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Diese KI-gestützte Lösung adressiert das Problem der ineffizienten und fehleranfälligen manuellen Übersetzung von Anforderungen in formale SysML-v2-Modelle, indem sie eine automatisierte Pipeline einsetzt. Sie nutzt ein Large Language Model (LLM), um:
Durch die Kombination dieser Komponenten, einschließlich eines Modell-Zusammenstellungsprozesses und einer Validierung mittels eines offiziellen SysML-2 Compilers, wird ein vollständiges SysML-Modell erstellt. Dieses Modell verknüpft sich automatisch mit den entsprechenden Modellkomponenten. Ein Human-in-the-Loop-Review-Prozess ermöglicht die kontinuierliche Verbesserung der Prompting-Logik des LLM, wodurch die Genauigkeit und Qualität der generierten Modelle steigen.
Der wesentliche Mehrwert liegt in der dramatischen Beschleunigung des Systemmodellierungsprozesses, der Verbesserung der Konsistenz und Genauigkeit, der Erhöhung der Rückverfolgbarkeit und der Steigerung der Innovationskraft. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben können sich Ingenieure auf strategische Planung und Design konzentrieren.
Das Hauptproblem besteht darin, dass die manuelle Übersetzung von Anforderungen in natürlicher Sprache in formale SysML-v2-Modelle oft ineffizient, fehleranfällig und zeitaufwendig ist. Die Umwandlung von Textbeschreibungen in strukturierte Modelle erfordert:
Diese Umwandlung ist zudem anfällig für menschliche Fehler, was zu folgenden Problemen führt:
Diese Probleme resultieren in einer langsamen Iterationsgeschwindigkeit und behindern die Entwicklungsprozesse erheblich.
Diese Lösung stellt eine AI-gestützte Pipeline dar, die die Umwandlung von Anforderungen in natürlicher Sprache in formale SysML-v2-Modelle automatisiert. Die Lösung besteht aus mehreren miteinander verbundenen Komponenten, die Effizienz, Konsistenz und Rückverfolgbarkeit verbessern.
Input-Normalisierung: Ingenieure laden ein Dokument mit Anforderungen und Komponentenbeschreibungen hoch, beispielsweise aus Word oder Markdown. Die AI-Software teilt den Inhalt in strukturierte Elemente auf und formatiert sie entsprechend.
Anforderungs- und Komponentenklassifizierung: Ein Large Language Model (LLM) identifiziert und klassifiziert jede Anforderung und Komponentenbeschreibung. Es unterscheidet zwischen:
Die AI erkennt auch Beziehungen zwischen Anforderungen und Komponenten.
Code-Generierung: Mit Hilfe von Prompt-Templates führt die LLM die korrekten SysML-v2-Code-Snippets aus. Beispielsweise generiert sie:
requirement { ... }block Engine { property torque: Nm; ... }Anforderungen werden automatisch mit den entsprechenden Komponenten verknüpft.
Modell-Zusammenstellung: Alle generierten Code-Snippets werden zu einem vollständigen MyMachine.sysml-Modul zusammengefügt. Das System löst dabei IDs und Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Modellteilen auf.
Validierung und Rendering: Das generierte Modell wird mit einem offiziellen SysML-v2-Compiler validiert. Finden sich Fehler, wird die LLM automatisch mit Feedback re-prompted, um diese zu beheben.
Human-in-the-Loop-Review: Ingenieure überprüfen die generierten Diagramme und den Code. Korrekturen werden gesammelt und zur Verbesserung der Prompting-Logik für zukünftige Anwendungen verwendet.
Der wesentliche Mehrwert dieser KI-gestützten Lösung besteht in der dramatischen Beschleunigung und Qualitätssteigerung des Systemmodellierungsprozesses. Hier sind die konkreten Vorteile:
Reduzierte Entwicklungszeit: Durch die Automatisierung der ersten Modellentwürfe, die vorher Tage dauerten, werden die Entwicklungszyklen signifikant verkürzt. Innerhalb von Minuten lassen sich erste, funktionale Modelle erstellen, was die Iterationsgeschwindigkeit und damit die Innovationsfähigkeit erhöht.
Verbesserte Konsistenz und Genauigkeit: Ein Large Language Model (LLM) sorgt für eine einheitliche Namenskonvention und die korrekte Anwendung von SysML-Vokabular. So werden menschliche Fehler minimiert. Die automatische Klassifizierung von Anforderungen und Komponenten gewährleistet eine präzise und konsistente Modellierung.
Erhöhte Rückverfolgbarkeit: Anforderungen werden automatisch mit den entsprechenden Modellkomponenten verknüpft. Das schafft eine transparente und nachvollziehbare Verbindung zwischen Systemanforderungen und Modell. Dies erleichtert die Validierung, das Testen und die Dokumentation des Systems.
Skalierbarkeit und Flexibilität: Die Lösung kann mit einer großen Anzahl von Anforderungen umgehen und sich schnell an Änderungen anpassen. So wird die effiziente Modellierung komplexer Systeme unterstützt und die iterative Entwicklung gefördert.
Kontinuierliches Lernen und Verbesserung: Durch den Human-in-the-Loop-Review-Prozess lernt das LLM kontinuierlich aus den Korrekturen und Feedbackschleifen der Ingenieure. Das führt zu einer stetigen Verbesserung der Genauigkeit und Qualität der generierten Modelle.
Fokus auf Innovation: Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben können sich Ingenieure auf die strategische Planung, das Design und die Innovation des Systems konzentrieren, statt sich mit der manuellen Modellierung zu beschäftigen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese KI-gestützte Lösung die Effizienz steigert und die Qualität, Rückverfolgbarkeit und Innovationskraft des Systementwicklungsprozesses erheblich verbessert. Sie ermöglicht es Engineering-Teams, sich auf die Kernaufgaben der Systementwicklung zu konzentrieren und schneller auf Marktveränderungen zu reagieren.
Unsere KI-Experten haben bereits zahlreiche Unternehmen dabei unterstützt, vergleichbare Lösungen schnell und mit messbarem Mehrwert umzusetzen.