Einführung
Da technische Systeme zunehmend softwaredefiniert, vernetzt, autonom und multidisziplinär werden, stehen Organisationen vor beispiellosen Herausforderungen bei der Verwaltung von Anforderungen, Architekturen, Schnittstellen, Simulationen, Verifizierungsaktivitäten und Compliance-Verpflichtungen während des gesamten Produktlebenszyklus.
Traditionelle dokumentenzentrierte Systementwicklungsansätze haben oft Schwierigkeiten, Konsistenz, Rückverfolgbarkeit, Zusammenarbeit und Transparenz zwischen Teams aufrechtzuerhalten, die in den Bereichen Mechanik, Elektrotechnik, Software, Sicherheit, Cybersicherheit und Betrieb tätig sind.
Modellbasierte Systementwicklung (MBSE) hat sich als transformative Methodik etabliert, die unzusammenhängende Dokumente durch integrierte Systemmodelle ersetzt, welche als maßgebliche Quelle für technische Informationen dienen. Künstliche Intelligenz (KI) treibt MBSE heute weiter voran, indem sie intelligente Automatisierung, prädiktive Analysen, automatisierte Rückverfolgbarkeit, Modellgenerierung und KI-gestützte Entscheidungsfindung im gesamten digitalen Entwicklungsökosystem einführt.
Von der Anforderungsanalyse mittels natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) über die Generierung von SysML-Modellen, digitale Zwillinge, Verifizierungsplanung und Compliance-Management bis hin zur Optimierung von Entwicklungsprozessen – KI verändert grundlegend, wie Unternehmen komplexe Systeme entwerfen, entwickeln, validieren und warten. KI-gestütztes MBSE integriert maschinelles Lernen, NLP, große Sprachmodelle (LLMs) und generative KI direkt in die Arbeitsabläufe der Systementwicklung, um repetitive Tätigkeiten zu automatisieren und gleichzeitig die Entwicklungsqualität und Entscheidungsfindung zu verbessern.
Dieser Leitfaden untersucht, wie KI die modellbasierte Systementwicklung verändert, welche Vorteile sie bietet, wichtige Anwendungsfälle, Herausforderungen bei der Implementierung, Branchenanwendungen, Compliance-Überlegungen und Best Practices für eine erfolgreiche Einführung.
Was ist KI im modellbasierten System-Engineering (MBSE)?
KI im modellbasierten System-Engineering bezeichnet die Integration von Technologien der künstlichen Intelligenz – einschließlich maschinellem Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), generativer KI, großen Sprachmodellen (LLMs), Wissensgraphen und prädiktiver Analytik – in MBSE-Workflows, um Engineering-Aktivitäten zu automatisieren, die Modellqualität zu verbessern, die Rückverfolgbarkeit zu stärken und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
Traditionelles MBSE konzentriert sich auf die Erstellung und Pflege von Systemmodellen, die Folgendes definieren:
- Voraussetzungen:
- Architekturen
- Schnittstellen
- Behaviors
- Einschränkungen
- Überprüfungsmethoden
- Validierungsaktivitäten
KI erweitert diese Fähigkeiten, indem sie als intelligenter Ingenieurassistent fungiert, der Folgendes leisten kann:
- Analyse großer Mengen technischer Daten
- Erkennen fehlender Anforderungen
- Inkonsistenzen und Konflikte erkennen
- Generierung und Verbesserung von Systemmodellen
- Automatisierung der Rückverfolgbarkeitserstellung
- Vorhersage von technischen Risiken
- Unterstützung von Compliance-Aktivitäten
- Verbesserung der Verifizierungs- und Validierungsplanung
Anstatt Systemingenieure zu ersetzen, erweitert KI die menschliche Expertise, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisiert und es den Ingenieuren ermöglicht, sich auf Architekturoptimierung, Kosten-Nutzen-Analysen, Innovation und geschäftskritische Entscheidungen zu konzentrieren.
