Generieren von KI-gestützten Testfällen

Die Komplexität der Produkte nimmt weiter zu, was es für Entwicklungsteams immer schwieriger macht, Qualität, Rückverfolgbarkeit und Compliance zu gewährleisten und gleichzeitig die Markteinführung zu beschleunigen. Die KI-gestützte Testfallgenerierung hilft bei der Bewältigung dieser Herausforderungen, indem sie Anforderungen in umsetzbare Validierungsszenarien umwandelt und die Entwickler während des gesamten Verifizierungsprozesses unterstützt.

In Kombination mit einem soliden Anforderungsmanagement und einer durchgängigen Rückverfolgbarkeit kann KI das Testdesign beschleunigen, Verifizierungsaktivitäten stärken und den Einblick in die Produktqualität verbessern. Anstatt das Fachwissen der Entwickler zu ersetzen, hilft KI den Teams dabei, effizienter von der Spezifikation zur Validierung überzugehen und dabei die Zusammenhänge zwischen Anforderungen, Risiken, Tests und Releases über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg aufrechtzuerhalten.

Was bedeutet das Generieren von KI-Testfällen?

Bei der KI-gestützten Testfallgenerierung werden Anforderungen mithilfe künstlicher Intelligenz analysiert und Entwürfe für Validierungsszenarien erstellt, die Ingenieure prüfen, verfeinern und in umfassendere Teststrategien integrieren können.

Anstatt Spezifikationen manuell zu interpretieren und jeden Test von Grund auf neu zu entwickeln, stützen sich Teams auf KI-generierte Empfehlungen, die dabei helfen, erwartete Verhaltensweisen, Validierungskriterien und potenzielle Bereiche für die Verifizierung zu identifizieren. Die Ingenieure bleiben weiterhin dafür verantwortlich, die generierten Ergebnisse zu bewerten, ihr Fachwissen einzubringen und sicherzustellen, dass die Tests mit den Produktzielen übereinstimmen.

In einer modernen ALM-Umgebung werden diese Aktivitäten Teil eines vernetzten Entwicklungsprozesses und helfen Unternehmen dabei, die Abstimmung zwischen Anforderungen, Testaktivitäten, Risikomanagement und Release-Bereitschaft aufrechtzuerhalten.

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Wie funktioniert das Generieren von Testfällen durch KI?

KI-gestützte Testlösungen analysieren Entwicklungsartefakte und ermitteln die Informationen, die zur Unterstützung von Verifizierungsaktivitäten benötigt werden. Das Ziel besteht nicht darin, lediglich eigenständige Tests zu erstellen, sondern den Engineering-Teams dabei zu helfen, effizienter von den Anforderungen zur Validierung zu gelangen und dabei den Überblick über alle zugehörigen Entwicklungsartefakte zu bewahren.

Je nach Entwicklungsumgebung kann die KI Folgendes auswerten:

• Geschäftsanforderungen
• Systemanforderungen
• User Stories
• Abnahmekriterien
• Risikobewertungen
• Bestehende Test-Repositorien
• Historische Projektdaten

Nach der Analyse der Anforderungen und der zugehörigen Artefakte schlägt die KI Validierungsszenarien vor, die auf Anforderungsbedingungen, Akzeptanzkriterien, Abhängigkeiten und erwarteten Ergebnissen basieren. Entwicklungsteams können diese Empfehlungen dann prüfen, ändern, erweitern oder entfernen, bevor sie in die Testaktivitäten integriert werden.

Da die generierten Tests mit den vorgelagerten Anforderungen und den nachgelagerten Validierungsartefakten verknüpft bleiben, werden sie Teil eines geregelten Engineering-Workflows und sind keine isolierten Ergebnisse.

Wie lassen sich mithilfe von KI Testfälle aus Anforderungen generieren?

Stellen Sie sich ein Team vor, das ein medizinisches Gerät der nächsten Generation, ein autonomes Fahrzeug oder ein industrielles Automatisierungssystem entwickelt. Tausende von Anforderungen definieren das Systemverhalten, während Software-, System-, Validierungs- und Compliance-Teams parallel daran arbeiten, ein qualitativ hochwertiges Produkt zu liefern. Jede Anforderung muss verifiziert, jede Änderung auf ihre Auswirkungen hin bewertet und jeder Test mit den Zielen der Qualität und Compliance verknüpft werden.

