[fg-arc] Modellierung 2022: Aufruf zur Einreichung von Workshopbeiträgen

Thu Mar 3 16:49:08 CET 2022

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Joint Call for Workshop Papers

Modellierung 2022

27. Juni - 01. Juli 2022 | Hamburg | https://qfam.gi.de/modellierung2022 

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Die Tagung Modellierung der Gesellschaft für Informatik (GI) findet vom 27.6. - 1.7. 2022 in Hamburg statt., die Organisation liegt bei der HAW Hamburg und der Universität Hamburg. Den Start der Konferenz bilden am 27. und 28. Juni eine Reihe spannender Workshops, für die wir hier gemeinsam zu Beiträgen aufrufen.

Modelle stellen eines der wichtigsten Hilfsmittel zur Beherrschung komplexer Systeme dar. Die Themenbereiche der Entwicklung, Nutzung, Kommunikation und Verarbeitung von Modellen sind so vielfältig wie die Informatik mit all ihren Anwendungen. Systeme über mehrere technische Plattformen hinweg sowie die Einbeziehung des organisatorischen und technischen Umfelds in den Entwurf stellen zusätzliche Herausforderungen dar. Digital Twin als Abbildung der Eigenschaften von Systemen ist ein Konzept, das eine solche Unterstützung verspricht. Die Anwendung für Domänen wie Embedded Systems, Automatisierung, Fertigungstechnik, Smart City und Unternehmensorganisation verspricht viele Vorteile.

Die Modellierung 2022 bietet eine Plattform für Beiträge der unterschiedlichen Modellierungscommunities sowie Workshops und Tools & Demos. Es wird einen Konferenzband geben und Workshop, Tools & Demos Beiträge werden als gemeinsamer Tagungsband in der Digital Library der Gesellschaft für Informatik (GI e.V.) unter https://dl.gi.de publiziert. 

Wir freuen uns über Einreichungen für die folgenden Workshops (Details auf den Websites der jeweiligen Workshops):

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Modellierung in der Hochschullehre (MoHoL)
Meike Ullrich, Peter Fettke, Peter Pfeiffer, Selina Schüler und Michael Striewe
http://butler.aifb.kit.edu/MoHoL2022/ 

Bislang wird die Modellierung in der Hochschullehre überwiegend in klassischen Frontalveranstaltungen, wie z.B. Vorlesungen unterrichtet. Jedoch wird aus der Wissenschaftsforschung und Hochschuldidaktik in den letzten Jahrzehnten verstärkt ein Perspektivenwechsel von einer dozenten- zu einer studierendenzentrierten sowie einer kompetenzorientierten Lehre hin gefordert, die eine aktive Rolle der Studierenden und praktische Anwendung theoretischer Inhalte vorsieht. Ebenso gewinnt nicht zuletzt durch den Bologna-Prozess die Frage nach der Qualität von Hochschulabschlüssen und damit verbunden die faire, objektive und lernzielgerichtete Überprüfung studentischer Leistungen zunehmend an Bedeutung. Mit diesen Herausforderungen muss sich auch die Hochschullehre rund um das Thema Modellierung auseinandersetzen. Die Zielgruppe für den Workshop umfasst alle an der Modellierung in der Hochschullehre interessierten und beteiligten Personen. Insbesondere werden unterschiedliche Perspektiven von Dozenten aber auch Tutoren oder Studierenden gesucht. Darüber hinaus ist auch die Meinung von Personen aus der Praxis gefragt, die wertvolle Hinweise zu wünschenswerten Lernzielen und zur Praxisrelevanz des üblicherweise zur Modellierung gelehrten Stoffes liefern können. Daher sind neben beispielsweise didaktischen Konzepten und wissenschaftlichen Untersuchungen ausdrücklich auch Beiträge erwünscht, die Erfahrungswerte aus der (Hochschul-)Praxis liefern oder Ideen und Anregungen für zukünftige Entwicklungen vorstellen. Ebenso sind Zusammenfassungen von thematisch verwandten Beiträgen, die bereits an anderer Stelle veröffentlicht worden sind (submission of resubmissions), und Beispiele für besondere Modellierungsaufgaben gerne gesehen. Insgesamt sollen mit dem Workshop Austausch und Diskussion über das Thema Modellierung in der Hochschullehre angeregt werden, um zukünftigen Weiterentwicklungsbedarf und relevante Forschungsschwerpunkte zu identifizieren.