Warum KI im modernen MBSE wichtig ist
Zunehmende Systemkomplexität
Moderne Produkte enthalten:
- Millionen Zeilen Software
- Tausende von Schnittstellen
- Komplexe cyber-physische Interaktionen
- Eingebettete KI und Autonomie
- Umfangreiche Sicherheits- und Cybersicherheitsanforderungen
Die manuelle Verwaltung dieser Beziehungen ist zunehmend nicht mehr tragbar.
Anforderungsexplosion
Große Programme in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Verteidigung, Schienenverkehr und Medizintechnik umfassen häufig:
- Zehntausende Anforderungen
- Tausende von Testfällen
- Mehrere Risikoanalysen
- Zahlreiche Compliance-Verpflichtungen
KI ermöglicht es Ingenieuren, diese Artefakte automatisch zu verarbeiten, zu klassifizieren, zu validieren und zu verknüpfen.
Digitale Transformation im Engineering
Organisationen setzen zunehmend auf Folgendes:
- Digitale Fäden
- Digitale Zwillinge
- MBSE
- System-of-Systems-Engineering
- Digitale Engineering-Ökosysteme
Künstliche Intelligenz erschließt zusätzlichen Wert, indem sie diese technischen Datensätze intelligent, durchsuchbar und nutzbar macht.
Schnellere Entwicklungszyklen
Marktnachfrage:
- Schnellere Innovation
- Höhere Qualität
- Reduzierung der kosten
- Größeres Vertrauen in die Einhaltung der Vorschriften
KI-gestütztes MBSE ermöglicht es Unternehmen, diese Erwartungen durch Automatisierung und intelligente Unterstützung zu erfüllen.
Wie KI den MBSE-Lebenszyklus unterstützt
KI für das Anforderungsmanagement
Requirements Engineering bleibt eine der wertvollsten Anwendungen von KI innerhalb MBSE.
Früher überprüften Ingenieure Folgendes manuell:
- Anforderungsspezifikationen
- Technische Handbücher
- Beiträge der Interessengruppen
- Regulierungsstandards
- Vertragsdokumente
Dieser Prozess ist langsam, teuer und fehleranfällig.
NLP-basierte Anforderungsextraktion
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglicht es Organisationen, automatisch Folgendes zu tun:
- Anforderungen aus Dokumenten extrahieren
- Anforderungen klassifizieren
- Identifizieren Sie Duplikate
- Anforderungen kategorisieren
- Inkonsistenzen erkennen
- Anforderungen für die Modellierung vorbereiten
Durch künstliche Intelligenz wird der Aufwand, der zur Umwandlung von Rohdaten aus dem Ingenieurwesen in strukturierte Anforderungen erforderlich ist, drastisch reduziert.
KI-gestützte Anforderungsqualitätsanalyse
KI kann Folgendes erkennen:
- Mehrdeutige Sprache
- Fehlende Akzeptanzkriterien
- Nicht überprüfbare Anforderungen
- Schwache Terminologie
- Widersprüchliche Aussagen
Beispielsweise kann KI Wörter wie die folgenden kennzeichnen:
- Schnell
- Zuverlässig
- Effizient
- Benutzerfreundlich
und messbare, überprüfbare Alternativen empfehlen.
Dies verbessert die Qualität der Anforderungen, bevor die Architektur- und Modellierungsaktivitäten beginnen.
KI für die Systemarchitekturentwicklung
Die Systemarchitektur definiert, wie die Komponenten interagieren, um die Missionsziele zu erreichen.
KI unterstützt Architekten durch:
- Architekturmuster identifizieren
- Empfehlung von Designalternativen
- Abwägung von Kompromissen
- Erkennung von Abhängigkeitskonflikten
- Unterstützung der Architekturoptimierung
Diese Fähigkeiten helfen Organisationen dabei, robustere und skalierbarere Systemarchitekturen zu schaffen.
