모델 기반 협업을 통한 모델 기반 시스템 엔지니어링의 영향 탐색

수동 업데이트와 격리된 문서로 인해 기존 시스템 엔지니어링 프레임워크는 발전하는 프로젝트 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 결과? 프로젝트를 탈선시킬 수 있는 오류, 불일치, 비효율성의 합병증입니다. 실제로, 국제시스템공학협의회 (INCOSE)는 다음을 사용하여 발견했습니다. 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 시스템 설계 오류를 최대 55%까지 줄이고 프로젝트 주기 시간을 40% 단축할 수 있어 기존 시스템 엔지니어링 프레임워크에 대한 강력한 대안이 됩니다.”​ (수입)​​

시스템 엔지니어링에 적용되는 모델 기반 협업

시스템 엔지니어링은 다음과 같은 산업에서 매우 중요합니다. 항공 우주, 방어, 자동차시스템 구성 요소의 복잡성과 상호 의존성으로 인해 개발 및 관리에 대한 체계적이고 체계적인 접근 방식이 필요한 통신 분야. 이는 수명주기 전반에 걸쳐 복잡한 시스템의 설계, 통합 및 관리를 포괄하여 개념부터 설계, 생산, 운영 및 최종 폐기에 이르기까지 프로젝트 또는 시스템의 모든 측면이 응집력 있는 전체로 고려되고 통합되도록 보장합니다. 이 접근 방식은 도구와 방법론을 사용하여 시스템 구성 요소와 상호 작용을 분석 및 최적화하고 성능, 비용, 일정 및 위험의 균형을 유지합니다. 시스템 수준 요구 사항을 파악하는 것은 전체 시스템이 달성해야 하는 것에 대한 포괄적인 보기를 제공하고 모든 구성 요소가 프로젝트 목표에 맞게 조화롭게 작동하도록 보장하므로 특히 중요합니다.

모델 기반 협업 디지털 모델을 활용하여 복잡한 다분야 프로젝트에 팀 전체의 가시성을 제공합니다. 적절한 액세스 제어를 통해 디지털 모델은 모든 공동 작업자가 시뮬레이션 모델과 그 결과에 실시간으로 직접 액세스할 수 있도록 보장하여 시뮬레이션 데이터에 대한 공통된 이해와 공유 컨텍스트를 조성합니다. 시스템 엔지니어링에 적용하면 모델 기반 협업은 제품의 복잡성이 증가함에도 불구하고 팀이 혁신할 수 있도록 보장하는 강력한 접근 방식이 됩니다. 이러한 통합을 통해 팀 구성원 간의 원활한 의사소통과 조정이 가능해지며 프로젝트의 모든 측면이 중요한 시스템 요구 사항 및 목표에 부합하도록 보장됩니다.

전통적인 접근 방식: 시스템 개발의 병목 현상

1960년대와 1970년대에 기업들은 글로벌 경쟁이 심화되고 고객 요구가 복잡해짐에 따라 제품이 시장 기대치를 충족할 수 있도록 새로운 접근 방식을 찾고 있었습니다. House of Quality는 다음과 같은 기본 프레임워크입니다. 품질기능 전개 (QFD) 방법론은 기업이 고객 요구를 제품 설계에 통합하는 방법에 혁명을 일으켰습니다. 이 프레임워크는 고객 요구 사항을 특정 엔지니어링 특성으로 변환하는 구조화된 매트릭스를 제공하여 최종 제품이 시장 요구 사항과 밀접하게 일치하도록 보장했습니다. 오늘날 QFD의 원칙은 현대 시스템 엔지니어링에 계속해서 통합되어 요구 사항 관리 및 시스템 설계에 대한 포괄적인 접근 방식을 촉진합니다.

그러나 시스템 엔지니어링에 대한 기존 접근 방식은 시장 요구 사항, 고객 선호도, 내부 엔지니어링 요구 사항의 변화를 고려하지 않았습니다. QFD와 House of Quality는 프로젝트 시작 시 수집해야 하는 일련의 정적 요구 사항을 가정했습니다. 그들은 또한 여러 QFD 행렬 간의 폭포 관계를 가정했습니다. 실제로는 고객 요구 사항과 엔지니어링 사양 모두 더욱 역동적인 시스템을 요구하면서 끊임없이 변화하고 있습니다. 역사적으로 시스템 엔지니어링 프로세스는 파일 기반이었고 고객 요구 사항이나 제품 사양에 대한 변경 사항이 수동으로 업데이트되었기 때문에 변화하는 요구 사항을 추적하고 제품 납품 기한을 맞추기가 어려웠습니다.

