Universität zu Köln

Buarque de Amorim, Tiago Luiz ORCID: 0000-0003-0930-2307 (2021). Model-based systems engineering maturity improvement in industry. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Two things about change are valid in any scenario; it will happen and seldomly comes without challenges. That is also the case for organizations that must continuously change to tackle the increasing complexity of systems and market pressure. Model-based Systems Engineering (MBSE) is often suggested as a coping mechanism for the challenges of engineering contemporary complex systems. It advocates the integrated use of models throughout all phases of the system development life-cycle. Although many practitioners agree with the techniques' potential benefits, companies struggle to achieve MBSE adoption in a timely and effective way, diminishing investment returns. Additionally, MBSE comprehensive coverage is a double-edged sword, meaning teams struggle with selecting methods best aligned with their adoption goal, i.e., not all MBSE methods are fit to deliver the pursued benefits. In this thesis, our contribution is four-fold. First, we perform a study to investigate the forces that prevent or impede the adoption of MBSE in embedded systems companies. We contrast the hindering forces with issues and challenges driving these companies towards introducing MBSE. Our results are based on 20 interviews with experts from 10 companies. Our findings show that forces preventing MBSE adoption relate to immature tooling, uncertainty about the return-on-investment, and fears on migrating existing data and processes. On the other hand, MBSE adoption also has strong drivers, and participants have high expectations mainly concerning managing complexity, easily adhering to new regulations, and reducing costs. Second, we aim to discover the best practices and strategies to implement MBSE methods in embedded systems companies. Using an inductive-deductive research approach, we conducted 14 semi-structured interviews with experts from 10 companies. Moreover, we analyzed the data and drew conclusions validated by practitioners through an online questionnaire in a triangulation fashion. Our findings are summarized in an empirically validated list of 18 best practices for MBSE adoption and a prioritized list of the six most important best practices. Third, we propose a method value ascription model to describe elements and relations that play a significant role when a development team considers which methods to adopt. The model comprises the classic cost-benefit appraisal and relevant aspects such as context, adoption goal, and method characteristics. All other thesis contributions have relations to the model elements, thus, unifying the whole work. Last, we aim to relate goals driving MBSE method adoption and candidate solutions, thus providing suggestions that highest yield the expected benefits. For this means, we propose a goal-benefit model and respective operationalization method. The model relates benefits generated by MBSE methods with adoption goals and organization context. Our approach delivers a prioritized list of MBSE methods which can be transformed into an improvement roadmap. The approach was applied in six case studies in systems development teams located in Germany and Brazil. It was assessed positively by the case study participants, who confirmed that the approach indeed supports goal-oriented MBSE method selection and improvement process. We also provide a sensitivity analysis to validate the goal-benefit model. We expect that our work brings new perspectives and venues for the MBSE and process improvement research community and helps practitioners in their never-ending quest to keep up with change.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Zwei Dinge in Bezug auf Veränderungen sind in jedem Szenario gültig: Sie werden stattfinden und bringen zwangsläufig Herausforderungen mit sich. Dies gilt auch für Unternehmen und Organisationen, die zum einen die ständig steigende Komplexität von Softwaresystemen beherrschen müssen und zugleich dem Druck des Absatzmarktes unterliegen. Eine Methodik um die ingenieurtechnischen Herausforderungen die im Rahmen der Entwicklung moderner komplexer Softwaresysteme auftreten zu bewältigen, ist das Modellbasierte Systems Engineering (MBSE). MBSE zielt darauf ab formale Modelle durchgängig in alle Phasen des Softwareentwicklungsprozesses zu integrieren. Obwohl die potenziellen Vorteile der MBSE Techniken in der Praxis bekannt sind, haben Unternehmen Schwierigkeiten, MBSE zeitnah und effektiv einzuführen, was sich negativ auf