KI für die SysML-Modellgenerierung
Eine der vielversprechendsten Anwendungen von KI-gestütztem MBSE ist die automatisierte Modellgenerierung.
Traditionell übersetzten Ingenieure die Anforderungen manuell in:
- Anwendungsfalldiagramme
- Aktivitätsdiagramme
- Zustandsmaschinen
- Blockdefinitionsdiagramme
- Interne Blockdiagramme
Dieser Prozess stellt oft einen Engpass dar.
Generative KI und LLMs können:
- Anforderungen in SysML-Diagramme umwandeln
- Strukturmodelle generieren
- Verhaltensmodelle vorschlagen
- Schnittstellendefinitionen erstellen
- Empfehlen Sie Modellverfeinerungen
Dadurch wird der manuelle Modellierungsaufwand erheblich reduziert.
KI-gestützte SysML-Copiloten
Moderne SysML-KI-Copiloten ermöglichen es Ingenieuren:
- Interaktion in natürlicher Sprache
- Modelle automatisch generieren
- Architektonische Alternativen erkunden
- Modellstrukturen iterativ verfeinern
Ingenieure verbringen weniger Zeit mit dem Zeichnen von Diagrammen und mehr Zeit mit der Verbesserung des Systemverhaltens und der Designqualität.
KI für das Rückverfolgbarkeitsmanagement
Rückverfolgbarkeit ist für den Erfolg im System-Engineering unerlässlich.
Organisationen müssen die Beziehungen aufrechterhalten zwischen:
- Voraussetzungen:
- Models
- Risiken
- Tests
- Verifizierungsartefakte
- Konformitätsnachweis
Die manuelle Rückverfolgbarkeit ist kostspielig und fehleranfällig.
Automatisierte Rückverfolgbarkeit
KI kann automatisch:
- Rückverfolgbarkeitsverbindungen erstellen
- Beziehungen überprüfen
- Gerissene Ketten erkennen
- Verwaiste Artefakte identifizieren
- Versteckte Abhängigkeiten aufdecken
Intelligente Wirkungsanalyse
Wenn sich eine Anforderung ändert, kann die KI dies sofort erkennen:
- Betroffene Modelle
- Architekturkomponenten
- Verifizierungsaktivitäten
- Testfälle
- Konformitätsnachweis
Dies verbessert die Effizienz des Veränderungsmanagements erheblich.
KI für Verifizierung und Validierung
Verifizierung und Validierung (V&V) beanspruchen oft erhebliche Ingenieursressourcen.
KI unterstützt V&V durch:
- Identifizierung von Verifizierungslücken
- Empfehlung von Testfällen
- Priorisierung der Testaktivitäten
- Verbesserung der Abdeckungsanalyse
- Vorhersage fehleranfälliger Bereiche
Diese Fähigkeiten steigern die Effizienz der Tests und reduzieren gleichzeitig die Qualitätsrisiken.
KI, digitale Fäden und digitale Zwillinge
Der digitale Faden verbindet technische Informationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
KI stärkt Initiativen zur Digitalisierung des Fadens durch:
- Beziehungsentdeckung
- Kontinuierliche Validierung
- Automatisierung der Wirkungsanalyse
- Domänenübergreifende Artefaktverknüpfung
Entwicklung digitaler Zwillingssysteme
KI-gestützte digitale Zwillinge lernen kontinuierlich von:
- Sensordaten
- Betriebsinformationen
- Simulationsergebnisse
- Leistungsmetriken
Diese Systeme können:
- Fehler vorhersagen
- Anomalien erkennen
- Operationen optimieren
- Wartungsplanung verbessern
Künstliche Intelligenz schlägt eine Brücke zwischen physischen und virtuellen Systemen, indem sie Modelle kontinuierlich anhand von Daten aus der realen Welt aktualisiert.
