Resilient Requirements Engineering
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Iris Gräßler
Prof. Dr.-Ing. Iris Gräßler, geb. 1969, war nach Studium, Promotion und Habilitation an der RWTH Aachen in verschiedenen Führungsaufgaben der Robert Bosch GmbH tätig. Seit 2013 leitet sie den Lehrstuhl für Produktentstehung des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn.
Dr.-Ing. Christian Oleff, geb. 1993, ist Oberingenieur am Lehrstuhl für Produktentstehung des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn und verantwortet dort den Forschungsbereich Systems Engineering. Er promovierte zum proaktiven Änderungsmanagement und erforscht nun das Resilient Requirements Engineering.
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Daniel Preuß
Daniel Preuß, M. Sc., geb. 1990, leitet seit 2022 die Gruppe „Strategische Planung und Resilient Requirements Engineering“ am Lehrstuhl für Produktentstehung des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn. Sein Forschungsgebiet ist die Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Requirements Engineering.
Anna-Sophie Koch, M. Sc., geb. 1993, ist seit 2020 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Produktentstehung. Ihr Forschungsgebiet ist die Strategische Planung und das Model-Based Systems Engineering.
Abstract
Entwicklungsprojekte stehen in einem Spannungsfeld von Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Ambiguität (VUCA). Resilient Requirements Engineering (RRE) ist ein vielversprechender Ansatz, diesen Rahmenbedingungen gerecht zu werden und erfolgreich zu entwickeln. Es werden Methoden aus den drei Innovationsfeldern des RRE – Vorausschau, Effizienz und Nachhaltigkeit – angewendet, um Effizienzpotenziale in der Produktentwicklung zu nutzen und frühzeitig Nachhaltigkeitsdimensionen in der Ermittlung von Stakeholderbedürfnissen zu verankern.
Abstract
Engineering projects are exposed to volatility, uncertainty, complexity and ambiguity (VUCA). Resilient Requirements Engineering (RRE) is a promising approach to cope with these conditions and to engineer successfully. Methods from the three innovation fields of RRE - foresight, efficiency and sustainability - are applied to exploit efficiency potential in engineering and to anchor sustainability in the identification of stakeholder needs at an early stage.
Funding statement: Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWF-Advisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).
About the authors
Prof. Dr.-Ing. Iris Gräßler, geb. 1969, war nach Studium, Promotion und Habilitation an der RWTH Aachen in verschiedenen Führungsaufgaben der Robert Bosch GmbH tätig. Seit 2013 leitet sie den Lehrstuhl für Produktentstehung des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn.
Dr.-Ing. Christian Oleff, geb. 1993, ist Oberingenieur am Lehrstuhl für Produktentstehung des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn und verantwortet dort den Forschungsbereich Systems Engineering. Er promovierte zum proaktiven Änderungsmanagement und erforscht nun das Resilient Requirements Engineering.
Daniel Preuß, M. Sc., geb. 1990, leitet seit 2022 die Gruppe „Strategische Planung und Resilient Requirements Engineering“ am Lehrstuhl für Produktentstehung des Heinz Nixdorf Instituts der Universität Paderborn. Sein Forschungsgebiet ist die Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Requirements Engineering.
Anna-Sophie Koch, M. Sc., geb. 1993, ist seit 2020 Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Produktentstehung. Ihr Forschungsgebiet ist die Strategische Planung und das Model-Based Systems Engineering.
Literatur
1 Bennett, N.; Lemoine, G. J.: What a Difference a Word Makes: Understanding Threats to Performance in a VUCA World. Business Horizons 57 (2014) 3, S. 311–317 DOI:10.1016/j.bushor.2014.01.00110.1016/j.bushor.2014.01.001Search in Google Scholar
2 Méndez Fernández, D.; Wagner, S.; Kalinowski, M.; Felderer, M.; Wieringa, R.: Naming the Pain in Requirements Engineering: Contemporary Problems, Causes, and Effects in Practice. Empirical Software Engineering (2016) DOI:10.1007/s10664-016-9451-710.1007/s10664-016-9451-7Search in Google Scholar
3 Pariès, J.; Wreathall, J.; Hollnagel, E.: Resilience Engineering in Practice – A Guidebook. Ashgate, Farnham, Surrey, England, Burlington, VT 2017 DOI:10.1201/978131706526510.1201/9781317065265Search in Google Scholar