또한 다양한 엔지니어링 분야에서 제품 검증을 위해 자체 테스트 시설을 구축했습니다. 예를 들어, 진동 테스트를 위한 테스트 벤치와 공기 역학을 위한 풍동이 있습니다. 테스트가 더욱 계산적으로 이루어짐에 따라 각 분야는 고유한 방법과 도구에 투자했습니다. 1980년대 이후 다양한 엔지니어링 분야에서는 특정 요구 사항에 맞는 특수 시뮬레이션 소프트웨어에 의존해 왔습니다. 예를 들어:

• 외부 공기역학: 전산유체역학(CFD) 소프트웨어는 일반적으로 풍동 테스트의 테스트 데이터와 결합하여 차량 주변의 공기 흐름을 분석하는 데 사용됩니다.
• 소음, 진동 및 가혹성(NVH) 분석: 벤치 및 트랙 테스트와 함께 진동 및 음향 특성에 대한 차량의 반응을 연구하려면 선형 구조 분석 도구가 선호됩니다.

이러한 도구는 의도된 목적에 매우 효과적이지만 종종 고립되어 작동하여 여러 분야에 걸쳐 협업과 통찰력 통합을 방해하는 사일로를 생성합니다. 모델 기반 협업은 자동화된 방식으로 복잡한 시스템 시스템의 모델을 업데이트할 수 있는 다분야 프레임워크를 제공하여 실제 생활의 복잡성을 충족하는 데 필요한 동적 기록 시스템을 달성합니다.

모델 기반 협업을 통해 엔지니어링 요구 사항 충족을 간소화합니다.

오늘날 자동차 개발에는 파워트레인, 구조 부품, 전자 장치 등의 시스템을 개발하는 많은 팀이 참여합니다. 이러한 시스템에 대한 설계 결정은 종종 무게, 강성/강도 및 공기 역학과 관련된 영향을 미칩니다. 이러한 성능 측정값을 분석하는 것은 최상의 균형을 이루고 차량의 전반적인 성능과 효율성을 최적화하는 데 중요합니다.

시스템 수준 요구 사항은 최적의 균형 결정을 가능하게 하는 기본 청사진 역할을 하며, 시스템이 달성해야 하는 사항을 자세히 설명하고 각 구성 요소가 전체 목표에 기여하도록 보장합니다. 이러한 요구 사항은 구체적이고 실행 가능한 항목으로 분류되어 설계 요소에 매핑되어 일관성과 추적성을 향상시킵니다. 이 프로세스는 팀 노력을 조정하고 범위 변경을 방지하며 위험을 완화함으로써 설계 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 시스템 수준 요구 사항을 효과적으로 관리하면 최종 제품이 이해 관계자의 요구 사항과 규제 표준을 충족하는 동시에 성능, 비용 및 일정의 균형을 유지할 수 있습니다. 이러한 전체적인 접근 방식은 복잡한 프로젝트를 성공적으로 실행하고 상호 의존성을 관리하며 프로젝트 성공을 보장하는 데 매우 중요합니다.

1단계 – 요구 사항 캡처: 이해 관계자의 요구 사항을 식별하고 문서화하는 프로세스입니다.

요구사항 포착은 고객, 사용자, 규제 기관, 내부 팀 등 모든 이해관계자를 식별하고 참여시키는 것부터 시작됩니다. 사용자 인터뷰, 워크숍, 설문조사, 직접 관찰과 같은 기술을 사용하여 이해관계자의 요구와 기대를 수집합니다. 그런 다음 이러한 요구 사항을 표준화된 형식으로 명확하고 간결하게 문서화하여 이해 가능하고 실행 가능하도록 합니다. 이 단계는 추상적인 아이디어를 구체적인 요구 사항으로 전환하고 설계 및 개발 단계에 대한 로드맵을 제공하므로 매우 중요합니다. 효과적인 요구 사항 캡처는 최종 시스템이 이해 관계자의 기대와 규제 표준을 충족하도록 보장하여 비용이 많이 드는 재설계 및 지연의 위험을 줄입니다.