KI für multidisziplinäre Designanalyse und -optimierung (MDAO)
MDAO integriert mehrere Ingenieursbereiche, um die Leistung zu optimieren.
Anwendungen:
- Aerodynamik
- Strukturelle Analyse
- Wärmemanagement
- Zuverlässigkeitstechnik
- Kostenoptimierung
KI verbessert MDAO durch:
- Beschleunigung von Optimierungsalgorithmen
- Erstellung von Ersatzmodellen
- Erkundung größerer Gestaltungsräume
- Optimale Kompromisse identifizieren
Organisationen können den Rechenaufwand drastisch reduzieren und gleichzeitig die Ergebnisse im Engineering verbessern.
Wichtigste Vorteile von KI in MBSE
Verbesserte Produktivität im Ingenieurwesen
Durch die Automatisierung wiederkehrender Ingenieurstätigkeiten können sich die Teams auf Innovation und Designentscheidungen konzentrieren.
Verbesserte Modellqualität
Durch kontinuierliche Analysen werden Unstimmigkeiten, Auslassungen und Konflikte aufgedeckt, bevor sie zu kostspieligen Problemen werden.
Schnellere Entwicklungszyklen
Die Automatisierung beschleunigt die Anforderungsanalyse, die Modellierung, das Rückverfolgbarkeitsmanagement und die Verifizierungsplanung.
Bessere technische Entscheidungen
KI-gestützte Erkenntnisse helfen Ingenieuren, Alternativen mithilfe datengetriebener Analysen zu bewerten.
Stärkere Rückverfolgbarkeit
Die automatisierte Rückverfolgbarkeit gewährleistet, dass die Beziehungen innerhalb des Lebenszyklus korrekt und vollständig bleiben.
Reduziertes technisches Risiko
Prädiktive Analysen identifizieren potenzielle Probleme frühzeitig in der Entwicklung.
Verbesserte Bereitschaft zur Einhaltung von Vorschriften
Die KI validiert kontinuierlich Abdeckung, Rückverfolgbarkeit und Nachweise anhand der regulatorischen Anforderungen.
KI in MBSE branchenübergreifend
Luft- und Raumfahrt und Verteidigung
Organisationen nutzen KI-gestütztes MBSE, um:
- Verwaltung unternehmenskritischer Systeme
- Verbesserung der Zertifizierungsbereitschaft
- Initiativen im Bereich des digitalen Engineerings verbessern
- Analysieren Sie komplexe Architekturen
Automobil- und autonome Systeme
KI unterstützt:
- ADAS-Entwicklung
- Entwicklung autonomer Fahrzeuge
- Analyse der funktionalen Sicherheit
- Optimierung der Fahrzeugarchitektur
Medizintechnik
Organisationen im Bereich medizinischer Geräte nutzen KI-gestützte MBSE, um:
- Verbessern Sie das Risikomanagement
- Entwicklung beschleunigen
- Rückverfolgbarkeit des Designs gewährleisten
- Unterstützen Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Schiene und Transport
KI unterstützt bei:
- Sicherheitsgarantie
- Systemintegration
- Änderungsmanagement
- Verifizierungsplanung
Industrial Automation
Organisationen nutzen KI, um:
- Verbessern Sie die Zuverlässigkeit
- Digitale Zwillinge verwalten
- Ermöglichen Sie vorausschauende Wartung
- Optimierung von Steuerungssystemen
KI für Anforderungsmanagement, Rückverfolgbarkeit und den digitalen Faden
Requirements Engineering bleibt die wertvollste KI-Anwendung innerhalb von MBSE.
KI hilft Organisationen:
- Analysieren großer Anforderungsrepositorys
- Fehler erkennen
- Qualität verbessern
- Anforderungen klassifizieren
- Unterstützungswirkungsanalyse
- Empfehlungen zur Rückverfolgbarkeit generieren
Bei Programmen, die Tausende von Anforderungen verwalten, reduziert KI den Überprüfungsaufwand drastisch und verbessert gleichzeitig die Qualität.
