Entwicklungsmethodik

Die zunehmende Dynamik und Vielfalt der Beziehungen zwischen Systemen sowie innerhalb von Systemen erfordern neue Ansätze für deren Entwicklung. Der Forschungsbereich Entwicklungsmethodik konzentriert sich auf grundlegende Prinzipien und Konzepte, die erforderlich sind, um zukünftige Herausforderungen zu bewältigen, basierend auf den vier miteinander verknüpften Säulen des Systems Engineering: Prozesse, Methoden, Organisation und Tools. Darüber hinaus werden Kompetenzen und Fähigkeiten definiert, die zukünftige „Systems Engineers“ benötigen, um den Anforderungen sich wandelnder Arbeitsmärkte gerecht zu werden. Die Entwicklungsmethodik dient zudem als übergeordneter Rahmen, um unterschiedliche Kompetenz- und Forschungsbereiche des IME miteinander zu verknüpfen.

Systems Engineering

Systems Engineering (SE) ist ein interdisziplinärer Ansatz zur Entwicklung komplexer sozio-technischer Systeme und bietet Prinzipien sowie Best Practices zur Bewältigung vielfältiger Entwicklungsherausforderungen. Die jüngsten Forschungsaktivitäten des IME konzentrierten sich auf die Entwicklung komplexer Antriebssysteme. Zukünftige Formen der Mobilität stellen neue Anforderungen an moderne Antriebssysteme. Das Antriebssystem sieht sich dabei einer steigenden Komplexität in der Entwicklung gegenüber, sowohl auf technischer als auch auf organisatorischer Ebene. Trendthemen wie Elektrifizierung oder autonomes Fahren erfordern neue Ansätze, die eine optimierte Interaktion zwischen den einzelnen Teilsystemen des Antriebs ermöglichen. Diese Herausforderungen werden zusätzlich durch Anforderungen an kurze Entwicklungszeiten, eine zunehmende Varianten- und Funktionsvielfalt bei gleichzeitig geringeren Kosten verstärkt. Es werden daher neue Ansätze benötigt, die unterschiedliche Disziplinen in der Entwicklung vereinen und die Suche nach der bestmöglichen Lösung unter Berücksichtigung von Anforderungen und Anwendungsfällen unterstützen.

Neuere Forschungsaktivitäten erweitern diesen Fokus auf die Entwicklung von Drohnensystemen. Diese hochintegrierten cyber-physischen Systeme bringen zusätzliche Herausforderungen in Bezug auf Systemarchitektur, Autonomie, Kommunikation und Validierung mit sich. Systems-Engineering-Prinzipien werden angewendet, um einen konsistenten Entwicklungsansatz sicherzustellen, einschließlich digitaler Zwillinge und Prototypenentwicklung.

In Kooperation mit der AVL List GmbH wurde ein Buchprojekt initiiert, das die Vorteile der Implementierung von Systems Engineering in der interdisziplinären Entwicklung automobiler Antriebssysteme hervorhebt. Dabei werden sowohl die Prinzipien des Systems Engineering als auch deren Anwendung in spezifischen Bereichen der Antriebsentwicklung, beispielsweise bei Brennstoffzellen- oder E-Antriebsentwicklungen, beschrieben.

“Systems engineering is an approach, a philosophy for development, that combines well-proven processes, methods, tools, participating engineers (organization) and stakeholders for the development of complex systems. In the scope of technical development, systems engineering is a structured and connected way of thinking and working. Interdisciplinary collaboration and a holistic perspective are of pivotal importance. A discipline-specific perspective is not sufficient to consider all aspects and influences due to the increasing complexity of the systems such as powertrain systems.“ (Bajzek et al. 2020)

Model-based Systems Engineering (MBSE)

