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Codebeamer KI-Traceability: Intelligentere Verknüpfungen für bessere Engineering-Entscheidungen
Codebeamer gilt als eine der leistungsfähigsten ALM-Plattformen für Requirements Management und Traceability. Sie ermöglicht es Engineering-Teams, Anforderungen, Testfälle, Risiken, Änderungsanträge und Releases über den gesamten Engineering-Lebenszyklus miteinander zu verknüpfen. Für viele Unternehmen ist genau diese durchgängige Traceability einer der Hauptgründe für die Einführung von Codebeamer. Doch selbst in gut konfigurierten Umgebungen wird die Pflege einer vollständigen Traceability mit zunehmender Projektgröße immer anspruchsvoller. Anforderungen ändern sich, neue Varianten entstehen, Testfälle entwickeln sich weiter und die Zahl der Engineering-Artefakte wächst kontinuierlich. Die Herausforderung besteht längst nicht mehr darin, Trace Links zu erstellen, sondern sicherzustellen, dass diese Verknüpfungen vollständig, korrekt und aussagekräftig bleiben. Deshalb gewinnt das Thema Codebeamer KI-Traceability für Unternehmen, die komplexe und regulierte Produkte entwickeln, zunehmend an Bedeutung.
Traceability endet nicht mit dem Erstellen eines Links
Einer der größten Irrtümer rund um Traceability besteht darin, anzunehmen, dass das Erstellen eines Links das Problem bereits löst.
In Wirklichkeit beginnt die eigentliche Arbeit erst danach.
Eine Anforderung kann heute mit einem Testfall verknüpft sein – doch was passiert, wenn sich die Anforderung später ändert? Ist der Test weiterhin gültig? Wurden alle zugehörigen Risiken überprüft? Spiegeln nachgelagerte Artefakte die aktuelle Designentscheidung noch korrekt wider?
Je länger ein Projekt läuft, desto schwieriger werden diese Fragen zu beantworten.
Je reifer ein Engineering-Programm wird, desto mehr Aufwand fließt in die Überprüfung bestehender Traceability statt in das Erstellen neuer Beziehungen.
Für viele Unternehmen entwickelt sich dieser versteckte Pflegeaufwand zu einer der größten Quellen unnötiger Engineering-Kosten.
Warum die Pflege der Traceability in Codebeamer immer schwieriger wird
Im Gegensatz zu einfacheren ALM-Werkzeugen ermöglicht Codebeamer eine umfassende Traceability über mehrere Engineering-Domänen hinweg. Anforderungen können mit abgeleiteten Anforderungen, Risiken, Testfällen, Änderungen und Baselines verknüpft werden und bilden so die Entwicklung technischer Entscheidungen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg ab.
Dadurch entsteht wertvolles Engineering-Wissen, gleichzeitig wächst jedoch ein komplexes Netzwerk von Beziehungen, das bei jeder Projektänderung konsistent bleiben muss. Das Problem liegt nicht darin, dass Codebeamer keine leistungsfähigen Traceability-Funktionen bietet. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, dass Ingenieure kontinuierlich überprüfen müssen, ob diese Beziehungen noch den aktuellen Systemzustand widerspiegeln.
Enthält ein Projekt Zehntausende von Artefakten, wird diese Überprüfung als rein manuelle Aufgabe schnell unrealistisch. Vollständige Traceability bedeutet dann nicht mehr nur, Verknüpfungen anzulegen, sondern dauerhaft Vertrauen in die bereits vorhandenen Beziehungen zu erhalten.
Traceability bedeutet mehr als vollständige Abdeckung
Viele Engineering-Teams bewerten Traceability mit einer einfachen Frage:
„Hat jede Anforderung einen Test?“
Für Compliance reicht das in der Regel nicht aus.
Vollständige Traceability bedeutet außerdem zu verstehen,
1) ob jede Anforderung mit der richtigen Implementierung verknüpft ist,
2) ob betroffene Testfälle nach Änderungen an Anforderungen aktualisiert wurden,
3) ob zugehörige Risiken überprüft wurden,
4) ob nachgelagerte Artefakte nach technischen Änderungen weiterhin konsistent sind.
Ein Projekt kann eine Traceability-Abdeckung von 100 % aufweisen und dennoch veraltete oder irreführende Beziehungen enthalten.
Deshalb unterscheidet sich die Pflege der Traceability grundlegend von ihrer ursprünglichen Erstellung.
Wo KI den Unterschied macht
Genau hier ergänzt künstliche Intelligenz die klassische Traceability.
Anstatt Ingenieure Tausende von Beziehungen manuell prüfen zu lassen, kann KI Engineering-Inhalte kontinuierlich analysieren und Situationen identifizieren, die besondere Aufmerksamkeit erfordern.
Beispielsweise kann KI:
1) fehlende Trace Links vorschlagen,
2) Beziehungen erkennen, die möglicherweise nicht mehr gültig sind,
3) Inkonsistenzen zwischen Anforderungen und nachgelagerten Artefakten aufdecken,
4) Impact Analysen bei Engineering-Änderungen unterstützen,
5) Bereiche identifizieren, in denen Traceability-Nachweise vor Reviews oder Audits unvollständig sein könnten.
