Durch die spannenden Möglichkeiten, die intelligente, vernetzte Produkte bieten, erschließen sich fantastische Innovationschancen. Die Schwierigkeit besteht darin, dass bei ihrer Entwicklung der ohnehin komplexe Prozess der Entwicklung neuer Produkte weiter erschwert wird.
Maßnahmen zur Beherrschung von Komplexität einleiten
Viele Produkte sind schon heute komplexe Systeme aus mechanischen und elektronischen Komponenten sowie eingebetteter Software. Durch das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) erschließen wir neue Ökosysteme für diese Systeme. Komplexität ist die Ursache vieler Probleme bei der Systementwicklung. Maßnahmen zur Beherrschung der Komplexität helfen, diese Schwierigkeiten zu bewältigen und die Erfolgschancen der Produkte zu erhöhen. In einer Studie mit Tech-Clarity mit dem Titel Bewältigung der Herausforderungen bei der Entwicklung von softwareintensiven Produkten stellte sich heraus, dass etwa die Hälfte der Hersteller intelligenter Produkte mit negativen Folgen zu kämpfen hat. Dies ist auf Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Systemkomplexität zurückzuführen. Die Auswirkungen betreffen die Produktqualität, die Time-to-Market und die betriebliche Effizienz.
Einen modellorientierten Ansatz verwenden
In Systems Engineering Buyers Guide: The Expert Guide to Systems Engineering Solutions (Buyer's Guide für modellbasierte Systementwicklung: Expertenratgeber für Systementwicklungslösungen) empfiehlt Tech-Clarity die Verwendung von Systemmodellen, um Komplexität zu beherrschen. In unserer Studie zur Entwicklung von softwareintensiven Produkten haben wir Unternehmen, die Systemmodelle verwenden, solchen gegenübergestellt, die keine verwenden. Dabei zeigte sich, dass Unternehmen, die Systemmodelle verwenden, weniger oft geschäftliche Nachteile verzeichnen. Mit Systemmodellen:
- 23 % weniger Qualitätsprobleme
- 55 % weniger Verzögerungen bei der Markteinführung
Mithilfe der Systemmodellierung können Sie die Logik des gesamten Systems sehr einfach verfolgen. Anschließend können Sie Anforderungen bis zur Validierung und Verifizierung zu verschiedenen Funktionen verfolgen.
Die Auswirkungen des IoT bedenken
Daraus lässt sich schließen, dass durch die Anwendung dieser Best Practice auf komplexe IoT-Systeme noch bedeutendere Vorteile erzielt werden. Sie haben es nicht mehr nur mit einem einzelnen intelligenten Produkt zu tun. Mit dem IoT müssen Sie mit mehreren „Dingen“ kommunizieren, beispielsweise mit anderen Produkten, der Cloud, mobilen Geräten und verschiedenen Datenbanken. Ein Modell kann als visueller Anhaltspunkt dienen, damit sie sich ganz auf die Logik, die Funktionen, die Systemstruktur und die Schnittstellen des IoT-Systems fokussieren können. Stellen Sie sich vor, Sie gehen auf eine Reise und möchten die beste Route ermitteln. Hierzu können Sie Wegbeschreibungen studieren oder sich eine Karte ansehen. Anhand einer Liste mit Wegbeschreibungen ist es schwierig, die Orientierung zu behalten. Mit einer Karte können Sie sich besser einen Überblick über Ihre Reise verschaffen und bessere Entscheidungen bezüglich der idealen Reiseroute treffen. Ein Systemmodell ist mit einer Karte vergleichbar.
Das Internet der Dinge berührt darüber hinaus so viele „Dinge“, dass Sie eine Vielzahl von Personen, Abteilungen und Geschäftssystemen einbeziehen müssen. Unsere Studie zur Entwicklung von softwareintensiven Produkten ergab, dass integrierte Teams weniger häufig mit negativen Folgen konfrontiert werden als andere. Aus dem Forschungsbericht geht hervor, dass unabhängige, nicht integrierte Teams „eher weniger gut kommunizieren und zusammenarbeiten, was zu unangenehmen Überraschungen, späten Änderungen und Integrationsproblemen führt, die wiederum Qualität, Zeit und Kosten beeinträchtigen“. Ein IoT-Modell kann die Integration fördern. Der visuelle Anhaltspunkt dient als gemeinsame Sprache zur Verbesserung der Kommunikation zwischen Teams. Angesichts des breit gefächerten Querschnitts der involvierten Fähigkeiten und Aufgaben kann dies helfen, das kollektive Know-how des gesamten Teams zu nutzen.
Automatische Codegenerierung und IoT-Konnektivität bedenken
Zusätzlich zu den Vorteilen eines IoT-Modells würde ein Modell, das automatisch Code generiert, sogar noch größeren Nutzen liefern. Stellen Sie sich vor, wie viel Zeit Sie sparen könnten, wenn alles, was im IoT-Modell definiert ist, einschließlich des gesamten Konnektivitätscodes, automatisch generiert werden würde. Und nicht nur das: Durch die Automatisierung sinkt auch das Fehlerrisiko, wodurch die Qualität steigt.
Ein weiterer Vorteil ist, dass Sie sich ganz auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können, wenn der Code automatisch generiert wird. Sie können sich auf die gewünschten Funktionen des Systems, die erforderlichen Anforderungen und Anwendungsfälle, Verbesserungsmöglichkeiten und Innovationen fokussieren. Damit setzen Sie die Teamressourcen erheblich effektiver ein als für das aufwendige Schreiben von Code.
Neben all den fantastischen Möglichkeiten des IoT können Sie auch nach dem Verkauf weiterhin an Produktverbesserungen arbeiten und diese per Software-Updates bereitstellen. Hierfür sind allerdings Änderungen notwendig, und diese verursachen in der Regel enorme Probleme, da sich mit ihnen insbesondere in komplexen Systemen Fehler einschleichen können. Stellen Sie sich vor, Sie könnten stattdessen einfach das Modell ändern, die Logik visuell überprüfen und anschließend automatisch den entsprechenden Code generieren. Damit wären nicht nur Änderungen erheblich schneller und einfacher möglich, sondern auch das Fehlerrisiko würde sinken.
Insgesamt kann modellorientierter IoT-Code Ihr Unternehmen bei der Realisierung seiner IoT-Strategie sinnvoll unterstützen. Ihr Unternehmen kann dadurch innovativer werden und dabei Zeit sparen und die Qualität verbessern. Damit verbessert sich Ihre Wettbewerbsfähigkeit.