Systemkontext und Anwendungsfälle mit Claude & Syside (Teil 2)
In diesem Tutorial modellieren wir Systemkontext und Anwendungsfälle mit Claude & Syside als SysML v2-Modell.
Product Velocity ist ein neuer Ansatz, mit dem Unternehmen schneller lernen, Entscheidungen treffen und Ergebnisse liefern können.
Agilität Anforderungen Angriffssicherheit Architektur Automotive Barcamp Digitale Transformation Eclipse GfSE Hardware Innovation Integration Kommunikation Komplexität Konferenzen Künstliche Intelligenz MBSE Modellierung Nachverfolgbarkeit Offenheit PLM Produktentwicklung Prozesse Qualität ReConf Schnittstelle Semiant Sicherheit Software SpaceX Standards SysML SysML v2 Systemdenken Systems Engineering TdSE Tim Weilkiens Traceability Transformation Trends UML Video Weihnachten Weiterbildung Werkzeuge
Künstliche Intelligenz ist ein hochaktuelles aber auch sehr gehyptes Thema im Systems Engineering. Hier geht es auf den Boden der Tatsachen zurück.

In diesem Tutorial modellieren wir Systemkontext und Anwendungsfälle mit Claude & Syside als SysML v2-Modell.

AI ist enorm erfolgreich in der Programmierung. Was muss passieren, damit es im Systems Engineering genauso erfolgreich ist?

AI kann SysML schreiben, braucht aber ein methodisches Gerüst, um zu skalieren. Hier eine Anleitung für Claude und Syside.

Beim Spec-Driven Development (SDD) ist der Softwarecode ein abgeleitetes Artefakt. Die Idee ist nicht neu, aber durch KI wiederbelebt.

Tim Weilkiens beschreibt die Situation im Engineering durch die Explosion in Komplexität und anderen Bereichen als perfekten Sturm.

In diesem Video-Interview erklärt Prof. Dr. Thomas Meenken, wie Künstliche Intelligenz das Systems Engineering transformiert.

In diesem Rückblick 2025 geht es um SysMl v2 und Automotive, sowie Trends für 2026 wie KI, Investments und Product Velocity.

Valispace wurde nach der Akquisition durch Altium in Requirements Portal unbenannt, das für Teams sehr günstig ist.

Interview mit Prof. Sören Auer zu Wissensgraphen und KI im Systems Engineering, und warum Pilotprojekte jetzt starten sollten.

Da moderne KI in der Regel nicht-deterministisch ist, brauchen wir eine Alternative zu Unit Tests. Eval ergänzen diese hervorragend.

Bei der Traceability zwischen Anforderungen und MBSE-Modellen gibt es viele Reibungsverluste. Die Textnotation der SysML v2 könnte helfen.

Beim diesjährigen MBSE Summit moderierte ich eine Breakout Session zu der Frage, wie KI die Akzeptanz von MBSE erhöhen kann.
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