FuMaMa 2019-2021: Fuzzy-Maßnahmen-Management

Ausgangssituation

Dauerhaft hohe Qualität ist nicht das Ergebnis der Anwendung einer Methode oder eines Vorgehens. Vielmehr kann es als Resultat des kontinuierlichen Strebens nach Verbesserung und Adaptation an sich verändernde Rahmenbedingungen verstanden werden. Diese Geisteshaltung spiegelt sich in dem PDCA-Zyklus – Plan, Do, Check, Act – wieder.

Die Softwareentwicklung in der Automobilindustrie wendet die ISO 26262-6 für funktionale Sicherheit an, wenn die zu entwickelnde Software sicherheitsrelevante Aufgaben übernehmen soll. So ist beispielsweise eine Software für die Lenksteuerung oder das Bremssystem sicherheitsrelevant, weil ein Versagen der Software zu Schäden an Menschen führen kann. Die ISO 26262-6 schreibt daher qualitätssichernde Maßnahmen vor, die in der Entwicklung solcher Softwareprodukte eingesetzt werden müssen.

Derzeit werden viele einzelne Tools und manuell erstellte Reports verwendet, um die Ergebnisse der Qualitätssicherung nach der ISO 26262-6 zu erfassen. Diese heterogene Datenbasis ist unübersichtlich und daher für einzelne Projekte schwer bestimmbar. Automotive Softwarehersteller wollen daher die Konformität des Softwareentwicklungsprozesses an einer zentralen Stelle einsehen und erforderliche Gegenmaßnahmen effizient bestimmen.

Zielsetzung und Nutzen

Die Motivation des Kooperationsprojekts zielte auf ein ganzheitliches Management von Qualität im Sinne des PDCA-Zyklus. Hinsichtlich eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses ist es somit nicht nur notwendig, die Qualitätslage systematisch zu messen und zu überprüfen, sondern auch sowohl effektiv als auch effizient zu verbessern.

Der wesentliche Fokus des Projekts lag auf der Automatisierung der Maßnahmenermittlung. Basierend auf dem ermittelten Konformitätsstatus in einem Projekt sollten aus der umfassenden Menge von Optionen diejenigen Maßnahmen definiert werden, die die Konformität effizient und wirksam herstellen. Dazu wurde ein To-Do-Listen Generator entwickelt, welcher basierend auf der Fuzzy Set Theory zu gegebenen Verteilungen der Qualitätsparameter sowie deren Aggregation durch das Qualitätsmodell geeignete Gegenmaßnahmen vorschlägt. Über die reine Bewertung hinaus wurden damit auch Gegenmaßnahmen identifiziert und der PDCA-Zyklus vollständig umgesetzt. Dies entsprach dem hohen Praxisbedarf nach effizienter Softwareentwicklung in hoher Qualität.

Das Empfehlungssystem sollte für spezifische Gegenmaßnahmen so gestaltet sein, dass potenzielle Anwender:innen ohne weiterführende Vorerfahrungen oder tiefergehendes Fachwissen systematisch und objektiv Verbesserungen anstoßen und umsetzen konnten.

Automotive Softwarehersteller suchen nach einer ganzheitlichen Betrachtung von ISO-Konformität sowie automatisierter Generierung von Gegenmaßnahmen. Daher wurde das Empfehlungssystem in das Tool MES Quality Commander integriert. So können notwendige Schritte zur ISO-26262-6-Konformität, wie zum Beispiel das Identifizieren von Gegenmaßnahmen, automatisiert ermittelt werden.