KI für Systems Engineering

Intelligente Automatisierung für modellbasierte Entwicklungsprojekte

Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie wir Systeme entwickeln. Doch der Mehrwert entsteht nicht durch KI als Selbstzweck, sondern durch die gezielte Einbettung in bestehende Engineering-Prozesse und -Werkzeuge. Mein Fokus liegt darauf, KI-Technologien so einzusetzen, dass sie den konkreten Arbeitsalltag in MBSE-Projekten spürbar verbessern – von der automatisierten Modellerstellung bis zur intelligenten Qualitätssicherung.

Warum KI im Systems Engineering?

Modellbasierte Systementwicklung erzeugt große Mengen strukturierter Daten: Anforderungen, Funktionsbäume, logische Architekturen, Schnittstellenspezifikationen, Traceability-Matrizen. Viele Aufgaben in diesem Umfeld sind regelbasiert, repetitiv oder erfordern die Verarbeitung umfangreicher Kontextinformationen – genau die Stärken moderner KI-Systeme.

Typische Anwendungsfelder:

• Anforderungsanalyse – Automatisches Erkennen von Mehrdeutigkeiten, fehlenden Akzeptanzkriterien oder Inkonsistenzen in Anforderungstexten. KI-Modelle können Anforderungen klassifizieren, Duplikate identifizieren und Vorschläge für die Strukturierung nach RFLP-Ebenen generieren.
• Modellgenerierung – Aus textuellen Beschreibungen, bestehenden Dokumenten oder Legacy-Daten können KI-gestützt erste Modellstrukturen erzeugt werden: Funktionshierarchien, Schnittstellenspezifikationen oder logische Architekturen als Ausgangsbasis für die Detaillierung durch den Ingenieur.
• Konsistenzprüfung – Automatische Validierung von Modellen auf Vollständigkeit der Traceability, korrekte Typisierung von Schnittstellen und Einhaltung von Modellierungsrichtlinien – deutlich schneller und zuverlässiger als manuelle Reviews.
• Wissensextraktion – Bestehende Dokumentation, Normen und Richtlinien können durch KI erschlossen und in kontextbezogene Modellierungshinweise überführt werden.

Mein Technologie-Ansatz

Integration statt Insellösung

Ich entwickle KI-Automatisierungslösungen, die sich nahtlos in bestehende Toolketten einfügen. Dabei verfolge ich zwei komplementäre Stoßrichtungen:

KI für PREEvision – Als langjähriger PREEvision-Experte kenne ich das Datenmodell, die API-Schnittstellen und die typischen Workflows in automobilen und nicht-automobilen E/E-Entwicklungsprojekten. Diese Expertise nutze ich, um KI-gestützte Automatisierungen zu entwickeln, die direkt mit PREEvision-Modellen arbeiten: automatisierte Modellanalysen, regelbasierte Konsistenzprüfungen, KI-gestützte Generierung von Modellinhalten aus natürlichsprachlichen Beschreibungen.

KI für RFLP und offene SE-Werkzeuge – Im Kontext meiner SE-Master Workbench und der FlowSpec-DSL eröffnet die textbasierte Modellierung besondere Möglichkeiten für KI-Integration. Large Language Models (LLMs) können FlowSpec-Modelle direkt lesen, analysieren und generieren – ohne den Umweg über proprietäre Binärformate. Das ermöglicht einen natürlichen, dialogorientierten Umgang mit Systemmodellen: Ingenieure beschreiben Änderungen in natürlicher Sprache, die KI setzt sie in valide Modellstrukturen um.

Automatisierung mit n8n und modernen Workflow-Engines

Neben der direkten KI-Integration setze ich auf Workflow-Automatisierung mit Tools wie n8n, um wiederkehrende Engineering-Prozesse zu orchestrieren. Typische Szenarien:

• Automatischer Import und Klassifikation neuer Anforderungen aus externen Quellen
• Regelmäßige Modellvalidierung mit Berichterstellung
• Benachrichtigungsketten bei Modellinkonsistenzen
• Batch-Verarbeitung von Dokumenten zur Extraktion modellierungsrelevanter Informationen

DSGVO-konforme Verarbeitung

Für Projekte mit sensiblen Daten biete ich Lösungen an, die vollständig lokal betrieben werden können – auf eigener Hardware, ohne Cloud-Abhängigkeit. Lokale KI-Modelle gewährleisten, dass keine Projektdaten das Unternehmensnetzwerk verlassen.

Leistungsspektrum

• Potenzialanalyse – Identifikation der wirkungsvollsten KI-Einsatzfelder in Ihrem SE-Prozess. Welche Aufgaben lassen sich automatisieren? Wo liegt der größte Hebel für Qualität und Geschwindigkeit?
• Prototyping & Proof of Concept – Schnelle Umsetzung erster KI-Automatisierungen als Machbarkeitsnachweis. Innerhalb weniger Wochen entsteht ein funktionierender Prototyp, der den konkreten Nutzen für Ihr Team zeigt.
• Produktivsetzung – Überführung erfolgreicher Prototypen in robuste, in den Arbeitsalltag integrierte Lösungen. Inklusive Monitoring, Fehlerbehandlung und Dokumentation.
• Technologieberatung – Neutrale Bewertung von KI-Technologien für Ihren Kontext: Welche Modelle, welche Infrastruktur, welcher Betriebsmodus (Cloud vs. On-Premise) passt zu Ihren Anforderungen an Datenschutz, Performance und Budget?