Motivation
Autos, Flugzeuge oder medizinische Geräte zeichnen sich durch komplexe, interagierende Anforderungen, Funktionen und Subsysteme unterschiedlicher Disziplinen aus (Mechanik, Elektronik, Software etc.). Um schnell zum marktreifen Produkt zu kommen, setzen Unternehmen oft auf Modellbasiertes Systems Engineering (MBSE). Aufgrund der mit den entwickelten Produktlinien rasant ansteigenden Anzahl und Komplexität besteht die Gefahr, dass die Potenziale von MBSE teilweise konterkariert werden. Die Kosten, hochwertige Modelle zu erstellen und zu warten, können damit sehr hoch werden.
Ziele und Vorgehen
Das Vorhaben KOMET hat das Ziel, den Wartungsaufwand von Modellen zu verringern, indem Änderungen, die komplexe Folgeänderungen nach sich ziehen, frühzeitig erkannt werden. Darüber hinaus sollen die Aufwände für Reviews reduziert werden, mit denen der Verminderung der Modellqualität entgegengewirkt werden kann und die von Standards und Normen wie IEC 61508 oder ISO 26262 gefordert werden. Um die Auswirkung von Änderungen automatisiert vorherzusagen, werden typische Verläufe und statistische Zusammenhänge aus aufeinanderfolgenden Modellversionen aus der Änderungshistorie erhoben. Zum automatischen Modellreview wird ein Machine-Learning-Ansatz entwickelt, der heute verfügbare Modellmetriken mit historischen Experten-Ratings korreliert und so Wartezeiten und Aufwände durch manuelle Review-Schleifen vermeidet. Um die Verfahren zu entwickeln und zu evaluieren, werden industrielle sowie mit Open-Source-Werkzeugen erstellte Modelle genutzt.
Innovationen und Perspektiven
In KOMET werden innovative Analyse- und Review-Verfahren entwickelt, die die Kosten beim Qualitätsmanagement von Systemmodellen senken und so Arbeitsplätze in deutschen Schlüsselbranchen wie Automobilbau, Medizintechnik oder Anlagenbau zukunftsfähig machen können. Die für marktgängige Modellierungswerkzeuge und Modellrepositories geeignete KOMET-Plattform wird einen Markt im Bereich „Digitales Systems Engineering“ erschließen.