4 Grässler, I.; Oleff, C.: Künstliche Intelligenz – Der Gamechanger für Resilient Requirements Engineering in der Entwicklungspraxis. Berliner Requirements Engineering Symposium, Berlin 2022Search in Google Scholar
5 Pohl, K.; Rupp, C.: Basiswissen Requirements Engineering – Aus- und Weiterbildung nach IREB-Standard zum Certified Professional for Requirements Engineering Foundation Level. Dpunkt-Verlag, Heidelberg 2021Search in Google Scholar
6 Brundtland, G. H.: Report of the World Commission on Environment and Development. Our Common Future, Oslo 1987Search in Google Scholar
7 Gräßler, I.; Scholle, P.; Pottebaum, J.: Integrated Process and Data Model for Applying Scenariotechnique in Requirements Engineering. In: Maier, A.; Škec, S.; Kim, H.; Kokkolaras, M.; Oehmen, J.; Fadel, G.; Salustri, F.; van der Loos, M. (Hrsg.): DS 87-Abstracts: Proceedings of the 21st International Conference on Engineering Design (ICED 17). Vancouver, Canada 2017, S. 261–270Search in Google Scholar
8 Sutcliffe, A. G.; Maiden, N.; Minocha, S.; Manuel, D.: Supporting Scenario-based Requirements Engineering. IEEE Transactions on Software Engineering 24 (1998) 12, S. 1072–1088 DOI:10.1109/32.73834010.1109/32.738340Search in Google Scholar
9 Eigner, M.: System Lifecycle Management – Engineering Digitalization (Engineering 4.0). Springer-Vieweg-Verlag, Wiesbaden 2021 DOI:10.1007/978-3-658-33874-910.1007/978-3-658-33874-9Search in Google Scholar
10 Gräßler, I.; Wiechel, D.; Oleff, C.: Extended RFLP for Complex Technical Systems. In: IEEE (Hrsg.): Proceedings of 8th IEEE International Symposium on Systems Engineering 2022. Wien, 2022Search in Google Scholar
11 Gräßler, I.; Preuß, D.; Pottebaum, J.: Extrahierung von Anforderungen aus natürlichsprachlichen Lastenheften: Was erschwert eine KI-basierte Extrahierung? Softwaretechnik-Trends 42 (2022) 1, S. 15–16Search in Google Scholar
12 Gräßler, I.; Preuß, D.; Brandt, L.; Mohr, M.: Efficient Extraction of Technical Requirements Applying Data Augmentation. In: Proceedings of 8th IEEE International Symposium on Systems Engineering 2022. Wien, 2022 DOI:10.1109/ISSE54508.2022.1000545210.1109/ISSE54508.2022.10005452Search in Google Scholar
13 Gräßler, I.; Oleff, C.; Preuß, D.: Proactive Management of Requirement Changes in the Development of Complex Technical Systems. Applied Sciences 12 (2022) 4, S. 187410.3390/app12041874Search in Google Scholar
14 Gräßler, I.; Oleff, C.; Hieb, M.; Preuß, D.: Automated Requirement Dependency Analysis for Complex Technical Systems. In: Proceedings of the International Design Conference – Design 2022. Cambridge University Press, 2022, S. 1865–1874 DOI:10.1017/pds.2022.18910.1017/pds.2022.189Search in Google Scholar
15 Trujillo, A. E.; Madni, A. M.: Exploration of MBSE Methods for Inheritance and Design Reuse in Space Missions. In: Madni, A. M. et al (Hrsg.): Recent Trends and Advances in Model Based Systems Engineering. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2022, S. 553–564 DOI:10.1007/978-3-030-82083-1_4710.1007/978-3-030-82083-1_47Search in Google Scholar
16 Verein Deutscher Ingenieure e. V.: VDI 2243:2002 – Recyclingorientierte Produktentwicklung. Beuth Verlag, Berlin 2002Search in Google Scholar
17 McAloone, T. C.; Pigosso, D. C. A.: Ökodesign – Entwicklung von Produkten mit verbesserter Ökobilanz. In: Bender, B.; Gericke, K. (Hrsg.): Pahl/Beitz Konstruktionslehre. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg 2021, S. 975–1021 DOI:10.1007/978-3-662-57303-7_2210.1007/978-3-662-57303-7_22Search in Google Scholar
18 Deng, Q.; Wellsandt, S.; Hribernik, K. A.; Thoben, K.-D.: Towards Understanding the Role of Product Usage Information in Product Design Improvement. In: Fortin, C.; Rivest, L.; Bernard, A. (Hrsg.): Product Lifecycle Management in the Digital Twin Era. Springer International, Cham 2019, S. 369–378 DOI:10.1007/978-3-030-42250-9_3510.1007/978-3-030-42250-9_35Search in Google Scholar
19 Pottebaum, J.; Gräßler, I.: Informationsqualität in der Produktentwicklung: Modellbasiertes Systems Engineering mit expliziter Berücksichtigung von Unsicherheit. Konstruktion 72 (2020) 11-12, S. 76–83 DOI:10.37544/0720-5953-2020-11-12-7610.37544/0720-5953-2020-11-12-76Search in Google Scholar
20 Wehnert, F.: Trendradar: Trends im Mittelstand. Online unter https://bdi.eu/artikel/news/trendradar-im-mittelstand[Abruf am 08.12.2022]Search in Google Scholar
© 2023 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany
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