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Modelle und KI (MoKI)
Dominik Bork, Peter Fettke and Ulrich Reimer
https://workshop-moki.github.io/2022/ 

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit großer Datenmengen in praktisch allen Anwendungsbereichen erfährt der Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) seit einiger Zeit wachsende Aufmerksamkeit. Das neue Paradigma der datengesteuerten KI, d. h. das Erlernen von (Domänen-) Modellen und deren Aktualisierung durch den Einsatz von Data-Mining-Techniken, ist äußerst attraktiv, da es den Aufwand für die Erstellung von Anwendungssystemen verringert. Allerdings hat sie auch viele Nachteile. So können die aus Daten generierten Modelle in der Regel nicht von einem Menschen überprüft und verstanden werden, und es ist schwierig, bereits vorhandenes Domänenwissen in gelernte Modelle zu integrieren - vor oder nach dem Lernen. Die Ansätze zur konzeptionellen Modellierung sowie frühere KI-Ansätze konzentrierten sich hauptsächlich auf die manuelle Erstellung von Modellen, was einen hohen Zeit- und Kostenaufwand erfordert. Je nach Anwendungsbereich lassen sich diese Ansätze daher nur schlecht skalieren. In der Kombination von manueller Modellierung und datengesteuerter Modellgenerierung liegt ein großes Potenzial: Die Vorteile beider Ansätze können kombiniert und ihre Nachteile gemildert werden. In diesem Workshop sind wir an allen Arten von Einreichungen interessiert, die an der Schnittstelle zwischen konzeptioneller Modellierung und KI angesiedelt sind. Insbesondere möchten wir Beiträge sehen, die den Wert der konzeptionellen Modellierung für die KI und umgekehrt den Wert der KI für die konzeptionelle Modellierung untersuchen. Die Beiträge können unter anderem neue Ideen und Lösungen präsentieren, Probleme und mögliche Lösungen kritisch reflektieren oder neue Forschungsagenden präsentieren.

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Modeling in (and for) Production (MoPro)
Judith Michael and István Koren
https://judithmichael.github.io/mopro22/

The production domain is permeated by heterogeneous data sources, a variety of IT systems, and complex industrial use cases - aspects that offer an exciting field for research. The MoPro Workshop aims to be a platform for researchers and practitioners within the production domain to exchange their modeling techniques, interesting use cases, and challenges. We are interested in the use of models for development, production, and usage cycles, as well as model-based and model-driven approaches that span these domains across disciplinary boundaries. Specifically, digital shadows as contextual data traces could be considered an adequate data-driven vehicle to digitally bridge domain silos, and serve digital twins. 
We accept the following submission formats: short and long research papers, novel directions talks and digital shadow use cases. 

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Modellierung und Simulation im Engineering und zur virtuellen Inbetriebnahme im Maschinen- und Anlagenbau
Ronald Schmidt-Vollus

Die virtuelle Inbetriebnahme (VIBN) hat sich im Laufe der Jahre in vielen Bereichen des Maschinen- und Anlagenbaus zu einem etablierten Instrument im Engineering von Maschinen und Anlagen entwickelt. Dennoch gibt es noch immer zahlreiche Herausforderungen, und bei vielen Unternehmen ist die VIBN noch nicht integraler Bestandteil ihrer Unternehmensprozesse. Die Grundidee der VIBN ist das Testen eines Automatisierungssystems für eine Produktions- oder Fertigungsanlage bzw. Maschine an Hand eines Modells dieser, noch bevor die eigentliche physische Anlage bzw. Maschine vollständig gebaut ist. Das heißt, das reale Steuerungssystem wird, gegebenenfalls auf emulierter Hardware, mit einem virtuellen Abbild der Anlage, welches in einem Simulationssystem ausgeführt wird, verbunden. Dies erfolgt idealerweise in Echtzeit. Für das der Simulation zugrundeliegende Modell hat sich auch der Begriff des ausführbaren digitalen Zwillings als geeignet erwiesen. Für den hier vorgestellten Workshop sind alle allen Arten von Einreichungen rund um VIBN im engeren, wie auch im erweiterten Sinne, interessant. Sowohl wissenschaftliche Beitrage aus dem aktuellen Stand der Forschung als auch Anwendungsbereiche sind willkommen. Die Beiträge können unter anderem neue Ideen und Lösungen präsentieren, Probleme und mögliche Lösungen kritisch reflektieren oder zukünftige Forschungsbedarfe aufzeigen. Mögliche Themen sind: (1) Einführung der virtuellen Inbetriebnahme in Unternehmen, Integration der virtuellen Inbetriebnahme in den Engineering-Prozess; (2) Modellbildung, Modellgenerierung sowie Durchführung der VIBN; (3) Bibliothekmanagement und Tools zur VIBN; (4) Operator-Training; (5) Betriebs- und produktionsbegleitende Simulation

