Wissensschutz im Engineering mit CATIA V5

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1 Whitepaper der :em engineering methods AG Wissensschutz im Engineering mit CATIA V5

2 Im Wettlauf um die Verkürzung der Produktentwicklungszeiten, Verbesserung der Produktqualität und Senkung der Entwicklungskosten müssen erfolgreiche Unternehmen ihre Pole-Position am Markt heute täglich neu erobern. Gleichzeitig schwinden die Handlungsspielräume, während der Optimierungsgrad neuer Produkte stetig steigt. Doch selbst kleine Optimierungspotenziale können eine beachtliche Hebelwirkung entfalten, wenn es gelingt, sie möglichst frühzeitig im Produktentstehungsprozess einzubringen. Mögliche Kostenreduktion durch frühzeitig eingebrachtes Wissen (Quelle: Berliner Kreis) Einführung Wissen ist hierbei der Schlüssel zu günstigen Entscheidungen bereits in der Frühphase der Produktentwicklung, denn Wissen repräsentiert zutreffende Erwartungen über die Auswirkungen einer Entscheidung, lange bevor diese beispielsweise im Prototypenbau offensichtlich werden. Zwar kann Wissen originär nur durch Erfahrung oder Erkenntnis entstehen, eine Verteilung von einmal erworbenem Wissen ist aber möglich. In der Praxis der Produktentwicklung haben erfolgreiche Unternehmen heute den Nutzen eines zielgerichteten und planmäßigen Umgangs mit Wissen erkannt und mit Hilfe der parametrisch-assoziativen und wissensbasierten Konstruktion umgesetzt. Dieser Artikel stellt dar, warum die Abbildung von Wissen in CAD-Modellen Entwicklungskooperationen für die Unternehmen heute zugleich ein außerordentliches Nutzenpotenzial, aber auch eine existenzielle Bedrohung darstellen kann. Am Beispiel des CAD-Systems CATIA V5 werden Methoden aufgezeigt, die die Produktentwickler bei der Identifikation und Weiterverwendung dieses Wissens unterstützen können. Darüber hinaus werden Lösungen für die Filterung von Wissen in CAD-Modellen dargestellt und diskutiert. 2/9

3 Wissen in CATIA V5-Modellen Mit Hilfe der parametrisch-assoziativen und wissensbasierenden Konstruktion kann vorhandenes Wissen direkt in CAD-Modelle integriert werden. Dabei entstehen allerdings Modelle, die weitaus mehr sind als eine statische Repräsentation der Produktgestalt. Mit der parametrischen und wissensbasierten Konstruktion wird das CAD-Modell zum Schmelztiegel des produktbezogenen Unternehmenswissens.Wissen in einzelnen Elementen In erster Linie manifestiert sich Wissen hierbei in der Auswahl geeigneter Modellelemente für einen bestimmten, der Semantik des Elements entsprechenden Verwendungszweck. So werden z. B. Prüfungen eingesetzt, wenn entschieden werden soll, ob eine formalisierte Bedingung erfüllt ist oder nicht. Dagegen sind Regeln die geeignete Repräsentationsform, wenn aus dem Ergebnis der Prüfung Aktionen abgeleitet und durchgeführt werden sollen. Wertevarianten einzelner Parameter können durch Multi-Value-Parameter abgebildet werden, Wertekonfigurationen mehrerer Parameter durch Konstruktionstabellen. Wissen in Parametern und Beziehungen in CATIA V5 Features entstehen durch die logische Zusammefassung elementarer Geometrieelemente zu einer Einheit. So besteht zum Beispiel das Bohrungs-Feature in CATIA V5 aus einer zylindrischen Aussparung in einem Körper, einem ebenen oder konischen Boden und einem plan oder konisch eingesenkten Rand. Darüber hinaus sind Features durch die Zuordnung von Eigenschaften sowie einer kontextbezogenen Bedeutung gekennzeichnet. Das Bohrungs-Feature repräsentiert hier beispielsweise das geometrische Resultat eines zerspanenden Arbeitsganges im Produktherstellungsprozess. In den Instrumenten der wissensbasierten Konstruktion mit CATIA V5 wird das Konzept einer Wissensrepräsentation durch aggregierte Grundelemente darüber hinaus durch die so genannten Template-Funktionalitäten Power Copy, User Feature und Product Document Template implementiert. Semantisches Wissen und Wissen in den Modellstrukturen Eine wesentliche Form der Wissensrepräsentation in parametrisch-assoziativen CAD-Modellen ist die Modellierungshistorie. Aus der Modellierungshistorie kann jederzeitdie Vorgehensweise bei der Konstruktion nachvollzogen werden. Darüber hinaus schlagen sich unternehmensspezifische Modellierungsmethoden und Best-Practices in der Modellierungshistorie nieder und können auf Basis eines CAD-Modells rekonstruiert werden. Wissen in Features in CATIA V5 3/9

