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Embedded World: Wenig MBSE, viel KI

Letzte Woche durfte ich eine gut besuchte Schulung zu SysML auf der Embedded World 2024 durchführen. Das Interesse an MBSE ist definitiv vorhanden. Ich nutzte die Gelegenheit auch, mich ein bisschen auf der Messe umzuschauen. Insbesondere die für Start-ups reservierten Bereiche nahm ich genauer unter die Lupe um herauszufinden, wo Innovation stattfindet.

Das Ergebnis: KI ist überall, von MBSE ist kaum etwas zu sehen. Aber ein Trend war interessant, der sich auf die Architektur bezieht.

Embedded World in Zahlen

Wer sie nicht kennt: Die Messe windet seit 2003 jährlich in Nürnberg statt. Sie richtet sich an internationale Hersteller und Dienstleister von eingebetteter Soft- und Hardware und gilt international als Leitmesse auf diesem Gebiet. Die Messe zieht regelmäßig über 1000 Aussteller und ca. 30.000 Besucher an.

Aussteller der Embedded World finden

Im Gegensatz zu anderen Messen hat die Embedded World ein gutes Portal, um systematisch nach Ausstellern zu suchen. Daher ist es möglich, dort gezielt nach Herstellern von Software-Werkzeugen oder direkt nach Start-ups zu suchen.

Desillusionierend: Im Bereich „Tools“ gibt es nur die zwei Kategorien „Software“ und „Hardware“. Bereits in der Kategorisierung ist der Systemgedanken nicht zu finden. Weiterhin gibt es noch den Bereich „System- & Anwendungs-Software“.

Unter den Toolherstellern sind kaum Anbieter von Werkzeugen für das Systems Engineering (geschweige denn MBSE) zu finden.

Hinter diesen Kategorien verstecken sich auch Werkzeuge, die Systems Engineering ermöglichen, wie Ansys, Perforce oder QA Systems. Doch in den meisten Fällen ist der Systemgedanke nachgestellt oder nicht zu finden.

Trend: Plattformen und Vertikale Lösungen statt Systems Engineering

Systems Engineering löst ein konkretes Problem, nämlich die Komplexität der Entwicklung komplexer Produkte zu beherrschen. Wenn nicht mit Systems Engineering, wie dann?

Die Aussteller der Embedded World haben zwei Antworten auf diese Frage: Plattformen und Vertikale Lösungen.

Mit Plattformen Komplexität beherrschen

Insbesondere die Chiphersteller wie Infineon, Intel oder AMD setzen auf Plattformen. Sie bieten komplette Lösungen an, die aus speziellen, energiesparenden Chips für die Edge und leistungsfähigen Halbleitern für die Rechenzentren bestehen, zusammen mit der gesamten Infrastruktur. Durch diesen Ansatz geben die Hersteller eine funktionierende Architektur vor.

Wenn der Kunde sich an die Architekturvorgaben hält, werden viele Dinge dadurch einfach, zum Beispiel die Erfüllung von Compliance-Anforderungen. Andererseits ergibt sich dadurch ein Vendor-Lock-In. Das ist solange kein Problem, wie die Preise passen — und solange keine wichtigen Features fehlen, oder sogar mit der vorgegebenen Architektur inkompatibel sind.

Vertikale Lösungen

Statt mit generischen Plattformen zu arbeiten, bieten sowohl die großen Hersteller als auch Nischenanbieter vertikale Lösungen an, die ein konkretes Segment bedienen. Dazu gehören zum Beispiel Plattformen für ganze Fahrzeuge, aber auch Speziallösungen für Bilderkennung oder Sensorik.

Gerade bei den vertikalen Lösungen war verhältnismäßig viel bei den Start-ups zu finden. HIer gab es mehrere, die neue Technologien wie 3D-Druck und Low-Code nutzen, um „Komplettlösungen aus einer Hand“ anbieten zu können. Nicht wirklich neu, doch etablierte Unternehmen in diesem Segment nutzen neue Technologien noch nicht so effizient, wie es die Start-ups zumindest behaupten.

Der Mega-Trend: Edge AI und Edge Computing

Doch Plattformen und vertikale Lösungen sind keine neuen Trends. Der größte Trend der Messe hat mit Systems Engineering wenig zu tun: Künstliche Intelligenz. Viele Hersteller beeilen sich, KI in ihre Produkte zu integrieren, ob es nun Sinn macht oder nicht. Doch ein Thema dominierte den KI-Diskurs besonders, und zwar Edge AI.

Schon seit einer Weile geht der Trend bei vernetzten dahin, mehr und mehr Operationen am „Rand“ des Netzwerks durchzuführen, also in der Netzwerkperipherie. Das ist das Gegenteil davon, immer mehr Daten „nur“ in der Cloud zu verarbeiten.

Operationen, für die Edge Computing Sinn macht, können die Erfassung, Aggregation, Aufbereitung und Analyse von Daten sein. Die Berechnungen werden dabei dezentral dort vorgenommen, wo die Daten tatsächlich entstehen beziehungsweise erhoben werden.

Damit werden Datenströme ressourcenschonend zumindest teilweise an Ort und Stelle verarbeitet. Ein klassisches Beispiel ist das Verarbeiten von Videodaten. Statt den gesamten Videostream in die Cloud zu schicken, können im Steuergerät bei der Kamera irrelevante Videoframes ausgefiltert werden.

Hinzu kommt das Thema der Latenz. Bei zeitkritischen Aktivitäten hat eine Verarbeitung vor Ort das Potential, Reaktionszeiten drastisch zu verkürzen.

Auch wenn Edge Computing schon länger ein Thema ist, so hat dies durch künstliche Intelligenz noch weiter an Bedeutung gewonnen. Hersteller und Nutzer fragen sich, inwieweit das Nutzen oder sogar verbessern von Large Language Models (LLM) in der Edge möglich ist bzw. Sinn macht. Schließlich sind LLMs sehr ressourcenhungrig bezüglich Rechenleistung, Speicher und Energiebedarf.

Fazit

Natürlich gab es noch viele andere Themen, die große Teile der Embedded World beschäftigten. Insbesondere waren Safety und Security ein weiteres Thema, das an Bedeutung zu gewinnen scheint. Doch solche „banalen“ Themen, wenn auch wichtig, bekommen nicht immer die Aufmerksamkeit, die ihnen eigentlich zusteht.

Für uns als Systems Engineers ist eine Messe wie die Embedded World ein gutes Barometer um zu prüfen, wie weit Systems Engineering im Bewusstsein der Hersteller eingedrungen ist. Die realistische Einschätzung: Komplexität als Problem wird zwar erkannt, jedoch gern an Plattformhersteller, Beraterfirmen oder Lösungsanbieter delegiert. Ob dieses Vorgehen skalierbar ist, wage ich zu bezweifeln.

Bildquelle: Nürnberg Messe

Michael Jastram

Creator and Author of SE-Trends