Wir unterstützen Sie bei der Lösung stetig wachsender Anforderungen komplexer Produktentwicklungen

Behalten Sie Entwicklungszeiten, Kosten und Technik im Griff

In den letzten 20 Jahren wurde die Zuliefererindustrie mit immer komplexeren Entwicklungsaufgaben betraut. Dort wo früher beim Lieferanten einfache Komponenten produziert wurden, werden heute ganze Systeme entwickelt. Dieser Trend wird sich weiter fortsetzen und alle Industriezweige beeinflussen.

Systems Thinking / Denken in Systemen

Cyber-Physikalische Systeme repräsentieren eine neue Generation mechatronischer Systeme. Diese bilden das Fundament der Zukunftstechnologien Elektromobilität, autonomes Fahren und Industrie 4.0. Sie sind durch folgende Eigenschaften gekennzeichnet:

• hoher Software Anteil
• drahtgebundene oder drahtlose Kommunikationsnetzwerke
• intensive Interaktion mit anderen Systemen, Sensoren, Aktoren und Umwelt
• diskrete und kontinuierliche Zustandsänderungen
• Verarbeitung und Austausch von großen Datenmengen
• hohe Anforderungen an die funktionale Sicherheit des Systems und deren Nachweis.
• Behandlung der Datensicherheit und Systemintegrität

Um die Komplexität cyber-physikalischer Systeme zu beherrschen ist ein ganzheitliches Systemverständnis vernetzter Systeme  zwingend erforderlich.

Durch die neue Komplexität der Entwicklungsaufgaben können sich Fehler in allen Phasen der Entwicklung einschleichen. Je später diese Fehler entdeckt werden, desto höher sind die Kosten zur Behebung bzw. Schadensminderung. Im schlimmsten Fall kann dies die Existenz eines Unternehmens gefährden. Aus diesem Grund muss dieses Risiko systematisch ausgeschaltet oder zu akzeptablen Kosten kontrolliert werden können. Ein fundiertes, an der Entwicklungsaufgabe ausgerichtetes, schlankes und kostengünstiges Systems Engineering hilft bei der Bewältigung dieser Herausforderung. Dabei sind folgende Aufgaben zu lösen

• Formulierung und Umsetzung von Kundenanforderungen in verifizierbare Systemspezifikationen
• Verwaltung neuer komplexer System-Funktionen und Schnittstellen
• Realisierung der spezifizierten Architekturelemente zu integrierbaren Einheiten
• Schrittweise Integration der Einheiten zu Komponenten, Subsystemen, Systemen und deren Verifikation bis hin zur Abnahme und Validierung mit dem Auftraggeber
• Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Entwicklungsschritte
• Koordination der Aufgaben eines verteilten und dabei prozess-integrierten Entwicklungsteams

Der Entwicklung steht ein standardisiertes Rahmenwerk von Standards und Normen zur Verfügung. Dazu gehören Standards wie ISO/IEC 15288, 15504, 16949, 26262, RTCA DO178B/C, SAE ARP 4754, SAE ARP 4761. Von Zulieferern wird üblicherweise der Nachweis der Konformität durch eine Zertifizierung nach CMMI bzw. Automotive SPICE vom Kunden verlangt.

Der nachhaltige Einsatz eines prozesskonformen Systems Engineerings erfordert Experten, die über den Projektlebenszyklus zur Verfügung stehen. Dies ist mit Kosten verbunden, die in der Regel nur bei großen Projekten getragen werden können. Kleine und mittelgroße Unternehmen sind deshalb bei der Bewältigung dieser Aufgaben auf externes Expertenwissen angewiesen, damit wettbewerbsfähige Produkte hergestellt werden können.

Die modell-basierte Systementwicklung hat sich in jüngster Zeit immer mehr etabliert. Um die komplexe Produktenwicklung einem Systems Engineering zugänglich zu machen, wird das zu entwickelnde System in einem Modell abstrahiert, welches im Laufe der Entwicklung immer weiter verfeinert und über den gesamten Projektlebenszyklus gepflegt wird.

