KIZAM - Künstliche Intelligenz im Ziele- und Anforderungsmanagement

Abstract

Das Forschungsprojekt KIZAM hat erfolgreich innovative Ansätze entwickelt, um das Anforderungsmanagement (AM) in der Fahrzeugentwicklung durch den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) zu optimieren. Im Fokus standen drei technische Lösungsansätze: Formalisieren und Prüfen, Suchen und Finden sowie Model-Based Systems Engineering (MBSE). Im Rahmen von Formalisieren und Prüfen wurden Methoden zur strukturierten und maschinell überprüfbaren Formalisierung natürlicher Anforderungen entwickelt. Der Ansatz Suchen und Finden ermöglichte mithilfe von Knowledge Graphs eine verbesserte Wissensrepräsentation und die effiziente Identifikation relevanter Informationen. MBSE untersuchte modellbasierte Methoden, um Zusammenhänge zwischen Anforderungen und Systemstrukturen zu analysieren und Konflikte zu lösen. Die erarbeiteten Algorithmen und Softwarelösungen wurden in Demonstratoren integriert, validiert und erwiesen sich als praxistauglich für die Optimierung des Anforderungsprozesses. Trotz Herausforderungen, insbesondere bei der Systemintegration des Softwareprototypen in eine BMW Produktivumgebung und Nutzerakzeptanz, leistete das Projekt einen wichtigen Beitrag zur Effizienzsteigerung und Qualitätsverbesserung im AM der Fahrzeugentwicklung.