Person skizziert Auto am Bildschirm, magentafarbene Linien im Vordergrund.

Mit Future Engineering komplexe Systeme agil entwickeln

Die Komplexität eines Autos steigt permanent. Damit stellen sich neue Herausforderungen an das Engineering

Komplexe Systeme agil und flexibel entwickeln 

Die Komplexität von Fahrzeugen und deren technische Möglichkeiten nehmen zu. Früher konnten Entwicklungsingenieure Teile eines Autos weitgehend unabhängig voneinander in Silos entwickeln. Heute hängt aufgrund des hohen Softwareanteils Alles mit Allem zusammen, ob Infotainmentsystem, Klimaanlage, Motorsteuerung oder Bremsen. Es bestehen viele Abhängigkeiten innerhalb des Autos und mit externen Backendsystemen. Diese Komplexität erfordert neue Vorgehensmodelle bei der Entwicklung.

Agil entwickeln mit Systems Engineering

Technische Daten von Fahrzeug auf digitalem Datenblatt.

Mit dem Anstieg des Softwareanteils sowie komplexen Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Fahrzeugsystemen müssen sich beim Automotive Engineering auch die Methoden der Produktentwicklung anpassen. Zudem haben Automobilhersteller bei der Entwicklung sicherheitskritischer Fahrfunktionen eine wachsende Palette von Nachweispflichten und Zulassungsanforderungen zu erfüllen, wie sie zum Beispiel durch Normen wie ISO 26262 (Functional Safety) und ISO 21434 (Cyber Security) vorgegeben werden. Aber auch im Umweltbereich verursachen neuere Normen wie WLTP eine wesentlich höhere Komplexität von Nachweis und Dokumentation.

Daten-zentrierte Entwicklung

Laptop und Smartphone auf Tisch von der Seite, wovor Person sitzt. Über Bild liegt digitale Grafik.

Daher entwickeln Ingenieure heute mithilfe der Systems Engineering Methodik und Modellierungssprachen komplette digitale Systeme, die Systemfunktionen und Abhängigkeiten mit anderen Systemen simulieren und beschreiben. Basierend auf diesen digitalen Systemen lässt sich frühzeitig prüfen, ob sie korrekt funktionieren. Dies erfordert auch den Einsatz von neuen Applikationen, die miteinander integriert werden müssen. Die klassische PLM-Applikation etwa greift dafür zu kurz. Die applikationszentrierte Entwicklung verändert sich zu einem daten-zentrierten Denken. Der Schlüssel dazu ist das Konzept des Semantic Web. Dank dieses datenzentrischen Ansatzes greifen verschiedene Ingenieure für ihre jeweilige Aufgabe auf dieselben Daten zurück und spielen ihre Änderungen wieder in das Gesamtsystem zurück.

Whitepaper: Future Engineering

Erfahren Sie, wie sich komplexe Fahrzeuge heute agil entwickeln lassen und wie Future Engineering den gesamten Lebenszyklus eines Autos abbildet.
 

T-Systems und Systems Engineering 

  • Entwicklung der Unternehmens- und IT-Architekturen und gut priorisierter Roadmaps, um die Autohersteller beim Übergang zu einem systemtechnisch orientierten Unternehmen zu unterstützen
  • Bereitstellung des besten Integrationswerkzeugsatzes und der besten semantischen Web-Technologie, kombiniert mit großer Erfahrung als Systemintegrator, um die strategisch wichtige Datenschicht zu erfassen
  • Nutzen Sie unsere Kompetenzen in den Bereichen IoT, Datenanalyse und Datenorchestrierung auf heterogenen Plattformen, um die End-2-End-Datenintegration und das Value Harvesting zu verbessern.
  • Jahrzehntelange Erfahrung und nachweisliche Kompetenz bei Integrationswerkzeugen und als Systemintegrator im Bereich PLM und Automotive Engineering

Wir freuen uns auf Ihre Kontaktanfrage!

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Das digitale Abbild

Frau mit Smartphone steht vor digitalem Abbild von Auto in Serverraum.

Immer mehr Automobilhersteller erstellen mithilfe von Software digitale Zwillinge ihrer Fahrzeuge. In das virtuelle Abbild fließen Daten aus der Entwicklung, den Fahrzeugkomponenten oder der späteren Fahrzeugnutzung ein. Insbesondere die Fahrzeugentwicklung profitiert durch digitale Zwillinge, da sie das Testen von Entwicklungen komplexer Fahrzeugsysteme an digital simulierten Komponenten erlauben. 

Bisher werden Fahrzeugteile oder Steuergerätesoftware zuerst entwickelt und anschließend auf Testfahrten erprobt. Die Testergebnisse fließen daraufhin in Verbesserungen ein. Dieser Prozess dauert Monate und die Autohersteller müssen diese Tests mehrere Male wiederholen, bis die gewünschten oder geforderten Fahreigenschaften erreicht sind. Digitale Zwillinge dagegen simulieren die Eigenschaften der Fahrzeugkomponenten in bestimmten Fahrsituationen und können die Entwicklung dadurch enorm beschleunigen.

Modellbasiertes System-Engineering (MBSE)

MBSE ist laut der Internationalen Gesellschaft für Systems Engineering (INCOSE) die formalisierte Anwendung der Modellierung eines Systems zur Unterstützung der Systemanforderungen, des Entwurfs, der Analyse, der Verifikation und der Validierung, beginnend in der konzeptionellen Entwurfsphase und während der gesamten Entwicklung und späteren Lebenszyklusphasen. Aus gutem Grund: Denn durch die Komplexität und die gegenseitigen Abhängigkeiten von Systemen kann sich heute schon die Änderung einer Zeile Code enorm auf ein Gesamtsystem auswirken. Dies macht es schwierig, die weitere Entwicklung des Systems sinnvoll in einem Modell abzubilden. 

Anders als in der modellbasierten Entwicklung, zum Beispiel mit CAD, PLM oder FEM, beschreibt das MBSE ein System fachdisziplinübergreifend.  Das Systemmodell unterstützt dabei grundsätzlich die Zusammenarbeit und Kommunikation aller im Projekt vertretenen Disziplinen; und das bereits sehr früh im Projekt. Das Systemmodell lässt sich von allen Disziplinen für unterschiedliche Zwecke nutzen. Im Kern geht es dabei um die Systemarchitektur zur Beschreibung der Wirkungsweise und das Verhalten eines mechatronischen Systems.

Digitales Ökosystem

Das Auto ist heute ein hochkomplexes System miteinander verzahnter Funktionen und ist mit der Außenwelt vernetzt. Für die Entwicklung und den Betrieb eines Fahrzeugs braucht die Autoindustrie ein integriertes, digitales Ökosystem aus Netzinfrastruktur, Cloud und Sicherheit.

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