das Kosten-Nutzen-Verhältnis auswirkt. Darüber hinaus ist der flächendeckende Einsatz von MBSE ein zweischneidiges Schwert, da die Teams zum einen mit der Auswahl der richtigen Methoden, die am besten zu ihrem Adoptionsziel passen, kämpfen, zum anderen aber nicht alle MBSE-Methoden geeignet sind, den angestrebten Nutzen zu liefern. Der Beitrag dieser Arbeit lässt sich in vier Schritte aufteilen. Im ersten Schritt haben wir eine Studie durchgeführt um zu untersuchen welche übergeordneten Einflüsse die Einführung von MBSE in Unternehmen verhindern oder erschweren. Die erschwerenden Einflüsse stehen den Problemen und Herausforderungen in der Entwicklung gegenüber, die die Unternehmen motivieren MBSE zu adoptieren. Unsere Ergebnisse basieren auf 20 Interviews mit Expert:innen aus 10 verschiedenen Unternehmen die eingebettete Systeme entwickeln. Die Ergebnisse zeigen, dass unausgereifte Werkzeuge, Unsicherheiten in Bezug auf das Kosten-Nutzen-Verhältnis der MBSE Einführung und Angst vor der Migration bestehender Daten die Hauptgründe sind, MBSE Techniken nicht einzuführen. Andererseits konnten auch stark treibende Faktoren für die Einführung von MBSE identifiziert werden und die Teilnehmer formulieren hohe Erwartungen, vor allem in Bezug auf das Komplexitätsmanagement, das einfachere Einhalten neuer Regularien und die Reduzierung von Kosten. Im zweiten Schritt extrahieren und beschreiben wir Strategien und Best Practices um Methoden des MBSE in Unternehmen, die sich auf eingebettete Systeme spezialisiert haben, zu implementieren. Unter Verwendung eines induktiv-deduktiven Forschungsansatzes führten wir 14 semistrukturierte Interviews mit Expert:innen aus 10 Unternehmen durch, analysierten die Daten und zogen Schlussfolgerungen, die wiederum mittels einer Triangulationsmethode von Praktiker:innen in Form eines Online-Fragebogens validiert wurden. Die Ergebnisse sind in einer empirisch validierten Liste von 18 Best Practices für die MBSE-Einführung und einer priorisierten Liste der sex wichtigsten Best Practices zusammengefasst. Im dritten Schritt schlagen wir ein Modell für die Zuschreibung von Methodenwerten vor, um Elemente und Beziehungen zu beschreiben, die eine wichtige Rolle spielen, wenn ein Entwicklungsteam überlegt, welche Methoden es übernehmen soll. Das Modell umfasst die klassische Kosten-Nutzen-Abwägung und relevante Aspekte wie den Kontext, das Ziel der Einführung und die Eigenschaften der Methode. Alle anderen Beiträge der Dissertation haben Beziehungen zu den Modellelementen und vereinheitlichen so die gesamte Arbeit. Schlussendlich setzen wir die Ziele, die die Einführung von MBSE-Methoden vorantreiben, mit den Lösungsvorschlägen in Beziehung, um die Vorschläge mit dem höchsten erwartbaren Nutzen zu extrahieren. Um dies zu erreichen präsentieren wir ein Ziel-Nutzen-Modell und eine entsprechende Operationalisierungsmethode. Das Modell setzt den durch MBSE-Methoden generierten Nutzen mit den Adoptionszielen und dem Organisationskontext in Beziehung. Unser Ansatz liefert eine priorisierte Liste von MBSE-Methoden, die in eine Roadmap zur Verbesserung der Entwicklungsprozess umgewandelt werden kann. Um den Ansatz zu evaluieren wurde er im Rahmen von sechs Fallstudien in verschiedenen Entwicklungsteams in Deutschland sowie in Brasilien angewendet. Der Ansatz wurde von allen Teilnehmer:innen durchweg positiv bewertet. Dies bestätigt, dass der entwickelte Ansatz einen gewinnbringenden Beitrag zur zielgerichteten MBSE-Methodenauswahl- und Verbesserung liefert. Zusätzlich wurde der Ansatz in Form einer Sensitivitätsanalyse validiert. Wir erwarten, dass unsere Arbeit neue Perspektiven für die Wissenschaftscommunity im MBSE- und Prozessverbesserungs-Bereich bringt und Praktiker:innen unterstützt die ständig wandelnden Herausforderungen im dynamischen Umfeld der Softwareentwicklung zu meistern. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Buarque de Amorim, Tiago Luiz amorim@cs.uni-koeln.de orcid.org/0000-0003-0930-2307 UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-531520
Date:	25 May 2021
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Mathematics and Computer Science > Institute of Computer Science
Subjects:	Data processing Computer science Natural sciences and mathematics Technology (Applied sciences) Management and auxiliary services
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Model-based systems engineering, Empirical research, Process improvement, Process modeling, Decision support English
Date of oral exam:	29 July 2021
Referee:	Name Academic Title Vallentin, Frank Dr.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/53152