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.
Kompromisse finden
Bei (fast) jeder Entwicklung eines Produkts treffen verschiedene, oft gegensätzliche Interessen aufeinander. Ein klassisches Beispiel ist unter dem Namen Magisches Dreieck aus dem Projektmanagement bekannt, trifft aber auch auf die Produktentwicklung zu:
Gut, Günstig, Schnell – wähle zwei!
Doch leider ist es in der Praxis selten so einfach. Die steigende Produktkomplexität macht es auch immer schwerer, die Auswirkungen von Entscheidungen zu verstehen.
Konzeptauswahlanalyse nach Pugh
Weit verbreitet ist die Konzeptauswahlanalyse nach Pugh. Dieser tabelarische Ansatz taugt auch für viele Entscheidungen des täglichen Lebens. In einer Tabelle werden Bewertungskriterien gesammelt und gewichtet. Für jedes relevante Konzept werden alle Kriterien ausgewertet und in die Tabelle eingetragen. Das Ergebnis ist ein Zahlenwert, der die Eignung des Konzepts ausdrückt.
Dieser Ansatz hat Grenzen bei steigender Komplexität.
Tradespace Exploration
die Tradespace Exploration ist ein weiterer Ansatz für eine Entscheidungsfindung. Der Ansatz unterscheidet sich von traditionellen Ansätzen insbesondere in dreiAspekten: Erstens hat die Auswahl der Kriterien einen systematischen Fokus auf Nutzen. Zum zweiten gibt es spezielle Werkzeuge für die Auswertung der Ergebnisse, was insbespondere den Umgang mit einer großen Anzahl von Kriterien vereinfacht. Drittens ermöglicht dies auch die Evaluierung von wesentlich mehr Alternativen. Es ist auch möglich, die Alternativen automatisiert zu generieren.
Eine grafische Darstellung der Ergebnisse einer Tradespace Exploration machen diese greifbarer. Akle et.al. vergleichen in ihrem Papier Information visualization for selection in Design by Shopping verschiedene Darstellungen:
Ein Beispiel: Distributed Satellite Missions (NASA)
Viele Raumfahrtmissionen erfordern das Zusammenspiel von mehreren Sateliten. NASA optimiert solche Systeme schon lange mit Tradespace Exploration. Die Bewertungskriterien sind Kosten und Performance, also relativ übersichtlich. Allerdings gib es eine extrem hohe Anzahl von Konstellationen. Das liegt darin, dass ein wichtiger Aspekt des Systems der Orbit der Satelliten ist.
NASA beschreibt dieses Problem anschaulich in dieser Präsentation. Am Rande bemerkt: Das Thema der Präsentation ist zwar der Einsatz von Machine Learning im Kontext von Tradespace Exploration, was diese aber nicht weniger informativ macht.
Fazit
Wie bei jedem Werkzeug muss der Ansatz richtig angewendet werden. Insbesondere können Änderungen im System oder der Anforderungen eine durchgeführte Analyse obsolet machen. Auch ist es leicht, sich zu verzetteln.
Trotzdem ist Tradespace Exploration ein weiteres nützliches Werkzeug in Werkzeugkasten des Systems Engineers. Ab einer gewissen Komplexität und Struktur des Systems könnte es sich lohnen, es aus dem Werkzeugkoffer zu holen.
Bildquelle: Pixabay