4 Die Zuordnung einzelner Elemente zu Gruppen (Geometrische Sets, Parametersets) zählt zu den semantischen Wissensrepräsentationen, da sie unabhängig von der eigentlichen Modellierungshistorie definiert werden kann und somit aus Anwendersicht disponibel ist. Wissen in Gruppierungen und Zuordnungen Nicht zuletzt stellt auch die verständliche und nachvollziehbare Benennung eine Form der semantischen Wissensrepräsentation in CADSystemen dar. Ohne Einfluss auf die Features, Parameter, Formeln und Regeln im parametrischen CAD-Modell zu nehmen, sind sie für die Verständlichkeit des Modells unverzichtbar. Einige Modellelemente in CATIA V5 lassen zusätzlich Kommentare, Anmerkungen und sogar Hyperlinks auf Dokumente zu. Auchdiese sind ohne funktionale Auswirkung auf Modellierungshistorie oder Datenfluss und dienen ausschließlich der Nachvollziehbarkeit des CAD-Modells. Methodisch eingesetzt stellen die hier dargestellten semantischen Wissensrepräsentationen mächtige Instrumente der CAD-Modellierung dar. Wissensschutz und Wissenstransparenz - ein Zielkonflikt? Es wurde dargestellt, dass moderne parametrischassoziative CAD-Systeme heute zur umfassenden Repräsentation von Wissen geeignet sind. Allerdings besteht hierbei dasrisiko, dass dieses Wissen nach einem Datenaustausch unautorisiert weiterverwendet wird. Dieses Risiko wird erstens dadurch erheblich geschürt, dass Wissen in CADModellen stets in formalisierter, also präziser und nachvollziehbarer Form vorliegt. Zweitens wird ein möglicher Missbrauch dadurch begünstigt, dass mit dem Wissen in CAD-Modellen ein starker Kontextbezug vorliegt: Kein Textdokument wird den Einfluss der Anforderungen und Randbedingungen auf die Produktgestalt so unmittelbar beschreiben können wie einwissensbasiertes CAD-Modell. 4/9

5 Drittens handelt es sich bei einer wissensbasierten CAD-Repräsentation keineswegs um eine statische Ablage von Wissen. Die Gefahr besteht also darin, dass das formalisierte Wissen auch ohne detaillierte Kenntnis der Regelbasis auf neue Fälle übertragen werden kann. selbsterklärend: Eine erfolgreiche Weiterverwendung scheitert dann häufig an der fehlenden Transparenz und Verständlichkeit der Modelle. Der Spezifikationsbaum im CAD-System CATIA V5 stellt zwar die hierarchische Modellstruktur dar, nicht aber die vielfältigen Beziehungen zwischen den Elementen. Umgekehrt können mit den Funktionen Knowledge Inspector und Historical Graph die Abhängigkeiten zwischen den Parametern und geometrischen Elementen eines Modells analysiert werden, nicht aber die hierarchische Modellstruktur. Weil aber Baumstruktur, Historie und Parametrik in CATIA V5 weitgehend unabhängig voneinander modelliert werden können, wird eine Darstellung benötigt, die beide Strukturmerkmale gleichzeitig zeigt, um komplexe CAD-Modelle nachvollziehen und erfolgreich weiterverwenden zu können. Zielkonflikt zwischen Wissensgehalt, Wissenstransparenz und Wissensschutz Es wird deutlich, dass eben jene Merkmale der wissensbasierten Konstruktion einen möglichen Missbrauch begünstigen, die eigentlich auf eine transparente Dokumentation, einfache Handhabung und weite Verbreitung, kurz: einen qualitäts- und effizienzsteigernden Einsatz von Wissen, abzielen. Je umfassender also die wissensbasierte Konstruktion im Unternehmen betrieben wird, je umfassender also der Wissensgehalt in den CAD-Modellen, umso größer ist bei allem erwünschten und nachweisbaren Nutzen auch die Gefahr eines Missbrauchs. Ist ein wissensbasiertes CADModell durch Datenaustausch erst in den Besitz des Kooperationspartners gelangt, kann die unkontrollierte Verbreitung des Wissens kaum mehr aufgehalten werden: Bei konsequentem Einsatz der wissensbasierten Konstruktion dürfen Maßnahmen für den Wissensschutz nicht ausbleiben. Spezifikationsbaum, Historical Graph im CAD-System CATIA V5 Innerhalb des eigenen Unternehmens die Nutzung und Verbreitung des Wissens in CAD-Modellen eine klare Zielvorgabe. Allerdings sind komplexe parametrischassoziativ CAD-Modelle meist keineswegs 5/9

