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AnalyseModellierung & MBSE

3 Gründe, warum MBSE nicht tot ist

In letzter Zeit lese ich immer häufiger, dass MBSE in einer tiefen Krise steckt. Das mag natürlich daran liegen, dass ich der Filterblase meines eigenen Netzwerks stecke. Es mag auch daran liegen, dass wir dem Gartner-Hype-Cycle folgen und MBSE den Gipfel der überzogenen Erwartungen überschritten hat. Ich halte MBSE nicht für tot, und viele andere auch nicht.

Aufruf: Ich arbeite schon seit vielen Jahren mit MBSE und möchte es in den Mainstream bringen. Dazu suche ich im Moment insbesondere neue Kunden oder Partner, die MBSE als strategisches Ziel erkannt haben und mit mir in ihrem Unternehmen umsetzen wollen. Ist das bei Dir der Fall? Dann lass uns ein kurzes Gespräch führen.

Übrigens werde ich ab dem 22. April an der ReConf teilnehmen und einen Vortrag halten. Das Thema Systems Engineering erscheint diesmal explizit in den Tracks. Ich freue mich auf ein Treffen dort (10% Rabatt mit Promo-Code REC24_SPRE_1803 bei der Anmeldung).

Wer behauptet, MBSE sei tot?

Der Anstoß für diesen Artikel kam durch die folgende Diskussion von Nutzer Rhedogian bei reddit. Verschiedene Experten und Firmen griffen diese Diskussion auf, um zu widersprechen (dazu gleich mehr). Doch gerade in Foren wird MBSE schon länger immer wieder tot gesagt.

Firmen hingegen sprechen oft davon, wie schwierig MBSE ist — und bieten dann natürlich auch ihre Dienstleistungen an. Doch auch damit schlagen sie in die Kerbe. Denn damit geben sie zumindest zu, dass MBSE für normale Unternehmen ohne externe Hilfe kaum realisierbar ist.

Meine Persönliche Meinung hatte ich schon mehrfach laut getan: Ich halte MBSE nicht für tot. Allerdings glaube ich auch nicht, dass MBSE in den nächsten Jahren Mainstream wird, zumindest nicht mit den heutigen Ansätzen.

Kritikpunkte

Das Problem sind aber ganz klar die heutigen Ansätze. Insofern stellt sich die Frage, inwieweit wir diese revidieren können. Dazu hier die Hauptkritikpunkte von Rhedogian:

  • MBSE ist ein weiteres Silo, die erarbeiteten Artefakte sind nicht direkt nützlich und Verwertung im Entwicklungsprozess ist schwer. Integrationen funktionieren nicht vernünftig.
  • Die für MBSE verwendeten Werkzeuge sind nicht benutzerfreundlich und erfordern eine beträchtliche Lernkurve und Expertenwissen, um sie einzurichten und effektiv zu nutzen.
  • Ohne Methodiken funktioniert MBSE nicht, Ingenieure haben aber wenig Interesse, diese zu lernen.
  • Die Komplexität von SysML erschwert es den Ingenieuren, die Sprache effektiv zu nutzen (und die Werkzeuge sind kaum eine Hilfe).
  • Da sich seit Jahren nichts geändert hat, erhoffen sich viele Ingenieure wenig von den kommenden Jahren.

Die Schlussfolgerung ist, dass das Konzept von MBSE zwar solide ist, die praktische Umsetzung und die Werkzeuge jedoch noch nicht für eine breite Akzeptanz bereit sind. Das deutet darauf hin, dass MBSE eher eine spezialisierte Anforderung in bestimmten Sektoren als ein universell nützliches Ingenieurwerkzeug sein könnte.

Reaktion der Community

Ich bin über den LinkedIn-Post von Robert Hämisch auf diese Diskussion aufmerksam geworden. Robert ist Gründer der Firma Spicy SE, die ein leichtgewichtiges MBSE-Werkzeug entwickelt, das ohne SysML auskommt. Auch Spec Innovations, Hersteller des Werkzeugs Innoslate, hat sich zu Wort gemeldet.