In solchen Umgebungen wird die manuelle Erstellung und Pflege von Testfällen zunehmend zu einer Herausforderung. Teams müssen nicht nur Tests generieren, sondern auch eine angemessene Verifizierung sicherstellen, die Abstimmung mit sich weiterentwickelnden Anforderungen gewährleisten und verstehen, wie Validierungsmaßnahmen übergeordnete Ziele des Engineerings unterstützen.

KI hilft dabei, diesen Prozess zu optimieren, indem sie Anforderungen analysiert und einen ersten Satz von Validierungsszenarien erstellt, die Ingenieure überprüfen, verfeinern und erweitern können. Anstatt das Engineering-Fachwissen zu ersetzen, beschleunigt KI den Übergang von der Spezifikation zur Verifizierung und hilft den Teams gleichzeitig dabei, den Überblick über Anforderungen, Risiken, Testaktivitäten und Releases zu behalten.

Die folgenden Funktionen zeigen, wie die KI-gestützte Testgenerierung einen skalierbareren, vernetzten Ansatz für die Produktvalidierung unterstützt.

Anforderungen in Entwürfe für Testfälle umsetzen

Die Testgenerierung beginnt mit der Anforderung selbst. Die KI analysiert Anforderungsbeschreibungen, identifiziert erwartete Verhaltensweisen, Eingaben, Ausgaben und Abnahmebedingungen und erstellt einen ersten Satz von Validierungsszenarien, die darauf ausgelegt sind, diese Anforderungen zu überprüfen.

Die Entwicklungsteams prüfen diese Empfehlungen und verfeinern sie auf der Grundlage produktspezifischer Kenntnisse, betrieblicher Einschränkungen, Branchenstandards, Sicherheitsaspekte und gesetzlicher Auflagen. Anstatt das Expertenurteil zu ersetzen, bietet die KI einen Ausgangspunkt, der es den Teams ermöglicht, sich auf die Verbesserung der Testqualität zu konzentrieren, anstatt jedes Szenario manuell zu erstellen.

Ausweitung der Validierung über das erwartete Verhalten hinaus

Eine effektive Validierung geht über die Bestätigung der erwarteten Funktionalität hinaus. Teams müssen auch Randbedingungen, Fehlermodi, Missbrauchsszenarien und unerwartete Systeminteraktionen berücksichtigen.

Der Assistent kann zusätzliche Validierungsmöglichkeiten aufzeigen, die andernfalls möglicherweise übersehen würden, und so den Ingenieuren helfen, potenzielle Lücken bereits in einer frühen Entwicklungsphase zu erkennen. Auf dieser Grundlage legen die Teams fest, welche Szenarien für das Produkt relevant sind und wo zusätzliche domänenspezifische Tests erforderlich sind.

Verbesserung der Abdeckungsanalyse

Das Erstellen von Testfällen ist nur ein Teil des Validierungsprozesses. Die Engineering-Teams müssen zudem sicher sein können, dass die Anforderungen angemessen verifiziert wurden.

KI kann Anforderungen mit den zugehörigen Validierungsmaßnahmen abgleichen und Bereiche aufzeigen, in denen die Verifizierung möglicherweise unvollständig ist. Diese Transparenz hilft den Teams, fehlende Szenarien zu identifizieren, Prioritäten bei der Überprüfung zu setzen und Ressourcen auf die Funktionen zu konzentrieren, die am wichtigsten sind.

Anforderungen, Risiken und Testfälle miteinander verknüpfen

Für effektives Testen ist es erforderlich, sowohl zu verstehen, was validiert wird, als auch warum dies von Bedeutung ist.

Durch die Verknüpfung von Anforderungen, damit verbundenen Risiken und Validierungsmaßnahmen erhalten Unternehmen einen klareren Überblick darüber, welche Funktionen die größten Auswirkungen auf das Geschäft, das Engineering, die Sicherheit oder die Compliance haben. Diese Zusammenhänge helfen den Teams dabei, Prioritäten bei der Verifizierung zu setzen und während der gesamten Entwicklung fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Dieser Kontext ist besonders wertvoll bei komplexen Produkten, bei denen nicht alle Anforderungen das gleiche Level an Risiko oder Folgen mit sich bringen.