6 Wissensschutz und Wissenstransparenz sind somit die beiden wesentlichen Ziele für das Management von Wissen in CAD-Modellen: Wissenstransparenz ist die Voraussetzung für die erfolgreiche Weiterverwendung des Wissens überall dort, wo dies erwünscht ist, um die Effizienz des eigenen Unternehmens zu steigern. Wissensschutz umfasst dagegen alle Maßnahmen, welche die Nutzung des Wissens begrenzen sollen, um den Technologievorsprung des eigenen Unternehmens zu sichern. IT-Lösungen für den Wissensschutz im Engineering Den vielfältigen Möglichkeiten zur Abbildung von Wissen in CAD-Modellen stehen heute im Wesentlichen die beiden IT-Konzepte Digital Rights Management (DRM) und Data Filtering (DF) für den Wissensschutz gegenüber: Unter Digital Rights Management wird eine Verschlüsselung von Dokumenten auf Basis einer digitalen Rollenund Rechteverwaltung eingeführt. Beim Einsatz von DRM werden vollständige Datenumfänge verschlüsselt ausgetauscht. Eine Rechtevergabe regelt dann, wer die Dokumente auf welche Art und Weise in welchem Zeitraum verwenden darf. So kann z. B. ein CAD-Modell für einen bestimmten Empfänger zur Erzeugung von Zeichnungen freigegeben, für Copy-Paste-Operationen aber gesperrt sein. DRM- Systeme erfordern eine spezielle IT-Infrastruktur. Ein zentraler Server des Lösungsanbieters regelt dabei die Rechtevergabe für den Zugriff auf die ausgetauschten Daten. Als Beispiel für den Wissensschutz auf Basis von DRM sei hier die Lösung LifeCycle Policy Server for CATIA von Adobe Systems Inc. genannt [1]. Beim Data Filtering werden aus den CADModellen gezielt Teilumfänge entfernt: Anstelle umfangreicher parametrischassoziativer Modelle können in der Regel tesselierte Formate wie z. B. JT, VRML oder CGR die Anforderungen an die Produkt-visualisierung oder DMU-Untersuchung erfüllen. Für den Datenaustausch mit dem Werkzeugbau sind meist 3D-Formate wie z.b. STEP oder IGES ausreichend. Nur in eng verzahnten Entwicklungskooperationen ist der Austausch parametrisch-assoziativer CAD-Modelle sinnvoll, und auch hier sollte hinterfragt werden, ob der Datenaustauschpartner z. B. das Erfahrungswissen in CAD-gestützten Toleranzberechnungen für seine Aufgaben wirklich benötigt. Mit der Lösung DF1 bietet Dassault Systèmes eine Lösung nach dem Prinzip des Data Filtering an [3]. In der Grundsatzfrage, ob eine Verschlüsselung oder Filterung von CAD-Modellen gewählt werden sollte, darf der psychologische Effekt verschlüsselter Daten nicht unterschätzt werden: Dienstleister, die verschlüsselte CAD-Modelle ausliefern, signalisieren ihren Datenaustauschpartnern, dass hinter dem eingeschränkten Zugriffsrecht Inhalte von großem Wert verborgen sind. Werden dagegen stillschweigend gefilterte Datensätze versandt, lässt sich das heikle Tauziehen um den angemessenen Datenumfang sicherlich in vielen Fällen umgehen. In der Praxis müssen sich Lösungen für den Wissensschutz darüber hinaus daran messen, in welchem Umfang sie die zuvor dargestellten Formen der Wissensrepräsentation in CAD-Modellen unterstützen. Unabhängig davon, ob der Wissensschutz durch Verschlüsselung oder Filterung erzielt werden soll, müssen nämlich in beiden Fällen die wissenskritischen Elemente zunächst identifiziert werden. Schon an der Vielfalt der Startmodelle und Vorlagen für CATIA V5 bei OEMs und Zielieferern wird deutlich, dass die Unternehmen in der konkreten Ausgestaltung ihrer CAD-Wissensrepräsentation die Möglichkeiten der CAD-Systeme nach eigenen Vorstellungen ausschöpfen. Mächtige Anpassungsmöglichkeiten, die in der CAD- Methodik verankert sind, sind somit eine Grundvoraussetzung für effizienten Wissensschutz im Engineering. Gerade hier zeigt sich, dass die vorhandenen Lösungen bei weitem noch nicht ausreichend sind. Die Folge ist, dass in der Praxis heute vielfach CAD-Modelle mit beträchtlichem Aufwand vor jedem Datenaustausch manuell gefiltert werden. Management von Wissen in CATIA V5- Modellen mit IPpro Die :em AG hat den Zusammenhang zwischen Wissensschutz und Wissenstransparenz in CAD- Modellen erkannt und bietet die Lösung IPpro für das Management von Wissen in CATIA V5- Modellen auf Basis der Component Application Architecture V5 (CAA V5) an. IPpro verbindet erfolgreich die Forderung nach mehr Durchblick in komplexen CATIA V5- Modellen und mehr Sicherheit im Datenaustausch. 6/9

