KG4MBSE - Wissensmanagement und Model Reuse im Model-based Systems Engineering mithilfe von Wissensgraphen

Ausgangssituation und Problemstellung

Model-Based Systems Engineering (MBSE) wird zunehmend eingesetzt, um der steigenden Komplexität technischer Systeme zu begegnen. Bereits in frühen Entwicklungsphasen entstehen dabei umfangreiche, hochformalisierte Systemmodelle. In der praktischen Wiederverwendung dieser Modelle zeigen sich zwei zentrale Herausforderungen: (1) Uneinheitliche Modellierungsansätze und unstrukturierte Wiederverwendungsstrategien behindern den modellübergreifenden Reuse und erschweren das systematische Wissensmanagement. (2) Eingeschränkte Analysemöglichkeiten führen zu erheblichem Mehraufwand bei Bewertung, Anpassung und Integration bestehender Modelle. Diese Herausforderungen adressiert das Transferprojekt KG4MBSE mit dem Ziel, Wiederverwendung und Wissensnutzung in modellbasierten Entwicklungsprozessen zu verbessern.

Projektziele

Im Transferprojekt KG4MBSE werden folgende Teilziele verfolgt:

1. Automatisierte Integration von SysML-Modellen unterschiedlicher Reifegrade in einen zentralen Wissensgraphen sowie Aufbau und Pflege einer toolunabhängigen, konsolidierten Wissens- und Modellbasis.
2. Erweiterung des Systemwissens durch Analyse des Wissensgraphen mittels spezialisierter Methoden, z. B. kausaler Inferenzverfahren und graphbasierter KI-Modelle.
3. Entwicklung einer zentralen Web-Plattform, welche die Integration, Analyse und Wiederverwendung von Modellen methodisch unterstützt und zugänglich macht.
4. Ableitung, Umsetzung und Validierung von Best Practices zur effektiven Anwendung der Plattform in Entwicklungsprozessen und modellbasierten Systementwürfen.

Lösungsansatz

Der Lösungsansatz basiert auf dem Einsatz von Wissensgraphen als zentralem Wissensspeicher zur Sammlung und Integration vergangener SysML-Modelle aus Entwicklungsprojekten. Durch Ontologie-Matching und Entity-Resolution sollen modellübergreifende Strukturen identifiziert und in einem konsolidierten Graphen zusammengeführt werden. Aufbauend darauf soll durch gezielte Analysen eine strukturierte Auswahl und Wiederverwendung relevanter Modelle ermöglicht werden. So wird vorhandenes Systemwissen nutzbar gemacht und die Effizienz künftiger Entwicklungsprozesse methodisch unterstützt und verbessert.

Förderhinweis

Projektwebseite des ZDIN (Zentrum für digitale Innovationen Niedersachsen).