Schaffung eines Digital Thread von den Anforderungen bis zur Validierung

Generierte Testfälle gewinnen an Wert, wenn sie mit dem übergeordneten Prozess des Engineerings verknüpft bleiben. Wenn sich Anforderungen weiterentwickeln, benötigen Teams Einblick darin, wie sich diese Änderungen auf Validierungsaktivitäten, das Risiko, die Release-Bereitschaft und Compliance-Ziele auswirken. Die Pflege von Verknüpfungen zwischen Anforderungen, Risiken, Tests, Validierungsergebnissen und Releases hilft Unternehmen dabei, die nachgelagerten Auswirkungen von Änderungen zu verstehen und gleichzeitig einen kontinuierlichen Informationsfluss über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu gewährleisten.

Für regulierte Unternehmen liefert dieser „Digital Thread“ zudem stichhaltigere Nachweise dafür, dass Anforderungen ordnungsgemäß verifiziert und validiert wurden.

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Welche Vorteile bietet KI bei der Erstellung von Testfällen?

Sorgt für die Abstimmung zwischen Anforderungen und Validierung

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten zu verstehen, wie Anforderungen verifiziert werden und ob die Validierungsmaßnahmen im Zuge der Produktentwicklung weiterhin aufeinander abgestimmt sind.

Die KI-gestützte Testgenerierung hilft dabei, stärkere Verbindungen zwischen Anforderungen und Verifizierungsmaßnahmen herzustellen, sodass Teams einen klareren Überblick darüber erhalten, wie Spezifikationen während der gesamten Entwicklung validiert werden.

Reduziert den manuellen Aufwand bei der Testerstellung

Die manuelle Entwicklung von Validierungsszenarien kann viel Entwicklungszeit in Anspruch nehmen, insbesondere bei großen und komplexen Systemen. Indem KI einen Ausgangspunkt für die Verifizierungsplanung bietet, ermöglicht sie es Teams, mehr Zeit mit der Verfeinerung, Überprüfung und Durchführung von Tests zu verbringen, anstatt diese von Grund auf neu zu erstellen. Dies verbessert die Effizienz des Engineerings und unterstützt gleichzeitig schnellere Entwicklungszyklen.

Erweitert die Testabdeckung

Begrenzte Zeit und Ressourcen hindern Teams oft daran, jedes mögliche Testszenario zu untersuchen. KI hilft dabei, zusätzliche Validierungsmöglichkeiten aufzudecken, darunter Randfälle, Grenzbedingungen und alternative Arbeitsabläufe, die Teams andernfalls möglicherweise übersehen würden.

Eine breitere Abdeckung stärkt das Vertrauen in die Produktqualität und trägt dazu bei, die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Fehler den Kunden erreichen.

Deckt übersehene Validierungsszenarien auf

Zeit- und Ressourcenengpässe können es erschweren, alle möglichen Testbedingungen zu untersuchen. KI kann zusätzliche Validierungsmöglichkeiten identifizieren, darunter ungewöhnliche Betriebsbedingungen, alternative Arbeitsabläufe, Randbedingungen und Fehlerszenarien, die andernfalls möglicherweise unentdeckt blieben. Diese breitere Perspektive trägt dazu bei, die Produktqualität zu stärken und die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Fehler in die Produktion gelangen.

Priorisiert das Testen kritischer Funktionen

Einige Anforderungen bergen deutlich größere geschäftliche, technische, sicherheitsrelevante oder regulatorische Risiken als andere. Wenn Risiken und Validierungsaktivitäten miteinander verknüpft bleiben, können Teams ihre Aufmerksamkeit auf die Funktionen konzentrieren, die am wichtigsten sind. Dies ermöglicht es Unternehmen, Verifizierungsressourcen effektiver zuzuweisen und gleichzeitig das Vertrauen in kritische Systeme aufrechtzuerhalten.

Sichert Nachweise für Audits und Zertifizierungsmaßnahmen

Branchen wie Medizintechnik, Automobilindustrie, Luft-, Raumfahrt und die Verteidigungsindustrie sowie die industrielle Fertigung verlangen von Unternehmen häufig den Nachweis, wie Anforderungen verifiziert wurden. Wenn Anforderungen, Risiken, Tests und Validierungsergebnisse miteinander verknüpft sind, können Entwicklungsteams Audits, Zertifizierungsmaßnahmen und behördliche Überprüfungen leichter unterstützen.

Die Möglichkeit, Verifizierungsaktivitäten durch einen rückverfolgbaren Entwicklungsprozess nachzuweisen, stärkt sowohl die Compliance-Bereitschaft als auch die Governance.

Welche Herausforderungen bringt der Einsatz von KI bei der Testfallgenerierung mit sich?

Unvollständige oder mehrdeutige Anforderungen

KI-generierte Ergebnisse hängen stark von der Qualität der zugrunde liegenden Anforderungen ab.