Insbesondere Model-based Systems Engineering (MBSE) bringt ein enormes Potenzial mit sich und basiert auf einer Menge von Modellen, die im Verlauf der Produktentwicklung erstellt werden. Diese Modelle werden unter Verwendung entsprechender Methoden erzeugt und beschreiben das zu entwickelnde System hinsichtlich seiner Struktur, seines Verhaltens und seiner Anforderungen. Eine wichtige Aufgabe besteht darin, Konzepte zu entwickeln, die dabei unterstützen, einen Überblick über die verwendeten Modelle und die dadurch beschriebenen Systemaspekte zu erhalten. Die folgende Abbildung zeigt ein solches am IME entwickeltes Konzept:

Ein weiteres Interessensgebiet ist die Generierung eines „Digital Masters“ während der Entwicklung. Die Grundlage für den digitalen Master wird durch einen konsistenten und vernetzten modellbasierten Entwicklungsansatz geschaffen. MBSE unterstützt diesen Entwicklungsansatz beispielsweise durch die Bereitstellung von Systemmodellen, der erforderlichen Methoden und entsprechender Modellierungssprachen.

Nach der Entwicklungsphase wird aus dem Digital Master der digitale Zwilling – eine digitale Repräsentation eines physisch existierenden Produkts – abgeleitet. Die modellbasierte Entwicklung ist eine Voraussetzung, um diese Vision eines digitalen Zwillings zu realisieren, und unterstützt somit die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle sowie generell Möglichkeiten zur Systemoptimierung.

Künstliche Intelligenz (KI) in Systems Engineering und Produktentwicklung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert grundlegend, wie komplexe Systeme entwickelt werden. Im Systems Engineering und in der mechatronischen Produktentwicklung ermöglicht KI datenbasierte Erkenntnisse, intelligente Automatisierung und adaptive Unterstützung über den gesamten Lebenszyklus hinweg – von der frühen Anforderungsanalyse bis hin zu Verifikation und Validierung.

Am IME untersuchen wir, wie KI-Ansätze wie Machine Learning, einschließlich Deep Learning auf Basis neuronaler Netze, sowie KI-Agenten Ingenieurinnen und Ingenieure aktiv dabei unterstützen können, Komplexität zu beherrschen, Lösungsräume zu analysieren und die Entscheidungsqualität zu verbessern. Dies umfasst disziplinspezifische Entwicklungsaktivitäten wie CAD ebenso wie Verifikations- und Validierungsaktivitäten wie Simulation, bei denen KI Modellierungs-, Analyse- und Bewertungsaufgaben unterstützen kann.

Die Integration von KI in die Entwicklung bedeutet jedoch nicht nur die Einführung neuer Werkzeuge. Sie erfordert ein grundlegendes Umdenken der methodischen Basis des Engineerings. Klassische Entwicklungsansätze sind überwiegend deterministisch und modellbasiert, während KI-Systeme datengetrieben, probabilistisch und kontinuierlich lernend sind. Dieser Paradigmenwechsel stellt etablierte Konzepte von Verifikation, Validierung, Rückverfolgbarkeit und Verantwortungszuordnung in Frage.

Unsere Forschung konzentriert sich daher auf die Entwicklung eines neuen methodischen Rahmens, der modellbasiertes Systems Engineering systematisch mit datengetriebenen KI-Ansätzen verbindet. Dazu gehören strukturierte Lebenszykluskonzepte für KI-Komponenten, einschließlich Datenmanagement, Training und Monitoring, eine klare Integration in bestehende Prozesse sowie klar definierte Modelle der Mensch-KI-Zusammenarbeit. Transparenz, Erklärbarkeit und Vertrauen sind dabei zentrale Gestaltungsprinzipien.

Ziel ist es, eine robuste und zukunftsorientierte Entwicklungsumgebung zu schaffen, in der KI kein Zusatz, sondern ein integrierter und verlässlicher Bestandteil der interdisziplinären Systementwicklung ist und Innovationen für komplexe sozio-technische Systeme in Industrie und Forschung ermöglicht.

