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Ein kurzer gemeinsamer Start in den zweiten Konferenztag mit einem Rückblick auf den ersten Tag und Ausblick und Orientierung für den zweiten Tag.

UAF und SAF sind zwei Architekturrahmenwerke zur Modellierung von Systems-of-Systems und Systemen. Systeme werden durch die Bedürfnisse und Erwartungen globaler Stakeholder angetrieben sowie durch die Trends in den Unternehmen, die diese Systeme entwickeln und betreiben, wie das INCOSE Vision35 vorwegnimmt.

Gemäß ISO 42010 etablieren Architekturrahmenwerke eine gemeinsame Praxis für die Erstellung, Interpretation, Analyse und Nutzung von Architekturbeschreibungen innerhalb eines bestimmten Anwendungsbereichs oder Stakeholder-Gremiums. UAF wird von der OMG entwickelt, während SAF von der SAF-Arbeitsgruppe der GfSE entwickelt wird. Beide Rahmenwerke basieren auf der gemeinsamen Modellierungssprache SysML, decken jedoch unterschiedlichen Anwendungsbereiche ab und treffen sich an der Systemgrenze. UAF fokussiert sich auf die Modellierung von Unternehmungen mit einer Vielfalt von Ressourcen, einschließlich Systeme und System-of-Systems. Dort, wo UAF aufhört, Systeme bis ins kleinste Detail darzustellen, setzt SAF an und führt diese Aufgabe fort.

Beide Architekturrahmenwerke werden nicht nur bereits erfolgreich angewendet, sondern auch kontinuierlich weiterentwickelt. Wer mit beiden vertraut ist, verfügt über ein umfassendes Kommunikationsvermögen, das von unternehmerischen Trends bis hin zu den kleinsten Bestandeilen der beitragenden Systeme reicht.

Hugo Ormo ist Ingenieur und hat an der ETSEIB in Barcelona studiert. Er arbeitet als Berater bei einem globalen IT-Beratungsunternehmen, wobei sein Schwerpunkt auf der Transformation von Unternehmen hin zu Systems Engineering und MBSE liegt. Er ist zertifizierter GfSE Level A und schult seit 2022 als GfSE-Trainer. In diese Rolle hat er bereits mehr als fünfzig Personen zu GfSE Level B und C geschult. Ehrenamtlich führt er die UAF-Arbeitsgruppe der GfSE und ist Mitglied der UAF-Arbeitsgruppe der OMG.

Unendliche Geschichte! Die Daten sind nicht da oder nicht abzurufen, verstreut, unsauber, vielformatig, weil sie für ad-hoc Zwecke oder spezielle Apps entworfen wurden oder weil sie nur zeitweise gebraucht und erhoben wurden oder weil man sie als Surrogat zusammengestoppelte für etwas, was zu viel Mühe gemacht hätte.

Was helfen dann gute Datenmodelle, wenn die Daten kreativ getürkt werden oder laienstatistisch in datendumme Entscheidungsvorlagen münden? Die Gesamtheit der Daten prägt insbesondere den eigenen Datenhorizont, über den das datengestützte Management nicht hinwegsehen kann oder eigentlich nicht will: jenseits dieses Horizontes finden sich ganz andere Kunden, ferner liegende Kulturen, innovative Vorstellungen und eigentlich die Zukunft an sich. Wie groß ist Ihre Datenreichweite?

Gunter Dueck (Jahrgang 1951) lebt als freier Schriftsteller, Philosoph, Business Angel und Speaker bei Heidelberg. Nach einer Karriere als Mathematikprofessor arbeitete er fast 25 Jahre bei der IBM, zuletzt bei seinem Wechsel in den Unruhestand als Chief Technology Officer. Er ist für humorvoll-satirisch-kritisch-unverblümte Reden und Bücher bekannt, zuletzt „Schwarmdumm“, „Heute schon einen Prozess optimiert?“ und „Keine Sinnfragen, bitte!“

Unsere Aussteller stellen sich kurz vor und geben einen Ausblick auf ihre Vorträge und Workshops.

Vor drei Jahren führte der Dozent eine informelle Umfrage durch, in der unter anderem Andreas Willert und Will Streit (IBM VP Product Management) gefragt wurden: Wird MBSE noch in diesem Jahrzehnt Mainstream? Die ernüchternde Antwort lautete: Nein. Natürlich hängt diese Einschätzung stark von der Definition sowohl von „MBSE“ als auch von „Mainstream“ ab. Es gibt zahlreiche Beispiele, die zeigen, wie effektiv MBSE sein kann – von durchgängigen Traceability-Analysen bis hin zur besseren Beherrschung komplexer Systeme. Dennoch bleibt MBSE eine Methode, die nur ein Bruchteil derjenigen Unternehmen einsetzt, die enorm davon profitieren würden.

Doch es gibt Hoffnung – und sie heißt Künstliche Intelligenz (AI). Schon heute hält AI Einzug in die Produktentwicklung, um monotone Aufgaben zu automatisieren und Teams im Kontext ihrer Arbeit mit Analysen, relevanten Informationen und Vorschlägen zu unterstützen. Von der Optimierung der Festigkeit von CAD-Modellen über das automatisierte Schreiben von Anforderungen bis hin zur Überprüfung der Traceability hat AI bereits einige Arbeitsabläufe revolutioniert. Aber wie genau kann AI dabei helfen, MBSE aus seiner Nische zu holen und den Sprung in den Mainstream zu schaffen?

Doch was bedeutet das konkret? AI könnte die Hauptverantwortung für das Systemmodell übernehmen und es kontinuierlich mit dem Team synchronisieren. Statt sporadischer Prüfungen analysiert AI laufend Inkonsistenzen, gibt gezielte Hinweise und schlägt Anpassungen vor. Dabei könnte SysML v2 durch seine standardisierte API eine Schlüsselrolle spielen, da es einen werkzeugunabhängigen Zugriff auf das Modell ermöglicht. So könnte AI die Komplexität von MBSE verbergen und zugleich dessen volles Potential ausschöpfen.

Begleitet wird dieser Vortrag von mehreren Beispielen aus der Praxis. Diese reichen von der KI-basierten Anforderungsanalyse und Testabdeckung im oberen Bereich des V-Modells (Raiqon) über die formale Argumentation mithilfe von SysML v2-Modellen (Imandra) bis zu integrierte Simulationsmodelle (Flow Engineering).

Dr. Michael Jastram ist ein selbstständiger Experte für Systems Engineering und Anforderungsmanagement mit einem besonderen Fokus auf der Anwendung innovativer Technologien wie KI und Agilität in der Produktentwicklung. Bei Raiqon ist er für Client Solutions verantwortlich und hilft Kunden, die Effizienz bestehender Entwicklungsprozesse mit KI zu verbessern. Weiterhin betreibt er den Blog se-trends.de, wo er regelmäßig über aktuelle Trends und Entwicklungen im Systems Engineering berichtet, und ist als Speaker und Berater international gefragt.