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SysML v2 in der industriellen Erprobung

Bosch hat frühzeitig begonnen, den Nutzen der SysML v2 für ihre Projekte zu untersuchen. SysML v2 bietet im Vergleich zur SysML v1 eine textbasierte Notation, eine standardisierte API und verbesserte Erweiterbarkeitsmöglichkeiten. Diese Innovationen haben das Potenzial, den Informationsaustausch und die Effizienz in der Systemmodellierung erheblich zu verbessern. Doch warum ist dies von Bedeutung? Warum nicht lediglich SysML v1 behutsam erweitern?

Der Vortrag wird diese Fragen erörtern und darlegen, warum die oben genannten Merkmale dazu beitragen könnten, die Entwicklung komplexer Lösungen in der Fahrzeugindustrie, insbesondere bei der Konzeption von SW-Defined Vehicles (SDVs), effizienter zu gestalten. Insbesondere die Anwendung der textuellen Notation, auch bekannt als „model-as-code“, erweckt großes Interesse in zahlreichen softwareorientierten Projekten.

SysML v2 eröffnet somit nicht nur neue Möglichkeiten für die Systemmodellierung und den Datenaustausch, sondern wirft auch neue Fragestellungen auf. Im Rahmen des Vortrags werden wir diese Chancen und Herausforderungen anhand konkreter Beispiele sachlich diskutieren.

Samir Sarkic verantwortet den Bereich der Funktionalen Sicherheit im SW Campus von Bosch Automotive Electronics. Die Integration, Kapselung und Automatisierung der Aspekte der Funktionalen Sicherheit ist ein wichtiger Schwerpunkt seiner Arbeit. Um dies zu erreichen, ist MBSE eines der wichtigsten Bausteine. Aktuell unterstützt Samir verschiedene Projekte, die nach agilen Methoden arbeiten, bei der praktischen Umsetzung von MBSE mit integrierten Safety-Modellen.

David Kriesel

Bahnmining – Pünktlichkeit ist eine Zier

Die Bahn gibt ihre Verspätungen in „Prozent pünktlicher Züge pro Monat“ an. Das ist so radikal zusammengefasst, dass man daraus natürlich nichts interessantes lesen kann.

Jetzt stellen Sie sich mal vor, man könnte da mal ein bisschen genauer reingucken. Stellt sich raus: Das geht! Seit Anfang 2019 hat David Kriesel jeden einzelnen Halt jeder einzelnen Zugfahrt auf jedem einzelnen Fernbahnhof in ganz Deutschland systematisch gespeichert. Inklusive Verspätungen und allem drum und dran. Kriesels Datensatz umfasst knapp 25 Millionen Halte – mehr als 50.000 pro Tag.

Diese Datenmasse werden wir in einem bunten und humorvollen Vortrag erforschen und daran auf bunte Weise lernen, wie Guerilla-DataScience funktioniert.

David Kriesel ist Informatiker und hat in Bonn sowie an der Cornell University (Ithaca, New York, USA) studiert. Er arbeitet als DataScientist bei einem großen Konsumgüterkonzern, nebenberuflich als Consultant und Speaker für Konferenzen und Firmenveranstaltungen. Abseits der Informatik ist Kriesel sehr interessiert daran, wie die Digitalisierung der Welt die Gesellschaft beeinflusst. Dies legt nahe, dass er noch eine Sozialwissenschaft hätte dazustudieren sollen, er ist aber auch so zufrieden.

Jochen Epple, Mercedes Benz

Funktionsorientierte Entwicklung mit MBSE und Potentiale für den Einsatz von AI

Wir warten nicht auf die Transformation. Wir treiben sie.“ (Ola Källenius – Interview FAZ)​ ​Das Ziel ist von der Bauteil-orientierten zur (Kunden-) Funktions-orientierten Entwicklung umzustellen. Mit konsequentem, modellbasiertem Requirements und Architecture Management, durchgängiger Vernetzung der Informationen und dem Einsatz von AI wird Software in Zukunft automatisiert generiert und getestet.

Wir geben Einblick in die Potentiale und die aktuellen Ansätze.

Jochen Epple, Mercedes BenzJochen Epple hat über zehn Jahre Erfahrung in mittelständischen Unternehmen sowie Teil unterschiedlicher Softwareprojekte. Seit 2002 ist Herr Epple in der Forschung und Entwicklung bei der Mercedes-Benz AG tätig. Er hat bei dem Produktentwicklungsprozess von Mercedes und in der Projektleitung Mercedes C-/E-Klasse gearbeitet. Des Weiteren verantwortete er den weltweiten Rollout und Support der Einführung von Siemens NX Software. Seit März 2015 ist Herr Epple in der Führungsposition bei MBSE Platform and Solutions, die den Funktionalen Prototyp auf Basis von modellbasiertem Systems Engineering bei Mercedes-Benz einführt. Aktuell beschäftigt er sich mit der Rückverfolgbarkeit von der Kundenfunktion bis zum Fahrzeug-Softwareeinsatz unter der Nutzung von Wirkketten und modernen Modellierungsmethoden u.a. auf Basis der IBM ELM-Plattform

13 : 18 Hochformat

Anuschka Gummel hat einen Masterabschluss als Wirtschaftsingenieur Maschinenbau von der TU Kaiserslautern und ist seit 2018 als PLM/ALM Prozess- & und Methodenberaterin bei der BHC GmbH, insbesondere im MBSE & Traceability-Umfeld tätig.