Aktuelle Forschungsaktivitäten

Drohnensysteme (Digitaler Zwilling und Prototypenentwicklung)
Künstliche Intelligenz (KI) und KI-Agenten im Kontext von Systems Engineering und Produktentwicklung
Ingenieurausbildung, Human Enablement und Workforce Development
Engineering-Automatisierung in der interdisziplinären Systementwicklung
Deskriptiver Modellierungsansatz zur Unterstützung der mechanischen Entwicklung
Konzepte des digitalen Zwillings
Modellbasiertes Systems Engineering (MBSE) und die Generierung des digitalen Masters
Systemmodelle und Modellstrukturen für die cyber-physische Systementwicklung
Evaluierung von Systemmodellierungssprachen
Analyse und Strukturierung von Entwicklungsmethoden

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Kontakt

Institut für Maschinenelemente und Entwicklungsmethodik

Inffeldgasse 21b/II
8010 Graz

Tel.: +43 316 873 7361
Fax: +43 316 873 7370

Email: imenoSpam@tugraz.at
Web: www.ime.tugraz.at

Current Publications

Bajzek, M., Krems, D., Kollegger, S., Traußnig, T., Dörr, S., Tatschl, M., Kniewallner, J. and Hick, H. 2025. Accelerated Automotive Battery Development to meet Market Opportunities. INCOSE International Symposium, 35: 760-777. https://doi.org/10.1002/iis2.70007

Kranabitl, P., Faustmann, C., Bajzek, M. et al. A fundamental concept for linking methods, system models, and specific models. Discov Appl Sci 6, 2 (2024). https://doi.org/10.1007/s42452-024-05651-5

Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8;in press;
https://www.springer.com/de/book/9783319996288

Grebe, U.; Hick, H.; Rothbart, M.; von Helmolt, R.; Armengaud, E.; Bajzek, M.; Kranabitl, P.; Challenges for Future Automotive Mobility; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
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Bajzek, M.; Fritz, J.; Hick, H.; Systems Engineering Principles; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
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Bajzek, M.; Fritz, J.; Hick, H.; Maletz, M.; Faustmann, C.; Stieglbauer, G.; Model-Based Systems Engineering Concepts; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
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Fischer, R.; Vorbach, S.; Hick, H.; Systems Engineering Organizational Constraints and Responsibilities; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
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Hick, H.; Angel, H.-F.; Kranabitl, P.; Wagner-Skacel, J.; Decision-Making and the Influence of the Human Factor; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
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Kranabitl, P.; Bajzek, M.; Atzwanger, M.; Schenk, D.; Hick, H.; Automotive Powertrain Development Process; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
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Maletz, M.; Bajzek, M; Hick, H.: Systems Engineering Methods for Automotive Powertrain Development; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
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Schöffmann, W.; Sorger, H.; Faustmann, C.; Bajzek, M.: Case Study – Engine System Development; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
https://www.springer.com/de/book/9783319996288

Faustmann, C.; Kranabitl, P.; Bajzek, M.; Fritz, J.; Hick, H.; Sorger, H.; Future of Systems Engineering; In: Hick, H.; Küpper, K.; Sorger, H.; Systems Engineering for Automotive Powertrain Development; Springer; 2020; ISBN 978-3-319-99628-8; in press;
https://www.springer.com/de/book/9783319996288

Hick, H.; Bajzek, M.; Kranabitl, P.; Faustmann, C.; Erweitertes Digital-Twin-Konzept unter Berücksichtigung des Entwicklers; 2020; Zeitschrift für wirtchaftlichen Fabrikbetrieb; Jahrg. 115 (2020) Special; in press;
https://doi.org/10.3139/104.112302

Walch, S.; Kranabitl, P.; Bajzek, M.; Wobelka, T.; Hick, H.; Kollegger, S.; Model Based Systems Engineering (MBSE) in der Tribologie – Anwendung von SysML-Tool in der Reib- und Verschleißanalyse von Antriebsstrangkomponente; 2019; Österreichische Tribologische Gesellschaft; Symposium 2019;
https://graz.pure.elsevier.com/de/publications/model-based-systems-engineering-in-der-tribologie-anwendung-eines

Hick, H.; Bajzek, M.; Faustmann, C.; Definition of a system model for model-based development; SN Applied Science; 1, 1074; 2019;
https://doi.org/10.1007/s42452-019-1069-0