Paderborner Forschende und Industriepartner schlie?en Projekt erfolgreich ab
In der Produktentwicklung sind Projekte oft durch hohe Komplexit?t, Dynamik und Unsicherheit gepr?gt. Die Ursache: Neue Erkenntnisse oder ver?nderte Rahmenbedingungen erfordern eine kontinuierliche Anpassung der Entwicklungsziele. Solche Anpassungen verursachen besonders in sp?ten Stadien gro?e Verz?gerungen, hohe Kosten und sind nicht selten eine zentrale Ursache für Projektfehlschl?ge. Denn ohne eine ganzheitliche Perspektive auf das System werden die Risiken von ge?nderten Anforderungen oftmals untersch?tzt und ineffizient gehandhabt – insbesondere bei komplexen interdisziplin?ren Systemen. Um die Produktentwicklung zu optimieren, haben Wissenschaftler*innen des Heinz Nixdorf Instituts der Universit?t Paderborn gemeinsam mit dem Industriepartner IAV eine neue, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Methode zur Risikoabsch?tzung und -steuerung von Anforderungs?nderungen erforscht. Das auf zwei Jahre angelegte Projekt ?ARCA“ (Automated Requirement Change Analysis for the development of complex technical systems) wurde im M?rz erfolgreich abgeschlossen. Es war Teil des Programms ?Software-Campus“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) zur F?rderung von IT-Führungskr?ften.
Vom reaktiven zum proaktiven Management
?In der industriellen Praxis fehlt es an Werkzeugen, die über das reaktive Management von ?nderungsanforderungen hinausgehen“, so Christian Oleff vom Lehrstuhl für Produktentstehung des Heinz Nixdorf Instituts der Universit?t Paderborn. Um das zu ?ndern, hat das Projektteam eine neue Methode für ein proaktives Management von Anforderungs?nderungen (ProMaRC = Proactive Management of Requirement Changes) sowie einen entsprechenden Software-Prototyp entwickelt. Die Methodik soll Ingenieur*innen dazu bef?higen, ?nderungsrisiken von Anforderungen mithilfe von KI frühzeitig abzusch?tzen und vorausschauend Gegenma?nahmen einzuleiten. Durch den automatisierten Ansatz zur Bewertung der ?nderungswahrscheinlichkeit und für die Abh?ngigkeitsanalyse soll der Anwendungsaufwand in der Praxis begrenzt werden.
Ein einfaches Beispiel aus der Entwicklung eines LED-Scheinwerfers für Autos veranschaulicht, wie schnell und stark sich ge?nderte Anforderungen in einem Teilbereich auf weitere auswirken k?nnen. Prof. Dr.-Ing. Iris Gr??ler, Leiterin des Lehrstuhls für Produktentstehung, erkl?rt: ?Angenommen, zum Projektstart wurde die Maximaltemperatur des LED-Substrats auf 120 Grad Celsius festgelegt, im Laufe der Entwicklung allerdings auf 90 Grad Celsius reduziert. Um die Temperatur zu senken und gleichzeitig die Leistung des Scheinwerfers beizubehalten, müssen mehr LEDs, jedoch mit geringerem Energieverbrauch, in Betracht gezogen werden. Dies wiederum erfordert eine ?nderung der Anforderungen an den Bauraum. Schlussendlich sind es also interdisziplin?re Anforderungs?nderungen für den Energiebedarf, die Anzahl der LEDs und den Bauraum aufgrund von Ausbreitungseffekten.“
Um die auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Methode zur Risikoabsch?tzung und -steuerung von Anforderungs?nderungen in der Praxis zu testen, haben Pilotanwender*innen bei IAV sie operativ in drei Entwicklungsprojekten angewandt. ?Die automatisierte Abh?ngigkeitsanalyse erm?glicht hohe Effizienzpotenziale und hat ihre Anwendbarkeit und Nützlichkeit in Industrieunternehmen unter Beweis gestellt“, sagt Daniel Preu?, ebenfalls wissenschaftlicher Mitarbeiter am Heinz Nixdorf Institut. ?Proaktives Risikomanagement für Anforderungs?nderungen ist ein bisher kaum erforschtes Feld. Unser Ansatz erm?glicht eine effizientere Produktentwicklung, indem der Handlungsspielraum in der industriellen Praxis erweitert und negative Auswirkungen reduziert werden.“
Neue Erkenntnisse für weitere Projekte
An diesen Erfolg sollen weitere Forschungsprojekte, an denen Paderborner Wissenschaftler*innen beteiligt sind, anknüpfen: Die Erkenntnisse aus ?ARCA“ flie?en bereits in das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gef?rderte Projekt ?BIKINI“ (Bionik und KI für nachhaltige Integration von Produktentwicklung für einen ressourceneffizienten Leichtbau) ein. In dem Vorhaben geht es um die Integration formalisierter Anforderungsabh?ngigkeiten in die generative und nachhaltige Produktentwicklung. Auch das BMBF-Projekt ?ImPaKT“ (IKT-bef?higte modellbasierte Auswirkungsanalyse in der Produktentwicklung) des Lehrstuhls für Produktentstehung verwendet Elemente der ProMaRC-Methodik zur modellbasierten Auswirkungsanalyse von technischen ?nderungen.
Publikation
Die Ergebnisse des Projekts haben Gr??ler, Oleff und Preu? in dem Open-Access-Journal MDPI ?applied sciences“ ver?ffentlicht: https://doi.org/10.3390/app12041874.
