Analyse der Nutzung von KI für AENEAS (ANUKI)

ANUKI-Projektteam auf der Digitalisierungskonferenz der Raumfahrt des DLR: V. l.: Gorgon Fraser (Universität Passau), Marco Kuhrmann (Hochschule Reutlingen), Jürgen Münch (Hochschule Reutlingen), Heiko Dörr (Method Park), Kseniia Vasylieva (Hochschule Reutlingen), Elisabeth Griebl (Universität Passau), Patrick Beyersdorffer (Hochschule Reutlingen), Julio Guzmán Benavides (Hochschule Reutlingen) Nicht auf dem Bild: Ralf Gerlich (GSSE), Rainer Gerlich (GSSE), Thomas Rapp (OHB)

Monitoring und Controlling von Software- und Systementwicklungsprojekten sind durch die Komplexität der Projekte mit großem Aufwand verbunden. Einem „gefühlten“ Projektstatus in Entscheidungsfindungsprozessen zu folgen ist unangemessen und, ob der Natur von Softwareprojekten in der Raumfahrt, grob fahrlässig. Die hierfür erforderliche, systematische und risikogetriebene Projektsteuerung muss auf der Grundlage objektiver und eindeutig messbarer Qualitätskennzahlen, sogenannter Metriken, erfolgen. Nur auf der Grundlage von verlässlichen Zahlen ist eine faktenbasierte Entscheidungsfindung möglich.

Durch die Größe und Komplexität von Raumfahrtprojekten, die üblicherweise in einer internationalen Kooperation erfolgen, ist die Auswahl, Erfassung und Interpretation der für ein Projekt relevanten Metriken nicht einfach. Metriken müssen u.a. klar, objektiv, angemessen und aussagekräftig sein. Bereits hier kann es zu Schwierigkeiten in projektinternen wie auch in projektübergreifenden Abstimmungen, etwa zwischen Auftraggeber und Auftragnehmer kommen. Werden bei allen Parteien dieselben Metriken verwendet? Ist die Datenerfassung vergleichbar – und somit auch die Datenauswertung? Werden die verwendeten Metriken durch alle beteiligten Parteien in der gleichen Weise verstanden und interpretiert? Diese Fragen sind essenziell und müssen klar beantwortet werden, um eine transparente und faktenbasierte Projektsteuerung zu ermöglichen. Ein standardisierter, von allen Projektparteien verwendeter Metrik-Katalog legt dafür die Grundlage. Im Rahmen des Projekts AENEAS (Auftragnehmersichtbarkeit und Erkenntnisgewinn für Nachhaltige Entwicklung durch Automatisierte Software-kennzahlerhebung) wurden hierfür bereits wesentliche Grundlagen gelegt.

Metriken sind zunächst nur Zahlenwerte, die interpretiert werden müssen. Auf Basis der Interpretation können dann Entscheidungen in Projekten getroffen werden. Hier können Techniken der künstlichen Intelligenz (kurz KI) eingesetzt werden, um die Daten zu analysieren und Empfehlungen in Entscheidungsfindungsprozessen zu geben. Die KI-Techniken können jedoch noch weiter eingesetzt werden. So ist es etwa möglich, mit Hilfe von KI-Techniken Text zu analysieren und die Qualität der analysierten Texte automatisch zu bewerten. So können etwa eine Anforderungs-spezifikation oder ein Benutzerhandbuch analysiert und durch einen KI-Algorithmus bewertet werden. Es entsteht eine Kennzahl, welche die Güte oder aber auch Schwachstellen von Anforderungen oder einer Dokumentation ausdrückt. Anderer-seits können KI-Techniken auch dazu verwendet werden, auf der Basis von Projektdaten Entwicklungen abzuschätzen und Fehlentwicklungen in Projekten frühzeitig zu detektieren. Ein rechtzeitiges Eingreifen der Projektleitung kann dann wirksam Risiken mindern oder sogar vermeiden.

Das Gesamtziel dieses Projekts ist somit die Standardisierung von Metriken für die KI-unterstützte, automatisierte Verarbeitung in Software- und Systementwicklungs-projekten der Raumfahrt. Metriken sollen stärker als bisher automatisiert erfasst und einheitlich in komplexen Projektorganisationen gesammelt und verarbeitet werden. Auf den Metriken sollen KI-Techniken angewendet werden, um neben der automatisierten Erfassung auch die Prognose der Entwicklung eines Projekts durchzuführen und frühzeitig auf Fehlentwicklung reagieren zu können. Risiken in der Projektdurchführung werden damit deutlich verringert oder sogar komplett vermieden