Die zunehmende Komplexität moderner Satellitensysteme und die damit verbundenen Herausforderungen in der Entwicklung führen dazu, dass herkömmliche dokumentenbasierte Entwicklungsansätze an ihre Grenzen stoßen. Besonders in der Raumfahrtindustrie, die sich zwischen traditionellen Ansätzen und New Space-Philosophien bewegt, entstehen komplexe interdisziplinäre Entwicklungsumgebungen, die von Ambiguität und Unsicherheiten geprägt sind. Während modellbasiertes Systems Engineering (MBSE) als vielversprechender Ansatz zur Bewältigung dieser Herausforderungen gilt, fehlen aufgabenspezifische Methodiken, die systematisch Unsicherheiten in vorhandenen dokumentenbasierten Daten und Informationen identifizieren und reduzieren können. Zielsetzung des im Rahmen der vorliegenden Arbeit erarbeiteten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung einer aufgabenspezifischen Methodik für den prozessbegleitenden Aufbau und die Pflege ganzheitlicher Systemmodelle zur Unterstützung der systematischen Weiterentwicklung von Daten und Informationen im Entwicklungsprozess von Satellitenprojekten. Die Methodik soll Entwickler effektiv und effizient bei der Identifikation von Unsicherheiten in bestehenden dokumentenbasierten Daten und Informationen unterstützen. Darüber hinaus soll sie eine modellgestützte Hilfestellung bei der Problemlösung und Ideengenerierung zur Reduzierung identifizierter Unsicherheiten bieten. Zusätzlich soll sie einen positiven Beitrag zur Wissensgenerierung durch systematische Modellbildung und strukturierte Informationsrepräsentation leisten. Die entwickelte ITPE-Methodik basiert auf drei übergeordneten Bausteinen, die das zentrale Ergebnis dieser Arbeit darstellen. Das DT-MBSE Integrationsmodell verbindet Design Thinking mit modellbasiertem Systems Engineering in einem Doppel-Diamant-Prozessmodell und definiert die systematische Zusammenarbeit zwischen Modellierungsteam, Systems-Engineering-Team und domänenspezifischem Entwicklungsteam zur Identifikation und Reduzierung von Unsicherheiten. Der zweite Baustein umfasst fünf spezifische Analysemethoden (Anforderungs-, Systemkontext-, Verhaltens-, Funktions- und Strukturanalyse), die beschreiben, wie Modelle mit SysML für bestimmte Analysezwecke erstellt werden können. Der dritte Baustein beinhaltet ein ontologisches Konzept mit domänenspezifischen Konzepten aus der Satellitenentwicklung sowie eine darauf basierende Elementbibliothek, die dem Modellierungsteam als unterstützendes Werkzeug zur strukturierten Wissensrepräsentation zur Verfügung steht. Die Validierung der Methodik erfolgte anhand eines Subsystems des wissenschaftlichen Satellitenentwicklungsprojekts SeRANIS der Universität der Bundeswehr München. Dabei wurde ein systematischer Auswahlprozess durchgeführt, um einen geeigneten Anwendungsfall zu identifizieren. Die initiale Validierung orientierte sich an der Design Research Methodology und umfasste sowohl quantitative als auch qualitative Bewertungen. Ein unabhängiges Modellierungsteam von zwei Personen verschiedener akademischer Institutionen sowie ein erfahrener Vertreter aus dem Entwicklungsumfeld führten die Validierung durch. Dabei wurden acht Validierungskriterien qualitativ bewertet, die sich auf die drei Forschungsschwerpunkte der Arbeit bezogen: die Identifikation von Unsicherheiten in dokumentenbasierten Daten und Informationen, die Reduzierung dieser Unsicherheiten durch einen modellgestützten, menschenzentrierten Ansatz und die Unterstützung der Wissensgenerierung. Aus Gründen der besseren Lesbarkeit wird in der vorliegenden Arbeit auf die gleichzeitige Verwendung der Sprachformen männlich, weiblich und divers verzichtet. Sämtliche Personenbezeichnungen gelten gleichermaßen für alle Geschlechter.
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Die zunehmende Komplexität moderner Satellitensysteme und die damit verbundenen Herausforderungen in der Entwicklung führen dazu, dass herkömmliche dokumentenbasierte Entwicklungsansätze an ihre Grenzen stoßen. Besonders in der Raumfahrtindustrie, die sich zwischen traditionellen Ansätzen und New Space-Philosophien bewegt, entstehen komplexe interdisziplinäre Entwicklungsumgebungen, die von Ambiguität und Unsicherheiten geprägt sind. Während modellbasiertes Systems Engineering (MBSE) als vielver...
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