2019

Berliner Requirements Engineering Symposium

Transparenz über die Anforderungsvielfalt in variantenreichen Produkten durch 
Natural Language Processing

Lisa Ritter

BMW AG

Abstract

Die Automobilindustrie steht vor der Herausforderung, die Variantenvielfalt bei gleichzeitig steigender technischer Komplexität zu beherrschen. Die Funktionen und Wirkketten komplexer Komponenten werden durch eine große Anzahl an Anforderungen beschrieben, sodass ein Komponentenlastenheft Tausende Anforderungen enthalten kann, die wiederum projekt- bzw. fahrzeugspezifische Ausprägungen aufweisen. Ohne eine automatisierte Auswertung dieser großen Anforderungsmenge fehlt die Transparenz über projektspezifische Ausprägungen und potentielle Variantentreiber in den verschiedenen Anforderungsdokumenten. Der Bedarf an einer produktlinienübergreifenden Transparenz über die Unterschiede in den Anforderungen wurde bei BMW festgestellt und als Potential zur Hinterfragung von Varianten- und Kostentreibern erkannt. Durch den Einsatz von Natural Language Processing sollen eine große Anzahl Anforderungen automatisiert miteinander verglichen werden, um Varianten- und Harmonisierungspotentiale zu identifizieren. Da Anforderungen einen natürlichsprachigen Charakter aufweisen, erfolgt der Vergleich semantisch anhand der inhaltlichen Bedeutung. Dazu wurden verschiedene Ansätze für den semantischen Vergleich im Anwendungsfall mechanischer Komponenten bei BMW getestet. Basierend auf der Auswertung über das Vorkommen von Anforderungen und ihren Ausprägungen in den verschiedenen Projekten werden potentiell variantenverursachende Anforderungen identifiziert und anschließend durch die Entwickler hinterfragt. Dafür werden in Anlehnung an die Idee einer FMEA diese Anforderungen anhand der Folgen bei Entfall der Anforderung oder einer ihrer Ausprägungen bewertet.

Biografie

Mein Name ist Lisa Ritter und ich wurde am 01.07.1990 in Bad Wildungen geboren, wo ich in 2009 die allgemeine Hochschulreife am Gustav-Stresemann-Gymnasium erreicht habe. Anschließend habe ich an der Universität Kassel Wirtschaftsingenieurwesen in der Fachrichtung Maschinenbau studiert und 2013 als Bachelor of Science sowie in 2016 als Master of Science abgeschlossen. Berufliche Erfahrung konnte ich u.a. in der Montageplanung der AUDI AG von 2012 bis 2013 als Praktikantin in Foshan (China) und in Form meiner Bachelorarbeit in Neckarsulm sammeln. Während des Masterstudiums habe ich meine praktische Erfahrung durch Werkstudententätigkeiten im Process Engineering der SMA AG (2014) und in der Qualitätsplanung der Volkswagen AG in Kassel (2015) erweitert. Seit 2016 bin ich als Doktorandin an der Universität Kassel am Fachgebiet für Qualitäts- und Prozessmanagement bei der BMW Group in der Entwicklung Fahrdynamik zum Themengebiet Anforderungsmanagement tätig.