Webinar »Dynamisches Risikomanagement«

Warum kollaborative autonome Systeme in Zukunft sicher und performanter sein werden als heutige 

Zunehmende Grade an Automatisierung und Vernetzung stehen der Anwendung etablierter Techniken, Methoden und Standards des Safety Engineering entgegen. Unsicherheiten und Unbekanntes können ohne geeignete neue Ansätze nicht adäquat adressiert werden. Ein umfassender diesbezüglicher Ansatz ist das Dynamische Risikomanagement, welches nicht nur die Absicherung ermöglicht, sondern letztlich auch zu einer Verbesserung von Sicherheit und Performanz beitragen kann.

Datenschutz und Datenverarbeitung

Wir setzen zum Einbinden von Videos den Anbieter YouTube ein. Wie die meisten Websites verwendet YouTube Cookies, um Informationen über die Besucher ihrer Internetseite zu sammeln. Wenn Sie das Video starten, könnte dies Datenverarbeitungsvorgänge auslösen. Darauf haben wir keinen Einfluss. Weitere Informationen über Datenschutz bei YouTube finden Sie in deren Datenschutzerklärung unter: http://www.youtube.com/t/privacy_at_youtube

Webinar »Dynamisches Risikomanagement« - Aufzeichnung vom 27. Mai 2020

Termin Bereits stattgefunden. Aufzeichnung vom Mai 2020 verfügbar
Dauer 60 Minuten 
Sprache deutsch 
Zielgruppe
Safety Engineers und -Manager*innen, Toolketten-Verantwortliche, System-Architekte*innen

Jan Reich erhielt 2017 seinen Master-Abschluss in Fahrzeuginformatik von der TU Kaiserslautern. Seit 2017 ist er Mitarbeiter in der Abteilung »Embedded Systems Quality Assurance« (ESQ) des Fraunhofer IESE in Kaiserslautern, wo er an Methoden zur Absicherung und Erstellung von Sicherheitsnachweisen für eingebettete Systeme forscht. Der spezielle Fokus liegt auf Methoden zur Laufzeitabsicherung kooperativer autonomer Systeme (=Dynamisches Risikomanagement). Darüber hinaus promoviert er zur systematischen Entwicklung von probabilistischen Laufzeitmonitoren zur dynamischen Risikobewertung für automatisierte Fahrfunktionen.

Jan Reich war maßgeblich beteiligt an der Entwicklung des Konzepts der »Digital Dependability Identities (DDI)« (H2020-Forschungsprojekt DEIS), das durchgängige modellbasierte Sicherheitsnachweise operationalisiert. Derzeit arbeitet er im PEGASUS-Nachfolgeprojekt »V&V-Methoden«, das sich mit Methoden zur systematischen Entwicklung eines durchgängigen Sicherheitsnachweises für L4/L5 automatisierte Fahrfunktionen befasst.

 

 

Zunehmende Grade an Automatisierung und Vernetzung stehen der Anwendung etablierter Techniken, Methoden und Standards des Safety Engineering in unterschiedlichen Anwendungsdomänen wie Automotive, Agriculture oder Industrie 4.0 entgegen. Insbesondere Systeme mit hohen Automationsgraden, die in komplexen Umgebungen funktionieren müssen, können ohne geeignete neue Ansätze weder die gewünschte Performanz noch das nötige Vertrauen in deren Systemsicherheit liefern.

Ein umfassender diesbezüglicher Ansatz ist das Dynamische Risikomanagement (DRM), welches kollaborativen autonomen Systemen die Fähigkeit verleiht, das Risiko der aktuellen Situation automatisiert zur Laufzeit einschätzen zu können und sichere Handlungsstrategien auf Basis der aktuell möglichen Systemfähigkeiten abzuleiten. Das dynamische Risikomanagement ermöglicht bei gewährleisteter Sicherheit einen Performanzgewinn, da konservative Annahmen hinsichtlich der Umgebungskritikalität durch eine dynamische Überwachung ersetzt werden.

Dieses Webinar beleuchtet Motivation, Konzept sowie Operationalisierung des DRM-Ansatzes. Dabei präsentieren wir im Detail Methoden zur dynamischen Risikobewertung und zur dynamischen Bestimmung von System-Safety-Garantien auf Basis von sog. »Conditional Safety Certificates« (ConSerts). Abschließend widmen wir uns der Entwicklung eines Design-Zeit-Sicherheitsnachweises mittels »Digital Dependability Identities« (DDI), der das nötige Vertrauen in die Laufzeitkomponenten liefern kann.