Systems Engineering Archiv
In diesem Blog sind fast 500 Artikel veröffentlicht – da kann man leicht die Übersicht verlieren. In diesem Archiv sind alle Suchmöglichkeiten zusammengefasst: Einfache Suche, chronologisch, oder in der Seitenleiste nach Kategorie, nach Tag oder nach Datum. Viel Spaß beim Stöbern.
Leitprinzip 1: Such Dir ein Framework, das für Dich funktioniert
Heute geht es um das erste Leitprinzip, der Einsatz von einem passenden Framework, mit dem wir unserem beruflichen Lebensweg die richtige Richtung geben. Im Folgenden das 3-Minuten-Video und ein paar Erläuterungen. Dies ist der 2. Teil der Serie: 5 Leitprinzipien für Ingenieure zu Erfolg und Erfüllung im Beruf. Jetzt lesen
5 Leitprinzipien für Ingenieure zu Erfolg und Erfüllung im Beruf
5 Leitprinzipien für alle Menschen, aber besonders für Ingenieure, um im Beruf Erfolg und Erfüllung zu finden. Jetzt lesen
OPS-SAT: Reverse Engineering mit MBSE bei ESA
Modellierung im Systems Engineering hat viele Vorteile. Doch wenn eine Organisation noch nicht (viel) Erfahrung in der modellbasierten Systementwicklung (MBSE) hat, dann ist dieses Vorgehen riskant. Die European Space Agency (ESA) hat beim OPS-SAT einen interessanten Zwischenweg gewählt: Das Team entwickelte den Satellit traditionell, also dokumentenbasiert. Dieses Vorgehen ist bei ESA sehr ausgereift. Doch nach dem erfolgreichen Deployment des Satelliten investierte ESA die Zeit, über Reverse Engineering ein Modell zu erstellen, welches die Basis für weitere Nachfolgeprojekte sein soll. Peter Gersing beschrieb dieses Projekt in seiner Keynote der MESCONF 2023. Jetzt lesen
SysML v2 Referenzimplementierung: Ein Erfahrungsbericht
Für die SysML v2 gibt es eine Referenzimplementierung. Dies ist ein Erfahrungsbericht, der Installation, Features und Nutzen untersucht. Jetzt lesen
MBSE mit ChatGPT: Eine (wissenschaftlicher) Erfahrungsbericht
ChatGPT kann eingesetzt werden, um aus Text MBSE-Modelle zu generieren. Hierbei kann PlantUML für die Visualisierung genutzt werden. Jetzt lesen
Die 2 größten Fallen bei der Vergabe von IDs
IDs, oder Identifiers (Identifikatoren) sind überall. Im Systems Engineering arbeiten wir mit IDs, die Anforderungen eindeutig identifizieren. Im PLM haben wir Teilenummern. Aber auch außerhalb von unserem Fachgebiet haben wir es mit IDs zu tun: Webseiten haben URLs, bzw. inzwischen URIs (das I steht für „Identifier“). Bücher haben eine ISDN. Und Orte haben Adressen. Identifikatoren sind überall und sie sind wichtig. Deswegen sollten wir uns ein paar Gedanken machen, bevor wir uns auf ein Schema für die Vergabe von IDs festlegen. Hier die 2 größten Fallen. Jetzt lesen
Gibt es Alternativen zur „Scientific Method“?
Seit hunderten von Jahren hat sich die „Scientific Method“ in Forschung und Entwicklung etabliert. Damit ist ein aus wenigen Schritten bestehendes systematisches Vorgehen gemeint, welches zu reproduzierbaren Ergebnissen führt. Die Scientific Method ist so einfach, dass selbst Kinder sie anwenden können. Sie wird nicht nur in der Forschung, sondern auch in der industriellen Entwicklung regelmäßig eingesetzt. Oft sind wir uns gar nicht bewusst, dass wir die Scientific Method einsetzen. Doch was genau steckt dahinter? Und gibt es Alternativen? Jetzt lesen
Internationaler Rechtsschutz für künstliche Intelligenz und Big Data
Der Aufstieg von Big Data und künstlicher Intelligenz (KI) hat eine neue Ära des technologischen Fortschritts eingeleitet. Mit diesen Fortschritten gehen jedoch auch neue rechtliche Herausforderungen einher, die eine globale Zusammenarbeit und Rechtsschutz erfordern. Auch wenn wir als Systems Engineers oft auf technische Themen fokussieren, so ist der Umgang mit geistigem Eigentum schon immer wichtig gewesen und heute wichtiger denn je. Jetzt lesen
8 Ideen für den Einsatz von KI für MBSE
KI eröffnet neue Möglichkeiten, auch im MBSE. Am 22. und 23. Juni findet in München die Modelierungskonferenz MESCONF statt. Allerdings ist das Thema KI dominant: Zum einen durch eine Keynote von Jan Seyler von Festo. Zum anderen werde ich dort eine Open Space-Session zum Thema KI & MBSE anbieten. Zusammen mit den Teilnehmern, möchte ich erarbeiten, wo das meiste Potential steckt. Im folgenden eine Liste von 8 Ideen schon vorab. Jetzt lesen
Von Echtzeit bis Open Source: 6 Beispiele für eingebettete Betriebssysteme
