The automotive manufacturing domain of these days is faced with several challenges. According to Maslow's hierarchy of needs (American psychologist, 1908-1970), the desire for individuality will steadily increase along with the growing prosperity of people. This is why the concept of mass customization has been evolving since the 1990s, i.e. producing goods and services to meet individual customer’s needs with near mass production efficiency. Adding to this comes the progressing globalization which involves new competitors and saturated markets, especially in Europe and Northern America. In turn, car manufacturers have not only continuously developed their product range but also reduced the time to market (TTM). To achieve this, the simultaneous engineering (SE) paradigm for the development cycles of cars was adopted. On that score, well-performing flows of information are considered to be among the fundamental prerequisites. In order to implement them, a high degree of standardization is required. As a side effect, many companies struggling for markets suffered a loss of flexibility—but flexibility is essential to efficiently react to both rapidly changing framework conditions and the fast technological progress. The multitude of different concepts established by various business units is usually reflected by a high complexity within the underlying data structure. Due to this and the limited technical options regarding the design of information technology (IT) systems that prevailed in the past, in many cases a truly diverse and interlaced system topology has been evolving. While the flows of information keep getting more complex and non- transparent, the consolidation of IT system architecture is becoming ever more difficult. Nevertheless, the interdependence of business processes and IT systems is continuously growing as well. As a result, the influence of data w.r.t. decision-making and process coordination is steadily rising, thus leading to a new relevance of data quality (DQ). This is why diverse methods and management approaches to ensure high DQ were developed. But due to the application-oriented nature of many DQ problems, these methods often remained abstract and theoretical. Faced with these circumstances, the AUDI AG started a project to replace the paper- based human-machine interfaces (HMIs) controlling the assembly process of cars by an IT system. Its big advantage is given by the reduction of complexity for the operators. Still a problem is that the new system heavily relies on correct input data. Being aware of that, the AUDI AG established this doctoral research study to ensure high quality of the involved data. In the course of this thesis, a new technique is introduced focusing on the verification of consistency within the different data sources. For this, a formal model of the data including a set of consistency requirements will be developed. Based on that, multi-valued decision diagrams (MDDs) will be deployed, on the one hand to encode large sets of configurations (also: customer orders), and, on the other hand, to efficiently carry out set operations which are the basis for the verification process. The verification method requires an MDD-based representation of the feasible design space, i.e. the set of all valid configurations. But the compilation of the configuration problems of highly customizable cars leads to high memory consumption—determined by the number of nodes. The latter, in turn, can be influenced by the variable ordering, i.e. the arrangement of levels within the diagram. Therefore, both well-known and new variable ordering approaches will be applied to keep the size of the MDDs practicable. In addition to that, during the compilation of the configuration problems, the sequence of processing the constraints determines the dynamics of memory consumption. In order to keep the growth of memory consumption low, two new algorithms will be introduced. It will be demonstrated that the combined application of the presented methods allows to construct the MDD representation of the feasible design space of all investigated products. The results of the MDD-based verification technique will be validated by using a SAT- based technique (from 'Boolean satisfiability problem') which also allows to compare the performance of both approaches.

