In diesem Vortrag werden Herausforderungen bei der praktischen Anwendung von Model-based Systems Engineering (MBSE) für die Entwicklung cyber-physischer Systeme diskutiert, die sich durch komplexe und in hohem Maße interagierende Anforderungen, Funktionen und Subsysteme auszeichnen. Die Interaktion dieser in weiten Teilen softwaredefinierten Produkte, wie etwa Automobile oder Flugzeuge sowohl mit anderen Systemen, wie auch mit unserer physikalischen Welt, führt zu einer hohen Komplexität und stellt hohe Anforderungen an deren Sicherheit, Zuverlässigkeit und Performanz.
Aus verschiedenen Blickwinkeln nähern wir uns der Frage, und wie das Engineering von software-intensiven, kritischen Systemen mit Hilfe von MBSE schneller, kostengünstiger und agiler werden an, und wie und wo der Modellierungsaufwand dabei amortisiert und Einsparpotenziale ausgeschöpft werden können. Die zentrale Frage ist, wie semantisch reichhaltige Modelle nicht nur die Voraussetzungen für die Definition einer geeigneten Engineering-Methodik bilden können, sondern warum diese auch das Potenzial zur Vorverlagerung und (Teil-)Automatisierung von sowohl Entwurfs- als auch Verifikationsaufgaben haben. Basierend auf den Erfahrungen aus der Zusammenarbeit mit Industriepartnern aus verschiedenen Branchen stellen wir Lösungsansätze vor, die veranschaulichen, wie die Integration fortschrittlicher Techniken wie formale Methoden, (Co-)Simulation und KI-basierte Verfahren MBSE effektiv voranbringen können.
Wir geben wir einen Überblick über unsere aktuellen ForschungsergebnisseOpen Source Werkzeug-Prototypen und Testbeds wie bspw. die AutoFOCUS3-Werkzeugplattform und das fortiss Mobility Lab. Wir beleuchten Verfahren zur Unterstützung der Entwurfsphase (Analyse und Optimierung von Systemarchitekturen, Ansätze zur strukturierten Wiederverwendung und Variantenmanagement), sowie Ansätze zu simulationsbasierten Integrations- und Robustheitstests auf Systemebene. Darüber hinaus gehen wir auf Herausforderungen bei der kollaborativen Nutzung von MBSE für große Systeme ein, wie z.B. die Qualität und Konsistenz von Modellen.
Simon Barner erwarb 2006 sein Diplom in Informatik an der Technischen Universität München (TUM), wo er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Robotik und Embedded Systems tätig war. Bei fortiss leitet er das Kompetenzfeld für Modellbasiertes Systems Engineering, wo er an Verfahren zum modellbasierten Entwurf und Verifikation von Systemarchitekturen für sicherheitskritische Systeme forscht und den Transfer in verschiedene Domänen wie Automotive, Luft- und Raumfahrt und Industrieautomatisierung vorantreibt.