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Research Data Management in Modeling (RDM4MOD)
Michael Goedicke and Ulrike Lucke
https://nfdixcs.org/event/research-data-management-in-modelling 

The demand increases to substantiate the claims made in the scientific processes in the realm of modeling in all areas of computer science. Thus, publications, funding proposals etc. require more often that empirical data (if available) along with the related context of experiments and the artifacts in terms of descriptions, software and other tools will be part of the publication or proposed project as well. Infrastructure will be provided to store and make available this kind of research data according to the FAIR – principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) as part of the National Research Data Infrastructure. With this workshop, the consortium NFIDxCS aims at collecting requirements as well as existing approaches to build such an infrastructure with a special focus on modeling issues.
The key questions for research in modeling are manifold. The aim of the workshop is to connect interested individuals who are willing to contribute here. The outcome shall be a manifesto on the importance of research data management for modeling (in computer science) as well as a discussion of key challenges in this context.  
This will be a working workshop. Thus, we request contributions on the topic of this workshop in the form of extended abstracts beforehand but will be open to any form of contributions on short notice as well. Based on these presentations and facilitating the joint forces of participants on-site, the manifesto will be created. This core result of the workshop will be published afterwards.

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State of the Art Methods and Tools in Model-based Systems Engineering 
Wolfgang Böhm, David Schmalzing and Nico Jansen
https://spesml.github.io/workshop.html

Der Übergang von dokumentenbasiertem zu modellbasiertem Systems Engineering (engl. „Model-based Systems Engineering, MBSE) bietet einen Ansatz, komplexe cyber-physische Systeme im interdisziplinären Kontext nachhaltig und verständlich zu entwickeln. Die Fähigkeit eines Unternehmens, solche Systeme im interdisziplinären Kontext effizient entwickeln zu können, ist bereits heute ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Herausforderungen bei der interdisziplinären Entwicklung cyber-physischer Systeme basieren insbesondere auf der Kollaboration unterschiedlicher Domänenexperten, dem Fehlen einer zugrundeliegenden (expliziten) Semantik für verwendete Modellierungstechniken, sowie der Toolunterstützung zur effizienten und agilen Weiterentwicklung von Systemen. Techniken wie Abstraktion, Komposition und Verfeinerung wurden bereits intensiv erforscht, finden im industriellen Kontext aber trotzdem weiterhin wenig Anwendung. Zwar bieten moderne Werkzeuge im Systems Engineering bereits eine Vielzahl von Modellierungstechniken, allerdings werden EntwicklerInnen wenig bei Verwaltung von Komplexität unterstützt. Der Modellierungsprozess selbst ist methodisch nur wenig geführt, sodass viel Potential ungenutzt bleibt. Ziel dieses Workshops ist die Förderung neuer Methoden und Werkzeuge im MBSE Kontext. Der Fokus wird hierbei insbesondere auf die Verbindung von Theorie und Praxis, die nachhaltige Beherrschung der Komplexität in der Entwicklung, sowie die Einordnung des Modells in einen semantischen Kontext gelegt.     

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Wichtige Daten
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23.04.2022: Einreichungsfrist für Workshop-Beiträge
14.05.2022: Benachrichtigung für Workshop-Beiträge
26.05.2022: Einreichung der finalen Workshop-Beiträge
27./28.06.2022: Workshop Präsentationen

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Einreichungen
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Details zu den Einreichungen finden Sie auf den jeweiligen Webseiten der Workshops. Die Beiträge müssen verpflichtend die Autorenhinweise der LNI Reihe befolgen und werden als gemeinsamer Workshop Band in der Digital Library der Gesellschaft für Informatik veröffentlicht.

Wir freuen uns auf Ihre Beiträge!

Judith Michael und Andreas Wortmann

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Jun.-Prof. Dr. rer. nat. habil. Andreas Wortmann

Institute for Control Engineering of Machine Tools and Manufacturing Units (ISW)
University of Stuttgart

Seidenstr. 36 / Room 5.017
70174 Stuttgart
GERMANY

Tel: +49 711 685-84624
E-Mail: wortmann at isw.uni-stuttgart.de <mailto:andreas.wortmann at isw.uni-stuttgart.de>
Web: http://www.isw.uni-stuttgart.de