DEXPI

Die DEXPI-Initiative (Kurzform für Data Exchange in the Process Industry, zu Deutsch etwa: Datenaustausch in der Prozessindustrie) hat sich zum Ziel gesetzt, ein neutrales Datenformat zu schaffen, mit dessen Hilfe Prozessinformationen zwischen Softwareprodukten verschiedener Hersteller von Ingenieurswerkzeugen ausgetauscht werden können.

Data Exchange in the Process Industry
(DEXPI)
Logo
Rechtsform eingetragener Verein
Organisationstyp Temporärer Arbeitskreis der ProcessNet
Gründung 2011
Zweck Schaffung eines neutralen Datenformats zum Austausch von Prozessinformationen
Website https://www.dexpi.org

Ein erstes Ziel war einen Standard für den Austausch von P&IDs zu definieren. Die aktuelle Spezifikation kann auf GitLab gefunden werden und ist zur Nutzung freigegeben.[1] Ergänzend dazu existieren Open-Source-Werkzeuge wie pyDEXPI, die das Einlesen, Analysieren und Verarbeiten von Daten im DEXPI-Format in Python ermöglichen[2][3].

DEXPI regt Softwarehersteller an, Mitglied der Initiative zu werden und so direkten Einfluss auf die Entwicklung der Spezifikation sowie der Implementierung in den verschiedenen Softwareprodukten nehmen zu können. Zur weiteren Förderung werden sog. Hackathons von der DEXPI Initiative organisiert, um den Entwicklungsprozess der Im- und Exportschnittstellen der Softwarehersteller basierend auf der DEXPI Spezifikation zu verbessern.

Gründe für eine solche Initiative waren u. a.:

  • vor der Gründung war kein Austauschstandard für Prozessdaten vorhanden
  • ein Austausch von P&ID Daten der Systeme von Betreibern/Eigentümern der chemischen Fabriken und der Ingenieursunternehmen erlaubt allen Beteiligten, die bevorzugten Werkzeuge zu nutzen
  • ein Prozessdatenmodell wird während des gesamten Lebenszyklus einer chemischen Anlage benötigt.

Open-Source-Werkzeuge

Eine quelloffene Implementierung des DEXPI-Informationsmodells bietet die Python-Bibliothek pyDEXPI.[2] Die unter der AGPL-3.0-Lizenz stehende Referenzbibliothek wird aktiv auf GitHub entwickelt und stellt Parser sowie ein objektorientiertes Datenmodell zur Verfügung.[3] Sie ermöglicht die Analyse, Visualisierung und Transformation von P&ID-Daten auf Basis des DEXPI-Standards. Zunehmend findet pyDEXPI auch Anwendung in Verbindung mit generativer künstlicher Intelligenz (GenAI), etwa zur automatisierten Fehlererkennung, Vervollständigung oder Generierung von Fließbildern in ingenieurtechnischen Kontexten[4][5][6].

Geschichte

Die DEXPI-Initiative wurde 2011 gemeinsam von BASF SE, Bayer AG und Evonik Technology & Infrastructure GmbH gegründet. Weitere Highlights im Überblick:

  • 2016 wurde die erste Veröffentlichung eines Modells von Prozessdaten publiziert.
  • Aktuell ist die Version 1.4 des DEXPI-Datenmodells veröffentlicht.
  • 2025 wurde die pyDEXPI Python-Bibliothek veröffentlicht.
  • Für das dritte Quartal 2025 ist die Version 2.0 des Datenmodells angekündigt worden[7].
Überblick DEXPI

Mitglieder

Aktuelle Mitglieder[8] der DEXPI Initiative:

Kooperierende Softwarehersteller[8]:

Die Initiative wird unterstützt von:

Literatur

  • H. Temmen, U. Argast, R. Welke, M. Theissen, M. Wiedau: Intelligent P&ID exchange-DEXPI reaches a key milestone. In: ATP EDITION. Nr. 3, 2016, S. 54–65.
  • M. Wiedau, L. von Wedel, H. Temmen, R. Welke, N. Papakonstantinou: Enpro data integration: extending DEXPI towards the asset lifecycle. In: Chemie Ingenieur Technik. Band 91, Nr. 3, 2019, S. 240–255.
  • M. Wiedau: Asset Life Cycle Datenmodellierung mit ENPRO, DEXPI und CFIHOS. In: Chemie Ingenieur Technik. Band 90, Nr. 9, 2018, S. 1294–1294.
  • D.P. Goldstein, L. Schulze Balhorn, A. A. Alimin, A. M. Schweidtmann: pyDEXPI: A Python framework for piping and instrumentation diagrams (P&IDs) using the DEXPI information model. In: Systems and Control Transactions. 4. Jahrgang, 2025, S. 1365–1370, https://doi.org/10.69997/sct.139043.

Einzelnachweise

  1. ↑ DEXPI auf GitLab. Abgerufen am 22. Oktober 2019 (englisch).
  2. ↑ a b Dominik P. Goldstein: pyDEXPI: A Python framework for piping and instrumentation diagrams (P&IDs) using the DEXPI information model. In: Systems and Control Transactions. 4. Jahrgang, 2025, S. 1365–1370, doi:10.69997/sct.139043 (englisch).
  3. ↑ a b pyDEXPI – Python implementation of the DEXPI data model. In: GitHub. Abgerufen am 24. Juli 2025 (englisch).
  4. ↑ Artur M. Schweidtmann: Generative artificial intelligence in chemical engineering. In: Nature Chemical Engineering. Band 1, Nr. 3, März 2024, ISSN 2948-1198, S. 193–193, doi:10.1038/s44286-024-00041-5 (nature.com [abgerufen am 4. September 2025]).
  5. ↑ Achmad Anggawirya Alimin, Dominik P. Goldstein, Lukas Schulze Balhorn, Artur M. Schweidtmann: Talking like Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs). In: Systems and Control Transactions. 1. Juli 2025, S. 1676–1681, doi:10.69997/sct.159477 (psecommunity.org [abgerufen am 4. September 2025]).
  6. ↑ Lukas Schulze Balhorn, Niels Seijsener, Kevin Dao, Minji Kim, Dominik P. Goldstein, Ge H. M. Driessen, Artur M. Schweidtmann: Rule-Based Autocorrection of Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs) on Graphs. In: Systems and Control Transactions. 1. Juli 2025, S. 1656–1661, doi:10.69997/sct.150968 (psecommunity.org [abgerufen am 4. September 2025]).
  7. ↑ Gregor Tolksdorf, David B. Cameron, Manfred Theißen: DEXPI 2.0: Synergistic Integration of PFD and P&ID in a Unified Digital Model. In: Chemie Ingenieur Technik. n/a, n/a, ISSN 1522-2640, doi:10.1002/cite.70009 (wiley.com [abgerufen am 4. September 2025]).
  8. ↑ a b dexpi.org - Members. Abgerufen am 22. Oktober 2019 (englisch).

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