요구 사항 캡처는 세 가지 필수 단계로 나눌 수 있습니다.

1. 이해관계자 식별: 고객, 사용자, 규제 기관, 내부 팀을 포함한 모든 이해관계자를 식별합니다.
2. 요구사항 도출: 요구 사항을 수집하기 위한 사용자 인터뷰, 워크샵, 설문 조사 및 관찰.
3. 문서: 표준화된 형식을 사용하여 요구사항을 명확하고 간결하며 명확하게 문서화합니다.

2단계 – 요구사항 분석: 수집된 요구사항을 분류하여 실행 가능하고 일관되며 완전한지 확인합니다.

이 프로세스에는 요구 사항을 기능, 성능, 규제 및 비기능 범주로 분류하는 작업이 포함됩니다. 각 요구사항은 기술적, 경제적 타당성을 평가하고 불일치나 격차가 있는지 확인합니다. 요구 사항을 꼼꼼하게 분석함으로써 조직은 잠재적인 문제를 조기에 식별하고, 필요한 모든 요구 사항이 캡처되었는지 확인하고, 이해 관계자의 기대에 부응하여 궁극적으로 시스템 개발 프로세스의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

1. 요구사항 분류: 요구사항을 기능적 요구사항, 성능 요구사항, 규제 요구사항, 비기능적 요구사항으로 분류합니다.
   • 기능성화장품유무: 예를 들어, 전기차 배터리 팩의 냉각 시스템은 급속 충전, 높은 주위 온도 등 모든 작동 조건에서 배터리 온도를 20°C ~ 35°C 사이에서 유지할 수 있어야 최적의 성능과 수명을 보장할 수 있어야 합니다. 배터리 셀.
   • 성능: 예를 들어, 전기차 배터리 팩의 냉각 시스템은 과열을 방지하고 효율성을 보장하기 위해 최소 5kW의 열을 방출하고 피크 부하 조건에서 40분 이내에 배터리 온도를 30°C에서 10°C로 낮출 수 있어야 합니다. 배터리 작동.
   • 규제: 예를 들어, 전기 자동차 배터리 팩의 냉각 시스템은 UNECE 규정 No. 100을 준수해야 하며, 시스템에 사용되는 모든 구성 요소와 유체가 무독성, 불연성, 환경적으로 안전함을 보장하여 국제 안전 및 전기차 배터리 안전을 위한 환경 기준입니다.
   • 비기능적: 예를 들어, 냉각 시스템의 제어 인터페이스는 사용자 친화적이어야 합니다. 따라서 기술자는 사용자 입력이나 상태 업데이트에 대해 2초 미만의 응답 시간으로 냉각 매개변수를 쉽게 모니터링하고 조정할 수 있어야 합니다.
2. 타당성 분석: 각 요구사항의 기술적, 경제적 타당성을 평가합니다.
3. 일관성 및 완전성 확인: 충돌하는 요구 사항이 없고 필요한 모든 요구 사항이 캡처되었는지 확인합니다.

3단계 - 요구사항 모델링: 요구사항을 표현하고 분석하기 위한 실행 가능한 모델 및 다이어그램 생성

1. 모델링 기법: SysML 또는 기타 모델링 언어를 사용하여 요구 사항 다이어그램, 사용 사례 다이어그램 및 활동 다이어그램을 만듭니다.
2. 추적성 관리: 요구사항과 기타 모델 요소 간의 추적성 링크를 설정합니다.
3. 행동 모델: 다양한 요구사항에 대응하여 시스템의 동작을 설명하는 모델을 개발합니다.

