Systems Engineering Produkt, Software und Services als Einheit denken

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Moderne Produkte sind mehr als reine Hardware – auch im Maschinenbau. Sie bestehen zunehmend aus Software- und Servicekomponenten. Um die dadurch entstehende Komplexität in den Griff zu bekommen, setzen Hersteller mehr und mehr auf Systems Engineering.

Vielfalt und Komplexität: Mit diesen beiden Begriffen lassen sich heute die Produkte vieler Unternehmen im Maschinen- und Anlagenbau aber auch in anderen Branchen wie der Elektrotechnik oder der Automobilindustrie beschreiben. Sie sind nicht mehr notwendigerweise reine Hardware, sondern werden oft in Kombination mit Softwarelösungen und Serviceangeboten vermarktet.

Jedes System besteht aus zusammenhängenden Subsystemen

Unternehmen müssen ihr Produktportfolio daher zunehmend auf eine andere Weise betrachten: nach den Prinzipien des Systems Thinking (Systemdenken). Dabei werden Objekte als Systeme verstanden, die aus vielen zusammenhängenden Elementen bestehen. Jedes Element kann wiederum selbst als eigenes System verstanden werden, da es fast immer weitere Elemente enthält. Umgekehrt kann auch jedes Objekt als Element eines übergeordneten Systems betrachtet werden.

Am Beispiel eines Autos werden diese Zusammenhänge schnell klar: Das Auto selbst ist als System zu verstehen, in dem zahlreiche Komponenten wie Motor, Getriebe, Reifen und Bordelektronik zusammenarbeiten. Gleichzeitig ist jedes Systemelement ein weiteres, untergeordnetes Subsystem, das wiederum aus weiteren Elementen besteht. Im Falle eines Motors sind das Startergenerator, Zündspuleneinheit oder Nockenwelle. Das Auto als Ganzes ist zudem in ein übergeordnetes System eingebettet, das für seine Funktionalität ebenfalls erforderlich ist – beispielsweise Straßen, Parkplätze und Tankstellen: das Verkehrssystem.

Vielen Unternehmen fällt das Denken in Systemen schwer

Laut der Aras-Studie „Von Nachhaltigkeit bis Digitalisierung: Challenges 2022“ ist dieses Denken in Systemen für zwei von drei Unternehmen in Deutschland eine Schwachstelle. Besonders die Verzahnung aus Software und Services mit dem ursprünglichen Produkt ist nach wie vor problematisch: 22 Prozent sehen in diesem Bereich „sehr große“ Herausforderungen, weitere 46 Prozent noch „ziemlich große“.

Einen ganzheitlichen und interdisziplinären Ansatz für die Analyse und Konstruktion von Systemen aus Systemen bieten die Ingenieurwissenschaften mit Systems Engineering. Es zielt darauf, Kundenbedürfnisse und Funktionalität früh im Entwicklungsprozess zu definieren und das Produkt in Zusammenarbeit mit dem Kunden weiterzuentwickeln. Dabei fließen technische, wirtschaftliche, rechtliche und soziale Anforderungen aller Stakeholder mit in die Entwicklung ein.

Zudem berücksichtigt Systems Engineering heute den gesamten Produktlebenszyklus von der Konzeptionsphase bis hin zur Wiederverwertung und/oder Entsorgung. Das betrifft vor allem smarte, vernetzte Produkte und Services. Sie sind an das Internet of Things (IoT) angeschlossen und nutzen Künstliche Intelligenz (KI) als Produktmerkmal. Sie werden mit dem Fachbegriff System-of-Interest bezeichnet, da sie als eigentliches Produkt das Kernsystem für die Entwicklung bilden.

Das V-Modell: Entwicklung mit System

Die Produktentwicklung mit Systems Engineering lässt sich am einfachsten mit einem als „V“ dargestellten Vorgehensmodell erläutern. Dabei zeigt der linke Strang des V-Modells die Entwurfsphasen, der rechte die Testphasen.

Das V-Modell wird in der VDI/VDE-Richtlinie 2206 als Teil der „Entwicklungsmethodik für mechatronische Systeme“ empfohlen. Ausgangspunkt (oben links in der Abbildung) sind die Systemanforderungen in Form eines Entwicklungsauftrags. Weitere Schritte sind die Systemarchitektur und die Konkretisierung des Lösungskonzepts in den Fachdisziplinen (die untere Spitze des „V“).

Dabei werden Aspekte wie Services, Mechanik, Elektronik und Software berücksichtigt. Es schließen sich Systemtests und Abnahmetests durch den Kunden an. Darauf folgen nun die Fertigung und die Instandhaltung (die „Fahne“ oben rechts). Sie gehören zwar nicht zur Produktentwicklung im engeren Sinne, doch Informationen und Erkenntnisse aus beiden Abschnitten müssen in die Entwicklung zurückfließen, um die nächsten Produktgenerationen zu verbessern.

Dieses V-Modell ist nicht linear gedacht. Es wird stattdessen als iterativer Prozess verstanden, der sich schrittweise der endgültigen Lösung annähert und je nach Komplexität des zu entwickelnden Produkts mehrfach durchlaufen wird. Dabei wird jeweils ein System-of-Interest entwickelt, das unterschiedliche Reifegrade repräsentiert – etwa Designmodell, Funktionsmodell, Prototyp, Vorserienmuster, Null-Serie und endgültige Serie.

Den gesamten Produktlebenszyklus abbilden – in der Cloud

Systems Engineering bedeutet nicht, dass die Systemanforderungen bereits alle denkbaren Funktionen umfassen müssen. Das V-Modell ist beispielsweise auch anwendbar, um nach dem Konzept des Lean Startup ein MVP (Minimum Viable Product) zu entwickeln und den Aufbau eines umfassenden Produktes in die Gestaltung neuer Produktgenerationen mit zusätzlichen Funktionen auszulagern. Zudem ist es kompatibel mit modernen Verfahren der agilen Softwareentwicklung, die sich besonders für die Entwicklung der Systemsoftware eignen.

Entwicklungsmethode

Grundlagen zum Systems Engineering und Tipps für die Einführung

Die Komplexität der auf diese Weise erzeugten Produkte ist groß. Durch die Verlagerung von Funktionen auf Software ist ihre Verknüpfung untereinander und mit der Hardware anspruchsvoller. So müssen zum Beispiel Maschinenbauer unterschiedliche Softwarestände auf ihren Geräten unterstützen und möglicherweise individuelle Anpassungen einzelner Kunden berücksichtigen. Hinzu kommt das Management der Services sowie der Aspekt der Nachhaltigkeit, der nur mit einer sehr engmaschigen Verfolgung des Produktlebenszyklus erfüllt werden kann.

Ein wichtiger Aspekt von Systems Engineering ist das Abbilden des gesamten Produktlebenszyklus – mit der entsprechenden Software für Product Lifecycle Management (PLM). Die PLM-Software ergänzt die vorhandenen ERP- und MES-Lösungen unter anderem um die der Fertigung vor- und nachgelagerten Prozesse. Um den Aufwand für den Betrieb solcher Lösungen zu minimieren sowie stets mit der aktuellen und damit auf mögliche Veränderungen der Rahmenbedingungen (z. B. neue gesetzliche Vorgaben) angepassten Software zu arbeiten, hat sich im Product Lifecycle Management die Cloud durchgesetzt. Durch Software as a Service (SaaS) sinkt der IT-Aufwand und die Unternehmen können sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren.

Ganzheitliche Produktentwicklung

Mit Systems Engineering komplexes Engineering beherrschen

* Jens Rollenmüller ist Geschäftsführer von Aras Deutschland

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