Anstatt das technische Urteilsvermögen von Ingenieuren zu ersetzen, reduziert KI den manuellen Aufwand für wiederkehrende Prüfungen erheblich.
PRAXISBEISPIEL:Eine Anforderung zur Bremswegberechnung wird geändert, nachdem die Systemtests bereits begonnen haben.
Die Anforderung bleibt mit den ursprünglichen Testfällen verknüpft, doch niemand bemerkt, dass sich die Akzeptanzkriterien geändert haben.
Die KI erkennt die betroffenen Beziehungen und markiert die verknüpften Testfälle zur Überprüfung. Dadurch können Inkonsistenzen bereits vor der Validierung oder einem Audit erkannt werden.
KI mit AroTrace in Codebeamer integrieren
Codebeamer stellt bereits sämtliche Engineering-Daten bereit.
AroTrace – betrieben durch AroAgent – ergänzt diese Daten um die Intelligenz, die erforderlich ist, um ihre Vertrauenswürdigkeit dauerhaft sicherzustellen.
Direkt in Verbindung mit Codebeamer analysiert AroTrace Engineering-Artefakte, bestehende Trace Links, Metadaten und den technischen Kontext. So unterstützt die Lösung Teams dabei, während des gesamten Produktlebenszyklus eine vollständige und zuverlässige Traceability aufrechtzuerhalten.
Anstatt Ingenieure manuell nach fehlenden oder inkonsistenten Beziehungen suchen zu lassen, unterstützt AroTrace kontinuierlich durch:
1) Empfehlungen für möglicherweise fehlende Trace Links,
2) das Erkennen von Traceability-Lücken,
3) Unterstützung bei Impact Analysen nach Engineering-Änderungen,
4) bessere Transparenz über Anforderungen, Testfälle, Risiken und angebundene Engineering-Werkzeuge hinweg.
Ingenieure behalten dabei jederzeit die vollständige Kontrolle über alle Entscheidungen.
Die KI hilft lediglich dabei, die Aufmerksamkeit gezielt auf die Bereiche zu lenken, in denen sie den größten Nutzen bringt.
EXPERTENTIPP: Der Wert von KI liegt nicht darin, möglichst viele neue Trace Links zu erzeugen. Ihr eigentlicher Nutzen besteht darin, Ingenieuren Vertrauen in die bereits vorhandene Traceability zu geben.
Bessere Traceability führt zu besseren Engineering-Entscheidungen
Der größte Vorteil KI-gestützter Traceability ist nicht die Automatisierung.
Sondern Vertrauen.
Wenn Engineering-Teams wissen, dass ihre Traceability kontinuierlich überprüft wird, verbringen sie weniger Zeit mit der Suche nach fehlenden Informationen und mehr Zeit mit fundierten technischen Entscheidungen.
Das Ergebnis:
1) zuverlässigere Impact Analysen,
2) belastbarere Engineering-Nachweise,
3) bessere Audit-Readiness,
4) geringerer manueller Prüfaufwand,
5) mehr Vertrauen in die Engineering-Daten.
Mehr als nur Traceability
Mit der zunehmenden Vernetzung moderner Engineering-Toolchains entwickelt sich Traceability zu weit mehr als einer reinen Compliance-Anforderung.
Zuverlässige Beziehungen zwischen Anforderungen, Testfällen, Risiken sowie Software- und Mechanikdaten bilden das Fundament des Digital Thread.
Durch die Integration von KI in Codebeamer unterstützt AroTrace Unternehmen dabei, diese Beziehungen kontinuierlich aufrechtzuerhalten – nicht nur unmittelbar vor einem Audit, sondern während des gesamten Engineering-Lebenszyklus.
Von Traceability zu echten Erkenntnissen
Erfahren Sie, wie AroTrace Codebeamer um KI erweitert, fehlende Verknüpfungen erkennt und die Engineering-Traceability nachhaltig verbessert.
→ Entdecken Sie, wie KI die Traceability in Codebeamer stärkt
FAQ
Codebeamer KI-Traceability bezeichnet den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Traceability in Codebeamer. Lösungen wie AroTrace helfen Engineering-Teams dabei, fehlende Beziehungen zu identifizieren, den technischen Kontext zu analysieren und eine zuverlässigere Traceability sicherzustellen.
AroTrace analysiert Engineering-Artefakte, bestehende Trace Links und Metadaten, schlägt fehlende Beziehungen vor, erkennt Inkonsistenzen und unterstützt Engineering-Teams dabei, eine vollständige und konsistente Traceability aufrechtzuerhalten.
Mit zunehmender Projektgröße wird die manuelle Überprüfung Tausender Trace Links immer aufwendiger. KI unterstützt Ingenieure dabei, eine präzise und aktuelle Traceability sicherzustellen und gleichzeitig den Aufwand für wiederkehrende Prüfungen deutlich zu reduzieren.