4단계 – 요구사항 추적성: 요구사항을 설계 요소, 구현 및 검증에 연결하여 완전성을 보장하고 변경 사항을 관리하는 기능

MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)의 요구 사항 추적성은 모든 요구 사항이 해당 설계 요소, 구현 및 검증 프로세스에 연결되도록 보장합니다. 여기에는 요구 사항을 설계 구성 요소, 테스트 사례 및 검증 방법에 매핑하는 추적성 매트릭스를 만드는 작업이 포함됩니다. 추적성은 영향 분석을 용이하게 하여 팀이 요구 사항 변경이 시스템에 미치는 영향을 이해할 수 있게 해줍니다. 깨끗하게 유지함으로써 추적성을 통해 조직은 변경 사항을 효과적으로 관리하고, 모든 요구 사항이 해결되었는지 확인하고, 최종 시스템이 이해 관계자의 요구 사항과 규정 준수 표준을 충족하는지 확인할 수 있습니다.

1. 추적 성 매트릭스: 요구사항을 설계 요소, 테스트 사례 및 검증 방법에 매핑하는 추적성 매트릭스를 만듭니다.
2. 변경 관리: 요구 사항 변경 사항을 관리하고 추적성 링크를 업데이트하는 프로세스를 구현합니다.
3. 영향 분석: 시스템에 대한 요구사항 변경의 결과를 이해하기 위해 영향 분석을 수행합니다.

5단계 - 요구 사항 확인 및 검증: 테스트 및 검토를 통해 시스템이 지정된 요구 사항과 이해 관계자 요구 사항을 충족하는지 확인하는 프로세스입니다.

1. 확인: 시스템이 지정된 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 검토, 검사 및 테스트를 수행합니다.
2. 검증: 시뮬레이션, 프로토타입 및 사용자 테스트를 통해 이해관계자의 요구 및 요구 사항에 대해 시스템을 검증합니다.
3. 문서: 불일치 및 시정 조치를 포함한 확인 및 검증 결과를 문서화합니다.

MBSE의 효과적인 요구사항 관리는 이해관계자의 요구를 충족하고 안정적으로 수행하는 시스템을 개발하는 데 필수적입니다. 요구사항을 체계적으로 캡처, 분석, 모델링, 추적 및 검증함으로써 조직은 시스템 엔지니어링 프로젝트의 성공을 보장할 수 있습니다. 모범 사례를 구현하면 요구 사항 관리 프로세스의 효율성과 정확성이 더욱 향상됩니다.

모델 기반 협업 모범 사례

1. 지속적인 이해관계자 참여: 요구 사항 관리 프로세스 전반에 걸쳐 이해 관계자를 참여시켜 요구 사항이 정확하게 파악되고 해결되도록 합니다.
2. 반복적 인 접근: 반복적인 접근 방식을 사용하여 요구 사항과 모델을 지속적으로 개선합니다.
3. 자동화된 접근 방식: 메타데이터 자동화를 활용하여 모델, 결과 및 보고서를 업데이트하므로 모든 공동 작업자가 최신 통찰력을 볼 수 있습니다.
4. 교육 및 역량 개발: 팀 구성원에게 MBSE와 요구 사항 관리 도구 및 기술에 대한 교육을 제공합니다.

Rescale에 대한 모델 기반 협업

Rescale의 플랫폼은 시뮬레이션 프로세스를 간소화하고 보호함으로써 모델 기반 협업을 향상시켜 여러 분야의 팀이 효율적으로 협력할 수 있도록 해줍니다. 시뮬레이션 캡처 및 관리를 자동화합니다. 메타 데이터, 중요한 매개변수와 성과 지표가 체계적으로 기록되고 분류되도록 보장합니다. 이러한 표준화는 데이터 검색 가능성과 구성을 향상시켜 더 빠른 검색과 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 합니다. 엔지니어와 과학자는 조직 내외에서 시뮬레이션 작업과 결과를 원활하게 공유할 수 있으므로 모든 이해관계자가 일관되고 정확한 데이터에 액세스할 수 있습니다. Rescale의 고성능 컴퓨팅 기능이 지원되는 이 협업 환경은 신속한 시뮬레이션과 분석을 가능하게 하여 제품 개발과 관련된 시간과 비용을 절감합니다. 시각화 도구는 데이터의 추세와 통찰력을 제시하여 더 나은 분석과 전략적 선택을 촉진합니다. 추가적으로 통합 AI와 머신 러닝 예측 분석을 강화하여 과거 데이터를 기반으로 더 깊은 통찰력과 더 정확한 예측을 제공합니다.