MBSE Summit: Wie KI die Akzeptanz von MBSE erhöhen kann

Der diesjährige MBSE Summmit in Traunkirchen war dieses Jahr extrem spannend und von hochkarätigen Vorträgen und guten Diskussionen geprägt. Doch der Schwerpunkt von diesem Artikel ist das Ergebnis der Breakout-Session zu KI und MBSE.

MBSE Summit

Der MBSE Summit unterscheidet sich in vielerlei Hinsicht von anderen Veranstaltungen. Der gravierendste Unterschied ist der Veranstaltungsort, Traunkirchen in Österreich. Einerseits ist der Ort traumhaft und gibt einem ein Urlaubsgefühl. Doch das macht die Anreise nicht ganz einfach und vor allem zeitaufwändig.

Ein weiterer Unterschied ist das Format: Die Veranstaltung beginnt am Nachmittag des ersten Tages ohne irgendwelche Präsentationen. Stattdessen ist der Abend dem Networking gewidmet, erst mit einer gemeinsamen Bootsfahrt, im Anschluss beim Abendessen und den darauf folgenden „Fireside Chats“

Am zweiten Tag folgen Vorträge in einem einzigen Track. Diesmal waren eine große Anzahl hochkarätiger Speaker aus der INCOSE-Szene vertreten, wie Sven-Olaf Schulze, Sandy Friedenthal, Chantal Sinnwell und Robert Karban. Besonders gefallen hat mir der spannende Vortrag von Annika Meijer-Henriksson zur Entwicklung militärischer Kampfjets.

Den Abschluss bildete ein Open Space, der dieses Jahr zu den vier Themen SysML v2, Digital Twin, Cybersecurity und Künstliche Intelligenz angeboten wurde, alles im Kontext von MBSE. Die Session zu KI hatte ich moderiert. Jeder Moderator durfte in 5 Minuten mit ein paar Folien das Thema vorstellen.

Sandy Friedenthal: OOSEM mit SysML v2

Sandy Friedenthal ist Co-Chair der OMG Systems Modelling Community (SMC), sehr aktiv bei INCOSE und einer der bekannten Treiber der SysML v2. Es war mir ein Vergnügen, Sandy zum ersten Mal persönlich kennengelernt zu haben.

In seinem Vortrag zeigte er wie SysML v2 die Entwicklungsmethode OOSEM verbessert. Durch die höhere Präzision, Ausdruckskraft und Interoperabilität sowie neue Funktionen wie Variantenmodellierung wird OOSEM wesentlich leicht Nutzbar. In Zusammenarbeit mit der INCOSE OOSEM Working Group wird OOSEM zur Zeit an die SysML v2 angepasst.

Breakout Session zu AI & MBSE

Ich zeigte das folgende Slide Deck in Vorbereitung auf die Breakout Session. Meine Kernpunkte waren:

• Wir haben viele Herausforderungen in der Produktentwicklung, getrieben durch Wettbewerb, Komplexität, Compliance und Technologiewandel
• Wir versuchen schon länger mit verschiedenen Werkzeugen, diese Probleme zu lösen. Dabei ist KI nicht die Lösung, kann aber Lösungswege unterstützen.
• Dabei ist wichtig zu verstehen, dass die Veröffentlichung von ChatGPT zu einem Paradigmenwechsel geführt hat: Verständnis statt Struktur, Lernen statt Regeln. Die Prozesse führen nicht mehr, sondern oft die Werkzeuge. Und das, was vor ein paar Jahren noch Science Fiction war, ist nun zur Normalität geworden.
• KI kann bei den bestehenden Problemen nur begrenzt helfen, am meisten jedoch bei den Werkzeugen.

Fragestellung

Nach dieser kurzen Einführung stellte ich die folgenden drei Fragen in den Raum:

• Kann KI das Potential von MBSE freisetzen?
• Wenn ja, wie?
• Gibt es schon Produkte, die dies versuchen oder sogar schon tun?

In meiner Breakout Session fanden sich ca. 30 Teilnehmer an. Gemeinsam erweiterten wir den Fragenkatalog. Insbesondere nahmen wir Risiko als weiteres wichtiges Thema auf:

Die wichtigsten Anwendungsfälle

Wir sammelten eine größere Anzahl von Anwendungsfällen. Später deduplizierten wir diese Liste und gaben jedem Teilnehmer die Möglichkeit, durch Handzeichen die relevantesten Anwendungsfälle zu identifizieren. Spannend dabei war, dass sich bei vielen Anwendungsfällen niemand meldete. Übrig blieben die folgenden „Top Three“:

1. KI für Kommunikation und Verständnis (D)

15 Personen stimmten für diesen Anwendungsfall, unter dem wir jedoch 5 Punkte zusammengefasst hatten:

• Komplexität von Werkzeugen und Datenzugriff reduzieren
• Kommunikation unterstützen
• Sichten auf Abruf generieren
• Gemeinsame Zusammenarbeit am Modell
• AI-Experten für verschiedene Disziplinen einbinden

Insbesondere den letzten Punkt von Chantal (Siemens) hatten wir als „Doppelplus“ markiert: Hier ist die Idee, dass spezielle KIs mit Expertenwissen zu Risiko, Mechanik, etc. sich an der Zusammenarbeit beteiligen, wodurch nicht nur eine, sondern auch mehrere KIs am Austausch beteiligt sind und miteinander (und den Menschen) Diskutieren.

Keiner der Teilnehmer kannte ein Werkzeug, dass dies bereits für Modelle machen kann. Wir haben dabei Ansätze ausgeklammert, bei denen Modelle erst in Text umgewandelt werden, bevor sie an die KI gegeben werden. Solche Versuche gibt es zwar, diese sind aber zumindest im Moment noch nicht sonderlich vielversprechend.

2. Modellqualität verbessern (B)

12 Personen stimmten für Modellqualität verbessern, was wir mit „Lücken und Widersprüche finden“ zusammengefasst hatten.

Fast hätten wir das auch mit „Anforderungen verbessern (A)“ zusammengefasst. Für die Verbesserung von Anforderungen wird KI längst eingesetzt, was ein Viertel der Teilnehmer wussten oder auch schon nutzten. Doch auch wenn Anforderungen oft eine Traceability zum Modell haben, sind die Herausforderungen dieses Anwendungsfalls für Modelle wesentlich anspruchsvoller.

3. Dokumente zu Modellen migrieren (H)

10 Teilnehmer stimmten für diesen Anwendungsfall. Wichtig ist hier die Betonung auf „migrieren“: Ziel sollte sein, dass die Dokumente hinterher entsorgt werden können, es also keine Redundanzen oder Dopplungen geben soll.

Interessant bei diesem Anwendungsfall ist, dass Dalus bereits verspricht, in Tagen oder wenigen Wochen genau dies bereits für Kunden zu tun.

Fazit

Der MBSE Summit dieses Jahr hat sich für mich gelohnt und viel Spaß gemacht. Wenn ich es einrichten kann, werde ich nächstes Jahr wieder teilnehmen.

Auch die Breakout Session zu KI & MBSE hat mir persönlich neue Erkenntnisse gebracht. Die Idee von disziplinären KIs war mir völlig neu und halte ich für sehr vielversprechend. Auch wenn er mit „nur“ 6 Stimmen eher schwach bewertet wurde, so hatte ich den Anwendungsfall „KI als MBSE-Lehrer“ ebenfalls noch nicht in meiner Sammlung.

Ich freue mich jetzt schon auf den MBSE Summit nächstes Jahr und bin sicher, dass es den anderen Teilnehmern ebenso geht.

Die Rohdaten