3 Gründe, warum MBSE doch schon bald Mainstream werden könnte

Auch viele der MBSE-Experten, mit denen ich mich regelmäßig austausche, stimmen dieser Aussage nicht zu. Ich selbst gehe davon aus, dass sich in den nächsten Jahren wesentlich mehr tun wird, als ich noch vor 2–3 Jahren zu hoffen gewagt hätte. Ich sehe für meinen Optimismus insbesondere drei Entwicklungen:

1. SysML v2 Entschärft viele Schwächen der SysML v1

Viel Kritik bezieht sich auf SysML, und das zu Recht. Diesbezüglich ist die Entwicklung der SysML v2 ein echter Meileinstein. Zum Einen ist die Sprache wesentlich straffer und konsistenter. Duruch neue Sichten (Textdarstellung) und Integrationsmöglichkeiten (API) wird es drastisch einfacher werden, SysML v2-Daten nahtlos in den Entwicklungsprozessen zu nutzen.

Gleichzeitig sehen wir immer wieder Ansätze und Werkzeuge, die ohne SysML auskommen. Dazu gehören neben den eben schon erwähnten Spicy SE und Innoslate auch Werkzeuge wie Valispace, iQuavis und Capella. Durch den Verzicht auf SysML die Komplexität der Sprache zu reduzieren ist eine Wette, die aufgehen könnte.

2. KIMacht die Nutzung von MBSE leichter

Künstliche Intelligenz kann viele Anwendungsfälle im MBSE drastisch vereinfachen. Bemerkenswert ist beispielsweise Spread.ai, welche hinter den Kulissen ein eigenes Modell aus den Entwicklungsartefakten extrahieren und damit Anwendungsfälle realisieren. Auch mein Produkt Semiant extrahiert mit Hilfe von KI Modelle aus Texten.

Vieles von dem, was wir im Moment sehen, ist zwar noch heiße Luft. Dennoch wird hinter den Kulissen fieberhaft an Lösungen gearbeitet. Beratungs- und Schulungsangebote sowie Vorträge und Veranstaltungen zum Thema KI & MBSE erscheinen zunehmend auf dem Markt.

3. WerkzeugeEine neue Generation von Werkzeugen entsteht

Die „großen“ Werkzeuge für MBSE (Cameo, Enterprise Architect, Rhapsody) stammen allesamt aus dem letzten Jahrhundert. Und man sieht das den Werkzeugen an. Alle drei sind Desktopanwendungen, die nicht für die Integration konzipiert wurden.

Natürlich werden diese Werkzeuge regemäßig aktualisiert und erweitert. Doch die Architektur steht. Schon seit einer Weile entstehen modernere, webbasierte Modellierungswerkzeuge. Bisher hat zwar keines den Platzhirschen die dominierende Position streitig gemacht. Doch ich spekuliere darauf, dass früher oder später ein Werkzeug mit einem neuen Paradigma den Markt umkrempeln wird.

Während Innoslate trotz Architektur ohne externe Beratung kaum zum Laufen zu bringen ist, wurde Spicy SE von Anfang an so leichtgewichtig konzipiert, dass die Beratung zum großen Teil wegfallen könnte.

Noch extremer ist es bspw. bei trace.space, welche stark auf KI setzen, um Hürden abzubauen. Allerdings halte ich den Fokus auf Anforderungen (statt Systems Engineering / MBSE) für zu begrenzt.

Fazit: MBSE muss für weniger komplexe Systeme interessanter werden

MBSE heute hat das Problem, dass sich die Investion nur für sehr komplexe Systeme rechnet. Solange sich das nicht ändert, wird MBSE eine Randerscheinung bleiben.

Damit MBSE sich rentiert, muss das Up-Front-Investment durch langfristige Vorteile (über-)kompensiert werden. Quelle: Wie man Entscheider von MBSE überzeugt

Doch damit MBSE Mainstream wird, muss es auch für weniger komplexe Systeme attraktiv werden. Damit das geschehen kann, brauchen wir bessere Werkzeuge und Modellierungsansätze, die nach einer einstündigen Einführung funktionieren. SysML v2, KI und neue Werkzeuge werden dies hoffentlich bald möglich machen.

Insbesondere sehe ich eine enorme Chance durch die neue SysML v2 und die neuen Möglichkeiten von KI.

Michael Jastram

Creator and Author of SE-Trends