Software ist inzwischen ein essentieller Bestandteil von vielen modernen Produkten. Doch die Software muss irgendwo laufen. Dafür benötigen wir Controller (Computer) und eingebettete Betriebssysteme, welche auf den Controllern laufen. Und dann erst kommt unsere Software. Im folgenden ein kurzer Überblick über Betriebssysteme für eingebettete Systeme. Jetzt lesen
SysML v2 FAQ: Antworten von Tim Weilkiens, Stephan Roth & Uwe Kaufmann
Aus Gesprächen mit den Experten Tim Weilkiens, Stephan Roth & Uwe Kaufmann entstand diese FAQ zu SysML v2 mit den wichtigsten Antworten. Jetzt lesen
Gojko Adzic: 5 Vorhersagen für das Anforderungsmanagement in den nächsten 20 Jahren
Was Gojko Adzic auf der diesjährigen REConf versucht, ist gewagt: Wie wird sich das Anforderungsmanagement in den nächsten 20 Jahren weiterentwickeln? Als erfolgreicher Buchautor und langjähriger Experte in der softwarelastigen Produktentwicklung bringt Gojko die passende Expertise mit. Aber 20 Jahre ist eine lange Zeit — besonders, wenn es um Vorhersagen bezüglich Technologie geht. Im Folgenden eine Zusammenfassung der vier Herausforderungen und fünf Voraussagen von Gojko bezüglich der nächsten 20 Jahre im Anforderungsmanagement. Um ein bisschen vorzugreifen: Interessanterweise sieht er Systemmodellierung nicht als wichtigen Teil davon. Jetzt lesen
10 Herausforderungen für KI im MBSE und die dafür erforderlichen 8 Fähigkeiten
KI hat das Potential, MBSE in den Mainstream zu bringen. Das „Vision Paper“ zu den Herausforderungen für KI im MBSE schafft Klarheit. Jetzt lesen
In 6 Schritten KI-Daten richtig sammeln
Inzwischen hat sich herumgesprochen, dass die Trainingsdaten für KI-Modelle eine zentrale Rolle spielen. Doch wie bekommen wir gute KI-Daten? Und: Da im Moment alle Welt von „Artificial General Intelligence“ spricht, zu deutsch „Künstliche allgemeine Intelligenz“, stellt sich die Frage, ob wir überhaupt noch Trainingsdaten brauchen. Die kurze Antwort ist: Selbstverständlich! Weiterlesen, um die lange Antwort zu hören. Jetzt lesen
Was haltet Ihr von SysML? Umfrage mit 343 Antworten
Die SysML v2 hat kürzlich eine weitere Hürde gemeistert. Die finale Version wurde kürzlich von der OMG angenommen. Dazu in Kürze mehr. Doch passend dazu möchte ich heute die Ergebnisse einer Umfrage zu SysML vorstellen. Diese wurde von INCOSE durchgeführt und wurde von 343 Teilnehmern beantwortet. Die Ergebnisse geben einen Guten Überblick über die Wahrnehmung von SysML in Industrie und Forschung. Jetzt lesen
IEC 61508: Fundament für Sicherheit
IEC 61508 ist eine internationale Norm, die sich mit der Sicherheit von elektrischen, elektronischen und programmierbaren elektronischen Systemen befasst. Die Norm ist auf eine Vielzahl von Branchen anwendbar, einschließlich der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Bahnindustrie, der Medizintechnik sowie der Energie- und Prozessindustrie. Da die IEC 61508 viele abgeleitete brancheenspezifische Standards hervorgebracht, lohnt es sich, diese etwas genauer zu betrachten. Jetzt lesen
Mit KI Anforderungen und Systemmodell abgleichen
Mit KI können wir MBSE-Modelle aus Text erstellen und Anforderungen und Systemmodell abgleichen. Aber es gibt noch Probleme. Jetzt lesen
Die Reward Function: Dreh- und Angelpunkt von KI-Systemen
Wenn wir Systeme für Menschen entwickeln, müssen wir wichtige Entscheidungen fällen: Wer sind die Nutzer? Was ist den Nutzern wichtig? Was ist für sie wertvoll? Welches Problem für diese Nutzer wird das System lösen, und wie lösen wir es? Wie finden wir heraus, ob wir fertig sind? All diese Fragen müssen wir beantworten, egal ob das Zielsystem KI einsetzt oder nicht. Falls es jedoch ein KI-basiertes System ist, dann spielt die „Reward Function“ (Belohnungsfunktion) eine wichtige Rolle. Warum das so ist und wie wir sie nutzen, darum geht es im Folgenden. Jetzt lesen
Low-Code — ist das nicht einfach Modellieren?
Low-Code ist ein Konzept, welches verspricht, die Softwareentwicklung drastisch zu vereinfachen. Statt mit einer Programmiersprache zu programmieren, können Domainexperten funktionierende Software erstellen, oft per Drag-and-Drop. Das, was dabei vom Nutzer erstellt wird, ist ein Modell. Im Folgenden beantworte ich die Fragen: Was sind die Ähnlichkeiten und Gemeinsamkeiten zwischen Low-Code-Entwicklung und Modellierung? Was sind die Möglichkeiten und Grenzen? Und: Ist Low-Code wirklich neu und nützlich? Oder einfach nur ein weiterer Hype, der alten Wein in neuen Schläuchen verkauft? Jetzt lesen
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