Unklare, unvollständige oder schlecht definierte Spezifikationen können zu ungenauen Validierungsszenarien, fehlenden Bedingungen oder Lücken in der Verifizierung führen. Unternehmen sollten solide Verfahren für das Anforderungsmanagement etablieren, bevor sie die KI-gestützte Testgenerierung einführen.

Die technische Überwachung bleibt während des gesamten Überprüfungsprozesses von entscheidender Bedeutung.

Lücken bei der Rückverfolgbarkeit und Compliance

Einige KI-Tools arbeiten unabhängig von etablierten technischen Arbeitsabläufen und Repositorien.

Ohne direkte Anbindung an Anforderungen, Risiken, Validierungsprotokolle und Änderungsprozesse kann es für Unternehmen schwierig werden, den Überblick zu behalten, Audits zu unterstützen oder die Einhaltung von Vorschriften nachzuweisen. Teams sollten Lösungen priorisieren, die KI-Fähigkeiten in bestehende technische Arbeitsabläufe integrieren, anstatt isolierte Testaktivitäten zu schaffen.

Eingeschränkter Produktkontext

Generischen KI-Modellen fehlt möglicherweise das Fachwissen, das für stark regulierte oder technisch komplexe Produkte erforderlich ist.

Branchenspezifische Anforderungen, betriebliche Einschränkungen, Sicherheitsaspekte und Fachwissen erfordern oft Engineering-Know-how, das sich nicht vollständig automatisieren lässt. Die Überprüfung durch Menschen bleibt unerlässlich, um sicherzustellen, dass die generierten Validierungsszenarien das tatsächliche Produktverhalten genau widerspiegeln.

Was sollten Ingenieure bei KI-generierten Testfällen überprüfen?

Abstimmung der Anforderungen

Ingenieure sollten sicherstellen, dass die generierten Validierungsszenarien die Absicht jeder Anforderung genau widerspiegeln und das erwartete Systemverhalten angemessen überprüfen.

Domain-spezifische Bedingungen

KI kann viele Verifizierungsmöglichkeiten identifizieren, doch die Ingenieure bleiben dafür verantwortlich, produktspezifisches Wissen, betriebliche Einschränkungen, Sicherheitsaspekte und Branchenanforderungen einzubeziehen.

Erwartete Ergebnisse und Akzeptanzkriterien

Generierte Testszenarien sollten klare Erfolgskriterien enthalten, die es den Teams ermöglichen, die Ergebnisse während der Ausführung konsistent zu bewerten.

Klar definierte erwartete Ergebnisse verbessern die Wiederholbarkeit und verringern Unklarheiten während der Validierung.

Beziehungen zu Anforderungen und Risiken

Teams sollten sicherstellen, dass die generierten Tests weiterhin mit den relevanten Anforderungen, Risiken und Validierungsaktivitäten verknüpft bleiben.

Die Aufrechterhaltung dieser Beziehungen unterstützt die Auswirkungsanalyse, das Berichtswesen, Compliance-Ziele und eine umfassendere Steuerung des Engineerings über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg.

Wie kann PTC Unternehmen bei der Erstellung von KI-gestützten Testfällen unterstützen?

Engineering-Teams benötigen mehr als nur die automatisierte Erstellung von Tests. Sie benötigen eine Möglichkeit, Anforderungen, Verifizierungsaktivitäten, Risiken und Releases innerhalb eines geregelten Entwicklungsprozesses miteinander zu verknüpfen.

Mit Codebeamer AI können Teams den Übergang von den Anforderungen zur Validierung beschleunigen, indem sie Entwürfe für Testszenarien generieren, die Vollständigkeit der Verifizierung bewerten und die Entwickler bei der Überprüfung und Verfeinerung der Testaktivitäten unterstützen. Da diese Funktionen direkt in die ALM-Umgebung von Codebeamer integriert sind, bleiben Validierungsartefakte während der gesamten Entwicklung mit Anforderungen, Risikobewertungen, Änderungsprozessen und Release-Aktivitäten verknüpft.

Durch die Zusammenführung von Anforderungsmanagement, Risikomanagement, Verifizierung, Rückverfolgbarkeit und Compliance-Unterstützung in einem einzigen System hilft Codebeamer AI Unternehmen dabei, die Produktqualität zu verbessern, die technische Governance zu stärken und das Vertrauen von der Spezifikation bis zum Release aufrechtzuerhalten.