Interview: KI-Potenziale im Engineering nutzen „Am Ende kann man sehr teure Fehlerkorrekturen vermeiden“

Das Gespräch führte Sandro Kipar 3 min Lesedauer

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Professor Dr. Zuccaro erklärt im Interview, wie MBSE Komplexität beherrschbar macht, welche Rolle KI dabei spielt und warum der Erfolg von Technologie und Mindset abhängt.

Prof. Dr. Claudio Zuccaro im Gespräch über die Vorteile von Model-Based Systems Engineering (MBSE) und die Potenziale von KI in der Produktentwicklung.(Bild:  Bechtle PLM)
Prof. Dr. Claudio Zuccaro im Gespräch über die Vorteile von Model-Based Systems Engineering (MBSE) und die Potenziale von KI in der Produktentwicklung.
(Bild: Bechtle PLM)

Herr Professor Zuccaro, welchen konkreten Mehrwert bietet MBSE Unternehmen bei der Entwicklung komplexer Systeme?

Prof. Dr. Claudio Zuccaro: "Model-Based Systems Engineering bietet sehr viele Vorteile im Vergleich zum klassischen Systems Engineering und insbesondere im Vergleich zu einer klassischen Produktentwicklung ohne Systems Engineering. Ein zentraler Punkt ist die Single Source of Truth. Während Wissen früher oft über E-Mails und verschiedene Ablagen verteilt war, bietet ein Systemmodell eine zentrale Quelle. Dadurch steigt die Qualität der Informationen deutlich. Zudem hilft es beim Requirements Engineering, die rasant steigende Zahl an Anforderungen – etwa bei modernen Fahrzeugen im Vergleich zu Modellen der 90er-Jahre – konsistent zu managen."

In welchen Projektsituationen zeigt MBSE besonders schnell seinen Nutzen?

Prof. Dr. Claudio Zuccaro: "Das Modell unterstützt den gesamten Lebenszyklus, von der frühen Anforderungsphase bis zur Validierung. Besonders kritisch ist die Kostenvermeidung: Wenn ein Fahrzeug bereits verkauft wurde und wegen eines Softwarefehlers zurückgerufen werden muss, ist das wesentlich teurer, als wenn man den Fehler frühzeitig entdeckt. Wenn man also am Anfang mehr Zeit in den Aufbau eines Systemmodells investiert, kann man am Ende sehr teure Fehlerkorrekturen vermeiden.“

Welche SysML-Diagramme sind wichtig und wie wird der „rote Faden“ sichergestellt?

Prof. Dr. Claudio Zuccaro: "Diagramme sind essenziell. Man sollte sich also fragen: Brauchen wir wirklich den gesamten Baukasten, den die Sprache bietet? Oder können wir ihn am Anfang vereinfachen? Eine Möglichkeit wäre also, mit einer Art ‚SysML Light‘ zu starten. Tools wie Catia Magic ermöglichen es, Anforderungen und Architekturelemente direkt zu verknüpfen. Dieser rote Faden (Traceability) lässt sich heute über Plattformen wie die 3Dexperience von Dassault Systèmes ohne Daten-Duplikation realisieren."

Welche Anforderungen müssen moderne MBSE-Tools erfüllen?

Prof. Dr. Claudio Zuccaro: "Neben der Funktionalität, wie der Integration von Simulationen, ist die Usability entscheidend. Die Anwendenden im Unternehmen müssen davon überzeugt sein, dass ihre Modellierungsarbeit ihnen persönlich einen Nutzen bringt. Wenn Modellieren nur als zusätzliche Aufgabe wahrgenommen wird [...] wird es schwierig, die Mitarbeitenden zu überzeugen. In Catia Magic hilft beispielsweise die Relation Map, komplexe Zusammenhänge sofort sichtbar zu machen."

Welche Herausforderungen entstehen bei der Einführung von MBSE?

Prof. Dr. Claudio Zuccaro: „Ein ganz entscheidender Punkt ist, die Mitarbeitenden mitzunehmen. Sie müssen erkennen, dass Modellieren für sie selbst einen Wert hat. Ohne Rückhalt durch die Geschäftsführung ist der Erfolg unmöglich. Deshalb ist Change Management so wichtig. Häufig konzentriert man sich zu stark auf technische Details [...]. Entscheidend sind auch psychosoziale Aspekte.“

Welche Rolle spielt die KI in der Zukunft von MBSE und SysML v2?

Prof. Dr. Claudio Zuccaro: "Mit der neuen SysML v2 wird die Sprache klarer und erhält eine textuelle Notation. Sie erleichtert zum Beispiel auch Large Language Models, also KI-Systemen, den Zugang zu Modellen, weil KI zunächst Text verarbeitet. Damit wird auch der Einsatz von KI im Model-Based Systems Engineering erleichtert. Die Forschung fokussiert sich bereits stark darauf. Ein großes Thema ist natürlich der Einsatz von KI: Wie kann man KI nutzen, um Modelle aufzubauen oder zu überprüfen?“

Warum kommt MBSE gerade jetzt stärker in der Industrie an?

Prof. Dr. Claudio Zuccaro: "Auch klassische Maschinenbauer müssen heute komplexe Elektronik und Software integrieren. Dadurch wächst auch der Bedarf an Systems Engineering – und damit an Model-Based Systems Engineering.  Es reicht nicht, einfach eine Lizenz zu kaufen und zu erwarten, dass alles von allein funktioniert. MBSE muss als Veränderungsprozess verstanden und entsprechend begleitet werden.“

Zur Person

Dr. Claudio Zuccaro ist Professor für Systems Engineering an der Hochschule München und anerkannter Experte für MBSE. Zuvor war er 16 Jahre bei Bosch und bei Siemens in der industriellen Entwicklung tätig – davon acht Jahre im Systems Engineering Management.
Neben seiner Lehr- und Forschungstätigkeit unterstützt er seit vielen Jahren Unternehmen als Berater im Rahmen von Consultens Professional Services. Darüber hinaus ist Professor Zuccaro in verschiedenen Fachnetzwerken aktiv, unter anderem in der Gesellschaft für Systems Engineering (GfSE) als Mitglied des erweiterten Vorstands sowie im VDE.

Sandro Kipar ist Specialist PR & Communications bei der Bechtle PLM Deutschland GmbH.

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