7 Wissenstransparenz durch Modellanalyse Für die Analyse der Modellstrukturen wurde eine graphische Darstellungsform entwickelt, die Baumstruktur und Modellierungshistorie eines CATIA V5-Modells erstmals in einer gemeinsamen Ansicht zusammenführt. Die Modellelemente werden hierbei als Knoten, ihre assoziativen Beziehungen als Kanten dargestellt. Der Datenfluss verläuft von oben nach unten. Container umschließen alle Elemente, die ihnen zugeordnet sind. Mit Hilfe dieser neuartigen graphischen Darstellung können komplexe CATIA V5-Modelle in kürzester Zeit nachvollzogen und interpretiert werden. Ob ein Modell z. B. nach der Top-Down- oder der Bottom-Up-Methodik erstellt wurde, ist in der Netzdarstellung sofort erkennbar. Darüber hinaus stellt die Datenbasis des Graphen zugleich die Grundlage für das Data Filtering mit IPpro dar. hoch konfigurierbar sein. Nur so kann die Lösung der Vielfalt möglicher Kooperationsmodelle und Wissensrepräsentationen in der Praxis gerecht werden. Die Konfigurierbarkeit des Data Filtering mit IPpro gewährleistet einen hohen Automatisierungsgrad und bildet zugleich Prozesssicherheit durch Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit der Resultate des Data Filtering. Zum Zweiten muss das Data Filtering die Modellierungshistorie der CADModelle berücksichtigen, d. h. einzelne Elemente dürfen jeweils nur unter Berücksichtigung ihrer Eltern- und Kind-Elemente entfernt werden. Nur so kann die Konsistenz komplexer parametrisch-assoziativer CADModelle nach der Modellreduktion wirksam gewährleistet werden. Modellierungshistorie eines CATIA V5 Modells vor dem Data Filtering Darstellung einer Top-Down- und einer Bottom-Up- Modellierungsmethodik mit IPpro Wissensschutz durch Data Filtering Auf der Grundlage der Modellstrukturanalyse kann mit der Lösung IPpro ein umfassendes und differenziertes Data Filtering durchgeführt werden. Die Filterung der CAD-Modelle stützt sich hierbei auf zwei Grundanforderungen, die aus den Eigenschaften parametrisch-assoziativer CAD-Modelle hervorgehen: Zum Ersten muss das Data Filtering Darüber hinaus muss das Data Filtering so erfolgen, dass der Datenaustauschpartner mit den empfangenen Daten seine Aufgaben innerhalb der Kooperation erfüllen kann. Der erforderliche Datenumfang kann hierbei aus dem Kooperationsmodell der Datenaustauschpartner abgeleitet werden. Für eine enge Kooperation können z. B. alle Volumenkörper, Veröffentlichungen sowie ausgewählte Parameter und Formeln erforderlich sein. Andererseits muss kritisches Know-how zuverlässig aus dem Modell entfernt werden. Daraus folgen eine untere und eine obere Grenze, die zusammen ein Fenster für erfolgreichen Datenaustausch aufspannen. Im Graphen werden die erforderlichen Elemente grün und die wissenskritischen Elemente rot dargestellt. 7/9

