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Wussten Sie, dass die Software in einem einzigen Auto mehr als eine Million Zeilen Code haben kann? Damit ist sie möglicherweise komplexer als die gesamte Mechanik und Mechatronik des...
Wussten Sie, dass die Software in einem einzigen Auto mehr als eine Million Zeilen Code haben kann? Damit ist sie möglicherweise komplexer als die gesamte Mechanik und Mechatronik des eigentlichen Fahrzeugs. Das Auto ist aber kein Einzelfall. Produkte werden insgesamt immer vernetzter und intelligenter, ob im smarten Alltag oder der Industrie 4.0. Plötzlich fragt uns unser Kühlschrank, ob er Milch nachbestellen soll, oder eine Produktionsanlage schlägt Alarm, dass sie bald ausfallen wird. Heutige Produktdesigns sind darauf angelegt, immer komplexere Funktionen zu erfüllen, was dazu führt, dass eine vollständige Beschreibung der angestrebten Eigenschaften zu riesigen Mengen an einzelnen Anforderungen führt. Um auf das Beispiel Auto zurückzukommen: Für eine einzige Baureihe gibt es beim Hersteller typischerweise rund vier Millionen Anforderungen.
Anforderungen sind der Dreh- und Angelpunkt in der Produktentwicklung, sie definieren, wie ein Produkt später aussehen und funktionieren soll. Sie geben Laufrichtung und Marschgeschwindigkeit vor und sind als Roadmap für den gesamten Entwicklungsprozess essentiell. Je komplexer das Projekt, desto mehr Anforderungen müssen folglich definiert werden. Bei der Ermittlung, Analyse, Spezifizierung sowie Validierung all dieser Eigenschaften und Rahmenbedingungen eines Produktions- oder Prozesssystems müssen mögliche Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden, da sonst auch das Endprodukt an diesen Fehlern krankt. Mit dem steigenden Datenzuwachs kommt die traditionelle Verwaltung dieser Anforderungen über Tabellenblätter, Dokumenten oder Wikis jedoch an ihre Grenzen. Deshalb kommen Unternehmen heutzutage an einem intelligenten Anforderungsmanagement nicht mehr vorbei.
Fehler an der Wurzel packen
Im Fokus des Anforderungsmanagements stehen die Kommunikation, Zusammenarbeit und Verifizierung von Anforderungen im gesamten Unternehmen und innerhalb der Lieferkette. Zahlreiche Unternehmen setzen hierbei auf IBM Engineering Requirements Management DOORS Next als skalierbare und moderne Lösung für das Anforderungsmanagement. Mit dieser Lösung lassen sich Änderungen an Anforderungen erfassen, verfolgen, analysieren und managen.
Gutes Formulieren von Anforderungen trägt maßgeblich zum Erfolg des Projektes bei. Eine besondere Hilfe erhält der Anforderungsautor mit dem IBM Requirements Quality Assistant (RQA). RQA ist ein Service, der beurteilt, ob eine Anforderung in Bezug auf Klarheit und Genauigkeit gut geschrieben ist. Er ermöglicht Anforderungsautoren und -analysten, die Qualität ihrer Anforderungen mit einem einfachen Klick zu überprüfen und liefert selbstständig Hinweise und Vorschläge zur Verbesserung. RQA lässt sich in IBM Engineering Requirements Management DOORS Next einfach integrieren, um Anforderungsautoren bei der Erstellung hochwertiger Anforderungen zu unterstützen. Ein RQA-Plugin für das bewährte IBM Engineering Requirements Management DOORS wird aktuell entwickelt.
Der Requirements Quality Assistant verwendet IBM Watson Natural Language Understanding (NLU), um den eingegebenen Anforderungstext zu analysieren, potenzielle Mehrdeutigkeiten zu erkennen und Qualitätskennzahlen zur Beurteilung der Anforderungsqualität zu generieren. Nach seiner Eingabe erkennt der Nutzer anhand eines farbigen Ampelsystems auf einen Blick, wo genau er noch einmal nachbessern muss und wann eine Anforderung optimal beschrieben ist.
AI for Requirements Management
Internationale Industriestandards gewährleisten Qualität
Der RQA ist darauf ausgelegt, Qualitätskennzahlen zu erkennen, die mit den Richtlinien des International Council on Systems Engineering (INCOSE) für das Schreiben von guten Anforderungen übereinstimmen. Somit verfügt der Assistent über zehn integrierte Qualitätsindikatoren, um vollständige, klare und überprüfbare Anforderungen zu erstellen und die Arbeit zu beschleunigen.
Aber nicht nur der Nutzer lernt aus seinen Fehlern und formuliert mit der Zeit immer bessere Anforderungen. Dank maschinellem Lernen kann das Watson KI-System selbst Nuancen und Zusammenhänge erkennen und wird mit der Zeit immer besser.
Mit korrekten Anforderungen die Basis des Erfolgs legen
Gute Anforderungen sind die Grundlage für eine erfolgreiche System- oder Softwareentwicklung. Schlecht geschriebene Anforderungskataloge sind schon ganz am Anfang eines jeden Projekts wie ein Mühlstein, der alles nach unten zieht. Das Anforderungsmanagement ist deshalb zentral für den Gesamterfolg und entscheidet über die Produktqualität. Vor allem die Konsistenz der Anforderungen ist in diesem Zusammenhang wichtig, da in einem Projekt teilweise Tausende oder sogar Millionen von einzelnen Anforderungen ausformuliert werden müssen. Mit dem RQA bekommen Anforderungsautoren und -analysten einen smarten Assistenten zur Seite gestellt, der auf Inkonsistenzen, Duplikate und Unschärfen trainiert ist und damit hilft, Produkte schneller auf den Markt zu bringen und die Effizienz insgesamt zu erhöhen. Ganz nach dem Motto: „Work smarter, not harder“.