Die Automobilbranche der heutigen Zeit steht einer Reihe von Herausforderungen gegenüber. Der Wunsch nach Individualität wird gemäß Maslow's Bedürfnispyramide (Amerikanischer Psychologe, 1908-1970) mit zunehmendem Wohlstand steigen. Deswegen hat sich seit den 1990er-Jahren das Konzept der 'mass customization' entwickelt, d.h. die Bereitstellung kundenindividueller Produkte oder Dienstleistungen mit einer Effizienz, die ähnlich hoch ist wie in der Großserienfertigung. Weiterhin führt die fortschreitende Globalisierung zu neuen Wettbewerbern und gesättigten Märkten, vor allem in Nordamerika und Europa. Darauf reagierten Automobilhersteller einerseits mit der Erweiterung der Produktpalette und andererseits mit der Verkürzung der Markteinführungszeit. Zu deren Verwirklichung wird während der Entwicklung von neuen Produkten der 'simultaneous engineering' (SE)-Ansatz verfolgt, d.h. verteilte gleichzeitige Entwicklung. In diesem Zusammenhang sind gut funktionierende Informationsflüsse als wesentliche Voraussetzung zu nennen. Um diese zu realisieren, ist jedoch ein hoher Grad an Standardisierung erforderlich. Im Zuge dessen erleiden viele Firmen, die um Marktanteile kämpfen, einen Flexibilitätsverlust. Flexibilität ist jedoch unentbehrlich angesichts der sich stetig verändernden Rahmenbedingungen und des schnellen technologischen Fortschritts. Die Vielschichtigkeit der Begriffswelten unterschiedlicher Geschäftsbereiche wird häufig durch eine hohe Komplexität innerhalb der zugrundeliegenden Datenstrukturen widergespiegelt. Dies und die in der Vergangenheit vorherrschenden, begrenzten Möglichkeiten bei der Gestaltung von Informationssystemen trugen in vielen Fällen zur Entwicklung einer stark heterogenen und verflochtenen Systemlandschaft bei. Während die Konsolidierung der Systemlandschaft immer schwieriger wird, sind die Informationsflüsse von zunehmend komplexer und undurchschaubarer Gestalt. Nichtsdestotrotz nehmen die Wechselbeziehungen zwischen Geschäftsprozessen und Informationssystemen, und somit der Einfluss von Daten auf Entscheidungsprozesse zu und bedingen so einen erhöhten Anspruch an die Datenqualität (DQ). Deswegen wurden verschiedene Methoden und Managementansätze entwickelt, um eine hohe DQ zu gewährleisten. Viele DQ-Probleme stehen jedoch in einem starken Bezug zur jeweiligen Anwendung, deswegen sind diese Methoden häufig abstrakt und theoretisch. Vor diesem Hintergrund startete die AUDI AG ein Projekt mit dem Ziel, die papierbasierten Mensch-Maschine-Schnittstellen zur Steuerung der Montage durch ein IT-basiertes (engl. information technology, IT) System zu ersetzen. Der große Vorteil liegt in der Komplexitätsreduktion für die Werker, allerdings ist das neue System auf korrekte Eingabedaten angewiesen. Angesichts dieser Tatsachen hat die AUDI AG das vorliegende Forschungsprojekt zur Absicherung der DQ ins Leben gerufen. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wird ein neues Verfahren zur Verifikation von Konsistenz innerhalb der Eingabedaten entwickelt. Hierfür wird zunächst ein formales Modell der Daten hergeleitet und auf dessen Basis verschiedene Konsistenzkriterien formuliert. Dies stellt die Grundlage zur Verwendung mehrwertiger Entscheidungsdiagramme (engl.: multi-valued decision diagrams, MDDs) dar, da sich diese besonders gut eignen, um große Mengen von Produktkonfigurationen (auch: Kundenaufträge) zu repräsentieren. Außerdem können mithilfe dieser Struktur Mengenoperationen, welche die Basis für die Überprüfung der Konsistenzregeln darstellen, effizient durchgeführt werden. Die Verifikation beruht auf einer MDD-basierten Darstellung des zulässigen Entwurfsraums (d.h. die Menge aller zulässigen Produktkonfigurationen). Die Verarbeitung der Restriktionen (engl. constraints) der Konfigurationsprobleme hochgradig konfigurierbarer Autos bedingt jedoch einen hohen Speicherbedarf, welcher durch die Menge der Knoten bestimmt wird. Deren Zahl lässt sich durch die Variablenordnung, d.h. die Anordnung der Ebenen im Diagramm, beeinflussen. Damit die Größe der Diagramme praktikabel bleibt, werden sowohl bekannte als auch neue Ansätze zur Bestimmung guter Variablenordnungen angewendet und untersucht. Während der Konstruktion des zulässigen Entwurfsraums wird die Dynamik des Speicherbedarfs durch die Reihenfolge der Constraint-Verarbeitung bestimmt. Um das Anwachsen des Speicherbedarfs zu verringern, werden zwei neue Methoden vorgestellt. Es wird gezeigt, dass durch die kombinierte Anwendung der neuen Methoden die MDD-Darstellung des zulässigen Entwurfsraums aller untersuchten Produkte erfolgreich konstruiert werden kann. Die Ergebnisse der MDD-basierten Verifikation werden mithilfe eines SAT-Solvers validiert, außerdem werden die Laufzeiten der beiden Ansätze verglichen.