8 Propagation erforderlicher und verzichtbarer Elemente auf Basis der Modellhistorie Datenaustauschprozesse beherrschen mit IPpro Batch In vielen Entwicklungskooperationen wird der Datenaustausch heute bereits durch IT-Systeme wesentlich unterstützt. Auf Basis eines Reduktionsprofils kann hierbei der Vorgang des Data Filtering mit IPpro nicht nur interaktiv verwendet werden, sondern intergriert sich auch nahtlos als Batch-Lösung in IT-gestützte Datenaustauschprozesse. Mit der Integration in existierende Datenaustauschlösungen ist das Leistungsportfolio der Lösung IPpro nunmehr vollständig. Zahlreiche namhafte Unternehmen profitieren schon heute von der Nachvollziehbarkeit der Modellanalyse und dem effizienten Data Filtering der Lösung IPpro. Ausgehend von dieser Zieldefinition kann mit Hilfe der Modellhistorie exakt bestimmt werden, welche weiteren Elemente des CADModells erforderlich sind und welche nicht benötigt werden. Die Auswirkungen der gewählten Einstellungen werden hierbei stets auch im Graphen dargestellt. So können die konkreten Konsequenzen eines geplanten Data Filtering für das vorliegende Modell vorab geprüft und erforderlichenfalls korrigiert werden.nach dem Data Filtering mit IPpro erhält der Datenempfänger native CATIA V5-Modelle, die genau diejenigen Information enthalten, die für die vorgesehenden Arbeiten wirklich erforderlich sind. Nicht mehr, aber auch nicht weniger. 1 Anwender erzeugt Reduktionsprofile mit dem interaktiven IPpro.profile 2 Datenaustausch Server Profile werden in der Datenbank gespeichert 3 Datenaustauschwerkzeug steuert IPpro zur Datenfilterung abhängig vom Datenempfänger Integration der IPpro-Batch-Lösung in eine Datenaustauschlösung Mit unserer Expertise in der wissensbasierten Konstruktion sowie in der IT-gestützten Lieferantenintegration können wir auch Ihr Unternehmen erfolgreich bei dem methodischen Management und Schutz von Wissen in CAD-Modellen unterstützen. Michael Kirsch Reduzierter Datenumfang nach dem Data Filtering 8/9

9 Weiterführende Literatur [1] Adobe Systems Inc.: Weitere Informationen unter [2] Beuthel, R.; Bludau, C.; Kind, C.: Technology Monitoring - 1/02 Wissen und Kreativität, 2002 [3] Dassault Systèmes: Weitere Informationen zu DF1 unter [5] Nonaka, I.; Takeuchi, H.: Die Organisation des Wissens: Wie japanische Unternehmen eine brachliegende Ressource Nutzbar machen. Frankfurt: Campus, 1997 [6] Rehäuser, J.; Krcmar, H.: Wissensmanagement im Unternehmen [4] Mendgen, R.: Methodische Vorgehensweise zur Modellierung in parametrischen und featurebasierten 3D-CAD-Systemen. Aachen: Shaker (Dissertation), 1998 Herausgeber: :em engineering methods AG Rheinstraße Darmstadt Telefon +49 (0) Telefax +49 (0) mail: info@em.ag Sitz und Registergericht Darmstadt, HRB 8644 USt.-IdNr: DE StNr: Vorsitzender des Aufsichtsrates: Benno Rösch, Betriebswirt (VWA) Vorstand: Dr. Erik Claassen Christian Donges Dr. Sven Kleiner Dr. Marcus Krastel (Vors.) Redaktion: Dr. Marcus Krastel Gestaltung/Layout/Grafik: Eva Anhäuser Warenzeichen: Alle im Newsletter genannten Produkte, Namen oder Firmennamen sind Warenzeichen bzw. eingetragene Warenzeichen der jeweiligen Eigentümer/ Hersteller. Aus dem Fehlen der Markierung kann nicht geschlossen werden, dass eine Bezeichnung ein freier Warenname ist. Rechtliche Hinweise: Die :em engineering methods AG übernimmt keinerlei Gewähr für die Aktualität, Korrektheit, Vollständigkeit oder Qualität der bereitgestellten Informationen. Der Newsletter und alle in ihm enthaltenen Beiträge sind urheberrechtlich geschützt. Eine auszugsweise Verwendung durch Entnahme von Informationen aus dem Whitepaper ist untersagt. Der Whitepaper darf weiteren Interessenten zur Verfügung gestellt werden. Urheber- und Verlagsrecht: Das Whitepaper und alle in ihm veröffentlichten Beiträge und Abbildungen sind urherberrechtlich geschützt. Nachdrucke, Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen, Kopien, sowie Speicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen, auch auszugsweise, bedürfen der ausdrücklichen schriftlichen Genehmigung der :em engineering methods AG. Erfüllungsort und Gerichtsstand ist Darmstadt. Weitere Whitepaper finden Sie zum Download unter 9/9