Modellierung und Implementierung einer relationalen Datenbank zur Verwaltung von biotechnologischen Prozessdaten als Grundstein für die Einführung eines Qualitätsmanagementsystems

Diplomarbeit von Matthias Pfister

Einleitung:

Die vorliegende Arbeit entstand im Rahmen einer Diplomarbeit bei der Fa. Silantes GmbH in München. Sie entstand aus der Absicht heraus einerseits eine für das Unternehmen maßgeschneiderte Software zu entwickeln und andererseits meine, während des Studiums erworbenen Kenntnisse praktisch anzuwenden. Die Firma Silantes beschäftigt sich mit der Herstellung stabiler isotopenmarkierter Biomoleküle. Ausgehend von den Rohstoffen, über mehrere Zwischenproduktstufen, hin zu den Endprodukten durchlaufen die verarbeiteten, organischen Verbindungen eine Prozesskette aus Produktions-, Trennungs- und Aufreinigungsschritten. Entlang dieser Prozesskette fallen für jeden Teilprozess spezifische und charakteristische Prozessdaten an.

Ziel dieser Arbeit war es eine Datenbankanwendung zu entwickeln. Diese Datenbank übernimmt zunächst die Aufgabe der Dokumentation und der Verwaltung wichtiger Prozessdaten innerhalb dieser Wertschöpfungskette und im Weiteren die Darstellung und die Auswertung dieser Parameter. Eine etablierte Prozessdokumentation stellt die Voraussetzung für die Zertifizierung nach einer Qualitätsmanagementsystem Norm dar. Ein weiterer Schwerpunkt der Arbeit lag in der detaillierten Aufnahme von Prozessabschnitten und einer transparenten Dokumentation des Gesamtprozesses. Dies garantiert in der Folge eine reproduzierbare und präzis rückverfolgbare Chargenherstellung.

Das vorliegende Dokument selbst stellt, neben einigen theoretischen Betrachtungen zur Datenmodellierung und Datenbankimplementierung, im Schwerpunkt eine praxisbegleitende Schrift dar. Die theoretischen Betrachtungen zur Datenmodellierung werden anhand ausgewählter, exemplarischer Fallbeispiele aus der praktischen Arbeit erläutert und stellen den Versuch dar, dem Leser durch Praxisnähe schrittweise, die unter wissenschaftlich korrektem Vorgehen durchgeführte Modellierung, näher zu bringen, ohne in eine akademische Grundsatzdiskussion über Datenbanken abzudriften.

Gang der Untersuchung:

Die Entwicklung der Datenbank ist in vier Hauptabschnitte unterteilt. Die Phase der Evaluierung des Workflows, die Phase der Anforderungsanalyse, die Phase der Datenmodellierung und die Phase der Datenbankimplementierung. Diese Hauptabschnitte stellen so auch die Schwerpunktkapitel dieser Arbeit dar.

Oft wird nur exemplarisch ein ausgewähltes Beispiel aus der praktischen Arbeit in meinen Ausführungen dargelegt, da die Erläuterung sämtlicher modellierter Datenstrukturen und die vollständige Darstellung und Erklärung aller Datenbankobjekte den Rahmen dieser Arbeit bei weitem sprengen würde. Die folgenden Absätze sind dem Leser als Kapitelüberblick und Orientierungshilfe gedacht.

Kapitel 1 dient der Einführung in das Thema. Von einer Charakterisierung des Auftraggebers ausgehend, wird auf den Anlass und die Gründe eingegangen, die zu diesem Diplomarbeitsprojekt führten. Abschließend gibt eine schematische Darstellung einen Überblick über alle, der praktischen Datenbankentwicklungsarbeit zugrunde liegenden, Entwicklungsschritte mit daraus resultierenden Teilergebnissen.

Im 2. Kapitel werden die Ergebnisse der Evaluierung des Workflows dargestellt. Diese basieren auf aktiver persönlicher Mitarbeit und Mitarbeitergesprächen und führten zu einem, der Realität entsprechenden, Modell der Prozessabläufe.

Das 3. Kapitel hat die Anforderungsanalyse zum Thema. Es wird erläutert, welche Anforderungen und Funktionalitäten vom Anwender an die Datenbank gestellt werden.

Kapitel 4 widmet sich der Datenmodellierung. Das Datenmodell stellt das Fundament und gleichzeitig die Basis jeder Datenbankanwendung dar. Nach der Erläuterung des Modellierungsvorgangs wird aufbauend auf den funktionalen Anforderungen der Fermentationsabteilung schrittweise und exemplarisch das Procedere des Modellierens von Daten aufgezeigt.

Dem 5. Kapitel liegt die Datenbankimplementierung zugrunde. Hier wird aufgezeigt mit welchen Entwicklungswerkzeugen gearbeitet wurde und wie es zur Auswahl gerade dieser Werkzeuge kam. Darüber hinaus wird erklärt, was Datenbankobjekte sind und wie sie im Rahmen dieser Arbeit zur Implementierung der Datenbank sinnvoll eingesetzt wurden. Dieses Kapitel verfolgt zwei Absichten. Einerseits soll es dem Anwender der Datenbank als Hilfsmittel für die Benutzung der entwickelten Datenbank-Module dienen und zum Anderen dem Datenbank-Entwickler einen Einstieg in die Weiterentwicklung dieses Projekts bieten.

