Generatives MBSE für Hightech

Stellen Sie sich ein Team brillanter Ingenieure vor, Pioniere auf dem Gebiet der Elektronik der nächsten Generation. Ihre Mission: ein bahnbrechendes vernetztes Gerät zu entwickeln – vielleicht ein ausgeklügeltes Wearable, ein Smart-Home-Gadget oder vielleicht eine Komponente einer autonomen Drohne. Die erste Vision ist vielversprechend. Die Luft knistert vor Innovation. Doch mit fortschreitender Entwicklung schleicht sich ein vertrautes Gefühl der Fragmentierung ein. Die schiere Komplexität der Systeme, die sie zu entwickeln versuchen, mit ihrem verworrenen Geflecht aus Hardware, anspruchsvollen Anforderungen an die Softwareentwicklung und immer neuen Erwartungen der Benutzer, fühlt sich immer undurchdringlicher an, und es wird immer schwieriger, effektiv zu kommunizieren.

Klassische Methoden kommen zunehmend an Ihre Leistungsgrenzen. Immer mehr Tabellenkalkulationen, veraltete Konstruktionsdokumente, und ein endloses hin- und Her zwischen voneinander abgeschotteten Teams. So sieht oft die Realität aus. Die Verwaltung des Requirements Engineering ist eine enorme Herausforderung, da sich die Kundenanforderungen rasant ändern. Gleichzeitig wird die Sicherstellung der Systemzuverlässigkeit zur Herkulesaufgabe, weil spät entdeckte Konstruktionsfehler teure Nacharbeiten und Verzögerungen verursachen. Physische Prototypen verschlingen Zeit und Budget, legen Integrationsprobleme auf und zwingen Teams zurück an den Start, wodurch der Druck steigt. Verifizierungs- und Validierungsprozesse ziehen sich endlos hin und wirken wie eine unüberwindbare Hürde vor der Markteinführung. Für viele Unternehmen der dynamischen Elektronikbranche ist das bittere Realität und nicht nur ein Gedankenspiel. Durch die rasante Zunahme von Vernetzung und softwarebasierter Funktionalität wird der Entwicklungsprozess ohne neue Methoden häufig von Ineffizienz, steigenden Kosten und permanenten Komplexitätsproblemen belastet.

Die Stärke des modellbasierten Systems Engineering (MBSE)

Was wäre, wenn es eine Möglichkeit gäbe, diesem komplexen Prozess von Grund auf Intelligenz und Kohärenz zu verleihen? Ein grundlegendes Rahmenwerk, das nicht nur steuert, sondern wirklich alle Aspekte der modernen Produktentwicklung verbindet, erfasst und stärkt? Hier kommt generatives MBSE ins Spiel, - eine Umgebung, die ganzheitliches Systemdenken und fortschrittliches, kollaboratives Modellieren ermöglicht, indem sie die Kraft virtueller Zwillinge nutzt. Generatives MBSE beschleunigt den Innovationsprozess erheblich und macht ihn anpassungsfähiger, vorausschauender und aussagekräftiger.

Dabei geht es nicht um statische Diagramme, sondern darum, ein dynamisches, intelligentes und vernetztes digitales Gefüge über den gesamten Systemlebenszyklus hinweg zu schaffen. Stellen Sie sich eine modellbasierte Plattform vor, die als zentrales Netzwerk fungiert, in dem jede Information, jede Anforderung, jeder Funktionsblock, jede logische Verbindung und jede physische Komponente entlang des gesamten RFLP-Zyklus (Requirements, Functional, Logical, Physical) definiert, verknüpft und kontinuierlich aktualisiert wird. Dieses vernetzte Modell wird zum lebendigen Bauplan, zum gemeinsamen virtuellen Zwilling, der einen nahtlosen Informationsfluss ermöglicht, echtes Systemdenken fördert und die effektive Erstelliung und Nutzung kollaborativen Wissens für Innovationen im Elektronikbereich vorantreibt.

Generatives MBSE erweitert die Reichweite und Wirksamkeit der Systeme-Engineering-Praktiken. Durch die Anreicherung von Systemmodellen mit fachspezifischer Semantik (wie sie für die Elektronik entscheidend ist) und deren Erweiterung um KI und maschinelles Lernen ermöglicht es die automatische Modellerzeugung und -abstraktion. Es schafft ein Umfeld, in dem die MBSE-Methode als intelligenter Weg fungiert, der Informationen und Prozessrückmeldungen übermittelt und komplexe Funktionen nahtlos in der gesamten Organisation ermöglicht.

Betrachten Sie die Auswirkungen:

• Frühe Kohärenz und Fehlererkennung: Mit leistungsfähigen modellbasierten Systems Engineering-Werkzeugen können Ingenieure frühzeitig Verhaltenssimulationen durchführen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihr elektronisches System virtuell unter verschiedenen Bedingungen testen … noch bevor ein einzelnes physisches Bauteil gefertigt wird. So können Designfehler frühzeitig erkannt, Kompromisse sogfältig abgewogen und sichergestellt, werden, dass das Nutzererlebnis wirklich mit den technischen Möglichkeiten übereinstimmt.
• Verbesserte Zuverlässigkeit durch durchdachtes Design: Integrieren Sie ausgefeilte Risikoanalysen direkt in Ihre Modelle. Techniken wie FMEA (Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse) und FTA (Fault Tree Analysis, Fehlerbaumanalyse) sind keine getrennten, umständlichen Prozesse mehr. Sie werden zu einem festen Bestandteil der MBSE-Methode und liefern die Rückverfolgbarkeit sowie die Daten, die für die proaktive Erkennung und Beseitigung potenzieller Fehlerquellen nötig sind. Dies bedeutet, von Anfang an robustere und zuverlässigere Produkte zu entwickeln.
• Effizientere Verifizierungs- und Validierungsprozesse: Das umfassende Systemmodell bietet eine einzigartige Grundlage für Verifizierung und Validierung. Da Testfälle direkt mit Anforderungen und Designelementen im Modell verknüpft sind, wird die Auswirkungsanalyse von Änderungen präzise und effizient. Keine redundanten Tests mehr; Verifizierungs- und Validierungsaufwände werden gezielt, was enorm Zeit und Kosten spart.
• Silos überwinden, Kräfte bündeln: Eine gemeinsame modellbasierte Plattform fungiert als verbindendes Netzwerk und fördert eine bisher unerreichte Zusammenarbeit. Ob es um die Partitionierung der Hardwarearchitektur, die Optimierung des elektronischen Systemdesigns oder die Koordination der komplexen Softwareentwicklung im Gesamtsystem geht – alle arbeiten aktuellen und miteinander vernetzten Informationen. Dieser semantische, modellbasierte und datengestützte Ansatz sorgt dafür, dass die „Black Boxes” der traditionellen Entwicklung zu „White Boxes” werden - verständlich, transparent und beherrschbar.