Methoden zur Produktentwicklung 16. Mrz 2022 Von Martin Ciupek

Hohe Veränderungsraten besser beherrschen

In interdisziplinären Entwicklungsprozessen cyber-physische Produkte und Geschäftsmodelle besser einplanen zu können, ist das Ziel des neuen V-Modells. Die Methode hilft, Abläufe von der Ideenfindung bis zum fertigen Produkt zu strukturieren. Iris Gräßler von der Universität Paderborn erklärt, wie dafür Richtlinie VDI/VDE 2206 überarbeitet wurde.

Cyber-physische Systeme können sich während des Betriebs in ihren Eigenschaften und Verhalten verändern. Darauf geht das neue V-Modell ein, das unter Vorsitz von Iris Gräßler überarbeitet wurde. Gräßler leitet den Lehrstuhl für Produktentstehung am Heinz Nixdorf Institut der Universität Paderborn.
Foto: UPB

VDI nachrichten: Für die Produktentwicklung gibt es unterschiedliche Strategien und Modelle. Warum spielt das V-Modell dabei eine besondere Rolle?

Iris Gräßler: Das liegt an dem hohen Verbreitungsgrad in der Industrie. Im Moment findet sich das V-Modell in mehr oder weniger jedem zukunftsorientierten Unternehmen des Maschinenbaus. Und das wiederum liegt an drei Punkten: Erstens hilft es, die große Komplexität der heutigen technischen Systeme in handhabbare Abschnitte herunterzubrechen. Zweitens stellt es per se immer die Absicherung der Eigenschaften in den Vordergrund. Das heißt, der Systementwurf wird während der Entwicklung kontinuierlich verifiziert und validiert. Das ist insbesondere für sicherheitskritische Systeme entscheidend, denen wir uns teilweise täglich anvertrauen. Der dritte Punkt ist, dass das V-Modell, so wie es jetzt in der Neufassung anzutreffen ist, eine hervorragende Grundlage bietet, mit hohen Änderungsraten während der Produktentwicklung umzugehen.

Für welche Anwendungsbereiche ist das V-Modell besonders geeignet?

Die Hauptanwendungsfälle sehe ich in der Entwicklung mechatronischer und cyber-physischer Systeme, wenngleich das V-Modell selbst ursprünglich aus der Software-Technik stammt. Genau da ist es nach wie vor anwendbar – nur, dass man jetzt halt sehr viele Erfahrungen in der Industrie gesammelt hat, wie man diese Prinzipien des Modells auch auf technische Gesamtsysteme übertragen kann.

Kurz gesagt: Es eignet sich immer dann, wenn ich es mit mehreren Disziplinen zu tun habe, die miteinander vernetzt sind, und ich auf der Suche nach einem neuen disziplinenübergreifenden Optimum bin. Ein Beispiel sind cloud-basierte selbstlernende Analysesysteme für die Inline-Spektralmessung (siehe Kasten weiter unten).

Es geht also vor allem um die interdisziplinäre Betrachtung von Gesamtsystemen?

Produkte, die aus verschiedenen Teilsystemen bestehen, haben wir schon immer gut entwickeln können. Jetzt gehen wir aber disziplinübergreifend an die Belastungsgrenze und die Grenzen der technischen Machbarkeit. Das ist noch eine andere Herausforderung. Hinzu kommt heute noch die Lebenszykluskomplexität. Wir wollen nachhaltige Produkte entwickeln und beispielsweise die Materialzirkularität von Anfang an verankern. Dafür muss ich dann ständig prüfen, in welcher Qualität die recycelten Materialien zurückgekommen sind und für welche Einsatzfelder sie sich dann überhaupt noch eignen. Das Ganze muss ich quasi schon über Jahre hinaus im Voraus berücksichtigen. Da geht es dann um Prognosen. Das steigert die Komplexität nochmal.

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