Kapitel 6 beinhaltet die Zusammenfassung der Ergebnisse. Die Vorteile der entwickelten Datenbank werden dargestellt. Des weiteren erfolgt eine Beurteilung, inwieweit die geforderten Funktionalitäten in der Datenbank umgesetzt wurden.

Im Kapitel 7 werden die gewonnenen Ergebnisse diskutiert. Der Ausblick auf zukünftig mögliche Erweiterungs- und Verbesserungsmaßnahmen an der entwickelten Datenbank schließt dieses Dokument.

Inhaltsverzeichnis:

Inhaltsverzeichnis:

Textprobe:

Kapitel 4, Datenmodellierung:

Ein gut ausgearbeitetes Datenmodell stellt das Fundament jeder DB-Anwendung dar. Es hilft fachliche Anforderungen an die DB zu optimieren und sorgt aufgrund der Strukturierung von Daten durch Normalisierungen für eine Reduzierung von Redundanzen. Eine allgemeingültige Antwort auf die Frage, was unter gut ausgearbeitetem DB-Design zu verstehen ist, gibt es nicht. Eine Faustregel zur Modellierung besagt: „Ein gutes Datenmodell enthält so wenig Information wie möglich und gerade soviel Information wie unbedingt nötig.“ Und Leitenbauer schreibt außerdem dazu, dass man gutes Design daran erkennt, dass es begründbar und nachvollziehbar ist und ein schlechtes Datenbankdesign einhergeht mit schlechtem Gewissen. Ich machte mir es deshalb zum Ziel und zum Hauptschwerpunkt dieses Diplomarbeitsprojektes, logisch nachvollziehbare und inhaltlich korrekte Datenmodelle auszuarbeiten.

Nachdem einige wichtige theoretische Grundlagen zur Datenmodellierung erläutert wurden, werden im folgenden Kapitel die entwickelten Projektdatenmodelle der vorliegenden Arbeit vorgestellt und erklärt. Die Entwicklung der relationalen Projektdatenmodelle machte über die Hälfte der Projektzeit aus und dauerte damit länger als vor Arbeitsbeginn angenommen. Der Grund hierfür ist, dass bei der Entwicklung der Projektdatenmodelle stets ein Optimum zwischen Eingabeaufwand und Abfragenutzen zu suchen war. Als Beispiel sollen die Anforderungen des Geschäftsführers an die ProdDB genannt werden. Der Geschäftsführer forderte als Hauptfunktionalitäten eine Mengenprognosesicht und eine „Pipelinesicht“ auf die Prozessdaten des Teilmoduls Nucleosidphosphate, d.h. Auskunft darüber, was und welche Menge eines Zwischenproduktes sich in welchem Produktionsfortschritt befindet. Nach diesen Anforderungen wurde das Projektdatenmodell entwickelt.

Nachdem ein Programmprototyp zur Eingabe und Abfrage der Daten erstellt wurde, der diese Anforderungen erfüllte, wurde während der Testphase festgestellt, dass das Datenmodell aufgrund der Vielzahl an Kombinationsmöglichkeiten der Zwischenprodukte und der Menge der Aufreinigungsschritte zu detailliert war und aus diesem Grund einen hohen Dateneingabe- und Aktualisierungsaufwand der Prozessdaten durch die Mitarbeiter erforderlich gemacht hätte. An dieser Stelle passte ich die Spezifikation an und änderte das PDM so ab, dass ein maximaler Informationsgehalt für den Geschäftsführer, bei einem vertretbaren Dateneingabeaufwand durch die Mitarbeiter, resultierte (Abb. 4-1).

Kapitel 4.1, Wahl der Modellierungshilfsmittel und des Datenmodells:

Kapitel 4.1.1, Wahl der Modellierungsmethode:

Die Modellierungsmethode dient als Hilfsmittel Objekte eines betrachteten Prozesses oder eines Unternehmensteilbereiches in einer Datenstruktur abzubilden. Es gibt verschiedene Arten von Modellierungsmethoden:

- „Object Definition Language“:

Mit Hilfe der „Object Definition Language“ (ODL) wird ein Schema für Objektorientierte Datenbanken (OODB) definiert. Die ODL findet wenig Einsatz in der Praxis, da Objektorientierte Datenbanksysteme weit weniger verbreitet sind, als Relationale Datenbanksysteme.

- „Entity Relationship Model“:

Das „Entity Relationship Model“ (ERM) stellt ein grafisches und damit leicht verständliches und einfach anwendbares Hilfsmittel für die Datenmodellierung dar. Es wird speziell für die relationale Modellierung eingesetzt. Das ER-Modell besitzt einen höheren Abstraktionsgrad als das aus dem ERM entstehende relationale Datenbankmodell (RDM) und ist daher für die Anforderungsanalyse sehr gut geeignet, weil auch einem Laien schnell die Grundlagen näher gebracht werden. Das ER-Modell wurde 1976 von Chen veröffentlicht und fand aufgrund der aus der grafischen Darstellung resultierenden Übersichtlichkeit schnell breite Akzeptanz.

In der vorliegenden Arbeit wurde das ERM für die Entwicklung der Projektdatenmodelle eingesetzt. Gründe hierfür sind, dass dieses Modell zum einen die in der Praxis gängigste Modellierungsmethode darstellt und es zum anderen durch Einfachheit im Verständnis und in der Anwendung überzeugt.