; Freigaben und Signaturen; Änderungen und Versionen; Reproduzierbarkeit; Audit und Nachweis

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Herkunft und Verarbeitungsschritte erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Input-Output-Beziehungen festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Freigaben und Signaturen entwerfen.
4. Änderungen und Versionen schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Reproduzierbarkeit prüfen.
6. Ergebnis anhand von Audit und Nachweis verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine Traceability-Kette für einen sicherheitsrelevanten Versuch prüfen.

8. Performance und Betrieb optimieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: Parallelität und Durchsatz; Caching und Datenlokalität; Storage- und Netzwerkengpässe; Monitoring und Backlog; Fehlerbehandlung und Support; Kapazität und Kosten

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Parallelität und Durchsatz erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Caching und Datenlokalität festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Storage- und Netzwerkengpässe entwerfen.
4. Monitoring und Backlog schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Fehlerbehandlung und Support prüfen.
6. Ergebnis anhand von Kapazität und Kosten verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Ein Engpassszenario analysieren und priorisierte Verbesserungsmaßnahmen ableiten.

9. Integrationsprojekt absichern

Kapitelinhaltsverzeichnis: Pilot und Referenzdaten; Testfälle und Abnahme; Migration und Parallelbetrieb; Betriebsübergabe; Rollen und Schulung; Roadmap und Risiken

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Pilot und Referenzdaten erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Testfälle und Abnahme festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Migration und Parallelbetrieb entwerfen.
4. Betriebsübergabe schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Rollen und Schulung prüfen.
6. Ergebnis anhand von Roadmap und Risiken verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Einen Integrationsplan mit Meilensteinen, Testfällen und Abnahmekriterien erstellen.

Praxisanteile

Die Übungen bauen auf einem konsistenten Automotive-Datenszenario auf. Konfigurationen, Architekturentscheidungen, Prüfprotokolle und Betriebsmaßnahmen werden so dokumentiert, dass sie in ein eigenes Einführungs- oder Betriebskonzept übertragen werden können.