Wir brauchen zuerst das Problem, nicht die Lösung
Probleme müssen vor Lösungen verstanden werden, um unnötige Komplexität zu vermeiden und die optimale Lösung zu finden.
Evals: Unit Tests für KI-Anwendungen
Da moderne KI in der Regel nicht-deterministisch ist, brauchen wir eine Alternative zu Unit Tests. Eval ergänzen diese hervorragend.
Was ist semantische Versionierung und funktioniert sie auch für Systeme?
Semantische Versionierung hat die komponentenbasierte Softwareentwicklung ermöglicht. Vielleicht auch im Systems Engineering?
Produkte schneller entwickeln mit Behaviour Driven Development (BDD)
Behaviour Driven Development (BDD) kommt aus der Softwareentwicklung, kann aber auch im Systems Engineering eingesetzt werden.
Agile Product Operating Model: Der Weg zur agilen Produktentwicklung
Agile Product Operating Model ist ein agiles Rahmenwerk für die Produktentwicklung. Es weitet agile Prinzipien für komplexe Produkte aus.
SysML: Spaghettimodelle mit der richtigen Package-Struktur vermeiden
Es ist schon erstaunlich, wie schnell die Anzahl der Elemente in einem Systemmodell wächst. Daher ist es essentiell, diese von Anfang an richtig zu strukturieren. Sonst bekommen wir ganz schnell „Spaghettimodelle“. Damit sind Modelle gemeint, die wie ein Knäuel Spaghetti aussehen und dementsprechend schwer zu verstehen sind. Aber fast alle Modellierungssprachen, einschließlich SysML, geben uns…
Systemkontext: Bedeutung, Modellierung und praktische Anwendungen
Jedes Entwicklungsprojekt hat einen Systemkontext. Diesen sollten wir explizit festhalten, mit oder ohne Modellierung.
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…
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…
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…
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…
Tradespace Exploration: Fundiert Entscheidungen treffen
Der Begriff Tradespace Exploration (TSE) stammt aus dem Verteidigungssektor. TSE bietet Entscheidern ein Verständnis von Fähigkeiten, Lücken und potenziellen Kompromissen, um einen guten Kompromiss für die konkurrierenden Ziele zu finden. Tradespace Exploration ist auch für das Systems Engineering ein interessanter Ansatz, um fundinerte Entscheidungen bezüglich Lösungsansatz, Architkektur und Design treffen zu können.
