Mit welchen Toolchains lassen sich die Tools von MES integrieren?

MXAM lässt sich nahtlos in die Entwicklungsumgebung MATLAB®/Simulink® integrieren. Dadurch können statische Prüfungen direkt aus dem Modell heraus ausgeführt werden. Anwendende können Findings aus der Richtlinienanalyse überprüfen, durch die Modellstruktur navigieren und gezielt zu einzelnen Modellelementen springen. Sofern verfügbar, können auch ausgewählte Ad-hoc-Korrekturen angewendet werden.

MXAM ist vollständig mit dem dSPACE TargetLink Ecosystem kompatibel und selbst Teil dieses Ökosystems, was die Integration zusätzlich vereinfacht. Die beiden Tools ergänzen sich optimal bei der sicherheitskritischen, modellbasierten Entwicklung: Während TargetLink serienreifen Code aus Simulink-Modellen generiert, verbessert MXAM die Modellqualität, indem es Modellierungsrichtlinien prüft, statische Analysen durchführt und potenzielle Probleme bereits vor der Code-Generierung erkennt.

Simulink- und Stateflow-Modelle lassen sich direkt in Git-Repositories speichern. Dadurch können Teams etablierte Workflows zur Versionsverwaltung mit Commits und Branches nutzen. Git-basierte Continuous-Integration-Pipelines (CI) können MXAM-Prüfungen automatisch ausführen und im Rahmen des Entwicklungsprozesses Qualitätsberichte erstellen.

Die Versionsverwaltung in der modellbasierten Entwicklung kann jedoch eine Herausforderung darstellen, da Änderungen innerhalb von Modellen nicht immer leicht nachzuvollziehen sind. Tools wie dSPACE Model Compare ergänzen Git-Workflows, indem sie Modelländerungen übersichtlich darstellen und deren Überprüfung erleichtern.

MXAM lässt sich in GitLab-basierte Entwicklungsworkflows integrieren. Automatisierte Modellprüfungen können dadurch direkt in GitLab-CI-Pipelines ausgeführt werden. So können Teams statische Analysen und Richtlinienprüfungen in ihre bestehenden Entwicklungsprozesse einbinden.

MXAM lässt sich auch in Bitbucket-basierte Entwicklungsworkflows integrieren. Ähnlich wie bei GitLab ist es möglich, Bitbucket-Pipelines zu nutzen, um automatisierte MXAM-Analysen im Rahmen von Continuous-Integration-Prozessen auszuführen.

MXAM unterstützt Jenkins-basierte Automatisierungspipelines und lässt sich in bestehende CI-Workflows integrieren. Für eine schnelle Einrichtung bietet das MXAM Jenkins Plug-in eine konfigurierbare Oberfläche zur Ausführung von Analysen. Alternativ kann die Integration auch direkt über Jenkins-Pipelines umgesetzt werden. Zusätzlich können E-Mail-Benachrichtigungen eingerichtet werden, die die Teams über den Fortschritt der Pipeline und die Analyseergebnisse informieren.

Für Continuous Integration (CI) und Continuous Deployment (CD) sind einheitliche Abläufe und eine effiziente Automatisierung entscheidend. MXAM lässt sich sowohl in lokale als auch in cloudbasierte Automatisierungsplattformen integrieren. Die Lösung kann an die jeweilige Projektgröße und Arbeitslast angepasst werden. Dadurch lassen sich Prozesse zur Qualitätssicherung effizient automatisieren.

Im folgenden Video erfahren Sie mehr über die Automatisierung mit MXAM:

MXAM ist mit Docker-basierten Umgebungen kompatibel. Dadurch können Teams ihre Workflows für Modellprüfungen in Containern ausführen und konsistente sowie reproduzierbare Ergebnisse erzielen. Dies ist besonders für automatisierte Toolchains hilfreich. Die gleiche MXAM-Konfiguration kann in der lokalen Entwicklung, in Jenkins-Pipelines und in anderen CI-Systemen verwendet werden. Durch die Ausführung in Containern werden außerdem Unterschiede zwischen verschiedenen Umgebungen reduziert und Qualitätsprüfungen über mehrere Projekte hinweg vereinheitlicht.

MXAM kann auch in Kubernetes-Umgebungen eingesetzt werden. Kubernetes orchestriert Docker-Container und stellt somit eine skalierbare Plattform bereit, auf der sich automatisierte MXAM-Analysen innerhalb größerer CI-Infrastrukturen ausführen lassen.

MXAM lässt sich in cloudbasierte Entwicklungsumgebungen integrieren und kann bei allen gängigen Cloud-Anbietern bereitgestellt werden. Somit eignet sich MXAM sowohl für lokale als auch für cloudbasierte Automatisierungsworkflows.

MXAM kann unter Windows sowohl für die lokale Entwicklung als auch für die interaktive Modellanalyse genutzt werden.

MXAM kann in unterstützten 64-Bit-Linux-Umgebungen ausgeführt werden. Linux eignet sich außerdem besonders für Docker-basierte Bereitstellungen und automatisierte CI-Umgebungen.