Efficient recording and maintenance of traceability models in systems engineering

Lag früher der Fokus bei der Entwicklung technischer Produkte auf der Detaillierung meist mechanischer Wirkprinzipien, finden sich die Herausforderungen heute eher im Bereich der Orchestrierung unterschiedlicher Entwicklungsdisziplinen. In diesem komplexen Kontext ist es Entwicklern vielfach unmöglich, alle Abhängigkeiten der zu entwickelnden Systeme vollständig zu erfassen. Traceability ist eine Methode, um diese Abhängigkeiten explizit zu dokumentieren und so bspw. die Auswirkungen von Änderungen über Disziplingrenzen hinweg abschätzbar zu machen. Jedoch beschränkt sich die Anwendung der Traceability hauptsächlich auf Bereiche, in denen sie explizit durch den Gesetzgeber gefordert wird. Gründe hierfür sind u. a. der große Aufwand für die Erfassung und Pflege der Traceability. Der Bedarf nach einer Reduktion dieses Aufwands stellt den Ausgangspunkt für die drei in dieser Arbeit behandelten Forschungsfragen dar. Dazu wird zunächst die effiziente Modellierung von Traceability-Modellen betrachtet und die Methode EcoTracing konzipiert. EcoTracing nutzt die hierarchische Struktur systembeschreibender Modelle, um Aufwände bei der Modellierung zu reduzieren. Bei der Evaluation der Methode im Rahmen einer Studie konnte im arithmetischen Mittel eine Aufwandsersparnis von ca. 60 % erreicht werden. Einmal erstellt, müssen die Traceability-Modelle kontinuierlich gepflegt werden, um ihre Qualität dauerhaft zu erhalten. Als neuen Ansatz, dies zu unterstützen, wird die auf Crowdsourcing basierende Methode TraceEvaluation entwickelt. Sie ermöglicht es Entwicklern, Fehler in Traceability-Modellen, die sie während der Bearbeitung ihrer Aufgaben im Tagesgeschäft automatisch entdecken, einfach zu dokumentieren. Durch dieses Verfahren gelingt es, das Feedback vieler Nutzer schnell zu aggregieren und zentral auszuwerten. In einer Studie konnten mit TraceEvaluation alle Fehler präzise identifiziert und damit die Wirksamkeit der Methode nachgewiesen werden. Um neben falschen auch fehlende Tracelinks identifizieren zu können, wird zusätzlich die Methode TraceLegacy in dieser Arbeit beschrieben. Sie nutzt das Entwicklungswissen vergangener Projekte, um Abhängigkeiten in aktuellen Projekten zu identifizieren. Im Rahmen der Evaluation konnten so zahlreiche fehlende Tracelinks erkannt und damit die Funktionsfähigkeit der Methode nachgewiesen werden. Der Forschungsbeitrag dieser Arbeit liegt in der Entwicklung und Evaluation dreier neuartiger Methoden zur Erfassung und Pflege von Traceability-Modellen. Die Methoden stellen einen signifikanten Beitrag zum Stand der Wissenschaft im Bereich der Traceability-Forschung dar, zumal ihre jeweilige Wirksamkeit durch Nutzerstudien sowie anhand vergleichender Beispiele belegt werden konnte.In the past, the development process for technical products primarily focused on the detailed development of mainly mechanical working principles. Today, research and development challenges have shifted towards the orchestration of different technical disciplines. In this complex context it is often impossible for developers to fully apprehend all dependencies of the systems under consideration. Traceability is a method that allows for the explicit documentation of these dependencies, for instance in order to assess the impact of changes across disciplines. However, traceability is usually only applied when required by law, as it requires considerable effort for recording and maintenance. Hence, this thesis addresses three research questions aimed at supporting the use of traceability. To assist in the efficient modeling of traceability-models, the method EcoTracing is designed. To reduce the modeling effort, EcoTracing utilizes the hierarchical structure of the models describing the systems under development. Its performance was evaluated in a user study, showing that arithmetically averaged savings of about 60 % are possible. Traceability-models have to be evaluated and updated continuously to maintain their quality. In this thesis, TraceEvaluation is proposed as a new approach to support this quality management. It applies crowdsourcing methods to enable developers to easily document mistakes in traceability-models that they identify during their daily business. In doing so, the feedback of many users can be aggregated rapidly and analyzed centrally. The effectiveness of TraceEvaluation was verified in a user study in which all planted mistakes were precisely identified. In addition to the recognition of mistakes it is important to identify dependencies missing from the traceability-model. To address this issue, TraceLegacy is presented in this thesis. It makes use of development knowledge of legacy projects to identify dependencies in current projects. The viability of TraceLegacy was proved in an evaluation with an example in which several dependencies could be detected. The contribution of this thesis is the development and evaluation of three innovative methods for the recording and maintenance of traceability-models. It significantly contributes to the state of traceability-research, especially as the effectiveness of the methods was proved using realistic examples of technical systems as well as in user studies