KI stärkt den digitalen Faden durch:
- Automatisierte Beziehungserkennung
- Kontinuierliche Rückverfolgbarkeitsvalidierung
- Intelligente Navigation
- Domänenübergreifende Artefaktverknüpfung
Diese Fähigkeiten sind für groß angelegte Ingenieurprogramme, bei denen eine manuelle Rückverfolgbarkeit unpraktisch ist, von entscheidender Bedeutung.
KI für Risikomanagement und Compliance
Sicherheitskritische Branchen müssen die Einhaltung zahlreicher Normen nachweisen.
KI unterstützt die Einhaltung von Vorschriften durch:
- Abdeckung der Überwachungsanforderungen
- Aufdecken von Compliance-Lücken
- Identifizierung regulatorischer Konflikte
- Unterstützung von Audits
- Automatische Beweiserfassung
Zu den wichtigsten Standards gehören:
- ISO 26262
- DO-178C
- ARP4754A/B
- IEC 61508
- IEC 62304
- ISO 14971
- FDA-Designkontrollen
- EN 50128
KI-gestützte Rückverfolgbarkeit und Transparenz reduzieren den Aufwand für die Auditvorbereitung erheblich.
Erklärbare KI (XAI) und ontologiegesteuerte MBSE
Die Herausforderung der Halluzinationen im LLM-Studium
Große Sprachmodelle sind zwar leistungsstark, können aber fehlerhafte Ergebnisse liefern.
In sicherheitskritischen Branchen können Halluzinationen zu Folgendem führen:
- Falsche Anforderungen
- Ungültige Architekturen
- Compliance-Verstöße
- Sicherheitsrisiken
Diese Risiken sind in zertifizierten Systemen nicht tolerierbar.
Erklärbare KI (XAI)
Erklärbare KI stellt sicher, dass:
- Die Empfehlungen sind transparent
- Entscheidungen sind überprüfbar
- Ingenieure verstehen KI-Logik
- Die Zertifizierungsnachweise werden aufbewahrt
Ontologiegesteuerte MBSE
Ingenieurontologien bieten:
- Formale Zwänge
- Domänenspezifische Regeln
- Regulatorische Leitplanken
- Logische Konsistenz
Gemeinsam tragen XAI und Ontologien dazu bei, dass KI in sicherheitskritischen Entwicklungsumgebungen vertrauenswürdig bleibt.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI in MBSE
Datenqualitätsprobleme
KI benötigt:
- Genaue Anforderungen
- Gut strukturierte Modelle
- Konsistente technische Daten
Mangelhafte Datenqualität schränkt die Effektivität ein.
Erklärbarkeitsbedenken
Technische Entscheidungen müssen transparent und nachvollziehbar bleiben.
Governance-Anforderungen
Die von der KI generierten Ergebnisse bedürfen einer menschlichen Überprüfung und Validierung.
Integrationskomplexität
Organisationen müssen KI integrieren mit:
- MBSE-Plattformen
- Anforderungstools
- ALM-Systeme
- Engineering-Repositories
Bewährte Verfahren für die Implementierung von KI in MBSE
Beginnen Sie mit Anwendungsfällen mit hohem Nutzen.
Konzentrieren Sie sich auf:
- Anforderungsanalyse
- Rückverfolgbarkeitsmanagement
- Verifizierungsplanung
- Einflussanalyse
Prozesse mit menschlicher Beteiligung aufrechterhalten
KI sollte das ingenieurtechnische Fachwissen ergänzen, nicht ersetzen.
Etablierung einer soliden Daten-Governance
Die technischen Daten sollten Folgendes enthalten:
- Genaue
- Rückverfolgbar
- Strukturierte
- Einheitliche
Erklärbarkeit priorisieren
Wählen Sie KI-Lösungen, die eine transparente Argumentation ermöglichen.