Diese modellbasierte Systementwicklung ermöglicht eine klare und eindeutige Kommunikation von technischen Sachverhalten. Die Handhabung von Komplexität wird erleichtert und Risiken werden vermindert. Dies führt unmittelbar zu einer schnelleren und kostengünstigeren Entwicklung indem die Eintrittswahrscheinlichkeit von Risiken und deren Auswirkung reduziert wird. Die Methode hat sich in den Disziplinen von Konstruktion, Hardware-, Elektronik (CAD) und Software- Entwicklung (UML) seit langem bewährt. In den letzten Jahren wurde versucht Modellierungsmethoden auch der den Disziplinen vorgelagerten Systemspezifikations-, Systemanalyse- und Systemdesign-Phasen durch Entwicklung neuer Sprachen und Werkzeugen zugänglich zu machen. Gerade in dieser Phase werden die Kosten entscheidend bestimmt. Fehler, die in dieser Phase gemacht werden, können, falls in dieser Phase erkannt, noch mit relativ geringen Kosten korrigiert werden. Eine klare, eindeutige und fehlerfreie Kommunikation ist damit in dieser Phase entscheidend für den Projekterfolg, vor allem dann falls mit virtuellen, verteilten Teams und länderübergreifend entwickelt wird.

Eine erfolgreiche Modellierung setzt zum einen Erfahrung und Kenntnis der technischen Domäne, der Herstellungsschritte und dem Einsatzkontext des Produkts voraus. Zum anderen wird Erfahrung im Anwendungsbereich und Kenntnis der Stärken und Grenzen der jeweiligen Modellierungs-sprache, -methode und -werkzeug benötigt, um das optimale Ergebnis zu erzielen. Großer Wert wird dabei auf Prozesse und Modelle gelegt, die der Entwicklungsaufgabe angemessen sind und die Rollen der Teams und seiner Mitglieder. Dies setzt einen vorhergehenden Planungsprozess voraus. Das Produkt des Prozesses ist der Modell Management Plan, der den Umfang der Aufgabe, Modellgültigkeit, Modelllebensdauer und die Rollen aller Beteiligten beschreibt und festlegt. Die Entwicklung des Modells folgt diesem Plan.

Das Modell besteht aus Daten und ihren Beziehungen. Zum einen sind dies die Beschreibung der statischen Systemstruktur, zum anderen die Beschreibung des dynamischen Systemverhaltens und der Verantwortlichkeit von Systemelementen zur Realisierung der funktionalen und nicht-funktionalen Systemanforderungen. Die Beschreibung wird mittels einer der Aufgabenstellung gerechten, eindeutigen und standardisierten Sprache gemacht, die wo erforderlich, um weitere standardisierte Sprachelemente erweitert wird. Zum Beispiel lassen sich damit einschränkende Randbedingungen genauer und detaillierter beschreiben.

Für die Erstellung eines deskriptiven Modells wird von uns bevorzugt SysML eingesetzt. Abhängig von Projekt und Aufgabe, zum Beispiel für Echtzeitanwendungen, werden geeignete Spracherweiterungen eingesetzt.

Die Entwicklungsmethode begleitet den Weg vom Aufgreifen der Stakeholder und Kundenanforderungen, über die Systemspezifikation, über das Systemmodell, Implementierung und Integration. Angefangen vom frühen Erfassen der Anforderungen aller vom System betroffenen Akteure werden funktionale und nicht-funktionale Systemanforderungen abgeleitet. Davon ausgehend wird mit unterschiedlichen Methoden ein Systemmodell (monolithisch/föderativ und deskriptiv/analytisch) inkrementell und iterativ aufgebaut. Dabei kommen je nach Aufgabenstellung objekt-orientierte, klassisch funktionale oder auch Mischformen beider Methoden zum Einsatz. Vorhandene Modell können wiederverwendet und in das Gesamtmodell integriert werden. Das Modell durchläuft stets einen Verifikations- und Validierungsprozess. Ein verifiziertes und validiertes Modell unterstützt dabei die Integration, Verifikation und Validierung des Gesamtsystems.

Die wirtschaftliche Erstellung eines Modells, dessen Datenintegrität, Validierung, Verifikation und Nachverfolgbarkeit dieser Schritte wird durch moderne Werkzeuge unterstützt. Dabei ist auf Austauschbarkeit des Datenformats zu achten. Dies ermöglicht Systemmodelle nicht nur während der Produktentwicklung sondern auch bis zum Ende des Produktlebenszyklus zu benutzen und zu pflegen, in dem das Datenmodell von weiteren Werkzeugen genutzt werden kann. Gerade im Änderungsmanagement spielt hier die modell-basierte Entwicklung ihre Stärken aus, indem eine Änderung nur an einer Stelle gemacht zu werden braucht und damit das geänderte Modellelement auch an allen andere Stellen zur Verfügung steht wo dieses benutzt wird. Damit wird die Integrität und Konsistenz aller Modellelemente auf einfache Weise sichergestellt.