Ergebnisse kontinuierlich messen
Track:
- Anforderungen an die Qualität
- Rückverfolgbarkeitsabdeckung
- Verifizierungseffizienz
- Fehlerreduzierung
Wie Visure KI-gesteuertes MBSE unterstützt
Die Visure Requirements ALM Platform bietet eine leistungsstarke Grundlage für KI-gestütztes MBSE, indem sie Unternehmen dabei unterstützt, Anforderungen, Rückverfolgbarkeit, Risiken, Tests, Compliance und Verifizierungsaktivitäten in einer zentralisierten Entwicklungsumgebung zu verwalten.
Zu den KI-gestützten Funktionen von Visure gehören:
- KI-gestützte Anforderungsanalyse
- Qualitätsbewertung der Anforderungen
- Intelligente Rückverfolgbarkeit
- Automatisierung der Wirkungsanalyse
- Risikoidentifikation
- Unterstützung bei der Vorbereitung auf die Einhaltung von Vorschriften
Mithilfe von Visure Quality Analyzer und Vivia AI Assistant können Entwicklungsteams Anforderungen automatisch extrahieren, sie anhand von Best Practices der Branche wie den INCOSE-Richtlinien bewerten, Unklarheiten identifizieren, Konflikte aufdecken und die durchgängige Rückverfolgbarkeit während des gesamten Lebenszyklus gewährleisten.
Organisationen können:
- Verbesserung der Anforderungsqualität
- Rückverfolgbarkeit stärken
- Beschleunigte Einhaltung
- Verbesserung der Zusammenarbeit im Ingenieurwesen
- Unterstützung von Initiativen im Bereich Digital Engineering
- Die zunehmende Systemkomplexität bewältigen
Visure ermöglicht es Unternehmen, KI-gestützte MBSE-Workflows sicher einzusetzen und gleichzeitig die in regulierten Branchen erforderliche Transparenz, Kontrolle, Rückverfolgbarkeit und Prüfbarkeit aufrechtzuerhalten.
Die Zukunft der KI in MBSE
Die Zukunft von KI-gestütztem MBSE umfasst Folgendes:
- Autonome Ingenieurassistenten
- Konversationelle SysML-Modellierung
- Intelligente digitale Fäden
- KI-gesteuerte digitale Zwillinge
- Prädiktive Systementwicklung
- Automatisierte Compliance-Generierung
- Erweiterte Modelloptimierung
- Echtzeit-Entscheidungsunterstützung im Ingenieurwesen
Da sich die digitale Technik ständig weiterentwickelt, wird KI zu einer Kernkompetenz moderner Systementwicklungsumgebungen werden.
Fazit
Künstliche Intelligenz verändert die modellbasierte Systementwicklung rasant, indem sie Anforderungsmanagement, Systemmodellierung, Architekturentwicklung, Rückverfolgbarkeit, Verifizierung, Validierung, Risikomanagement und Compliance-Aktivitäten verbessert.
Da Systeme zunehmend softwareintensiver, vernetzter und regulierter werden, bietet KI die intelligente Automatisierung, die notwendig ist, um die wachsende Komplexität zu bewältigen und gleichzeitig Qualität, Produktivität und Entscheidungsfindung zu verbessern.
Organisationen, die KI mit starker Governance, Nachvollziehbarkeit, Rückverfolgbarkeit und menschlicher Aufsicht kombinieren, können erhebliche Vorteile erzielen und gleichzeitig die in sicherheitskritischen Branchen erforderliche Strenge gewährleisten. Mit der Weiterentwicklung des digitalen Engineerings wird KI-gestütztes MBSE zu einem Eckpfeiler des System-Engineerings der nächsten Generation und unterstützt Organisationen bei der Bereitstellung innovativer, zuverlässiger, konformer und resilienter Systeme in großem Umfang.
