ReqPat – Anforderungsspezifikation mit Satzmustern

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Anforderungserhebung und Spezifikation von Systemen erfolgen auch heute noch oft in Form von einfachen Textdokumenten. Auch wenn ein modellgetriebenes Requirements Engineering viele Vorteile bietet, ist ein Großteil der Anforderungsdokumente natürlichsprachlich orientiert. Hier können Werkzeuge die einen bei dieser Arbeit unterstützen eine wertvolle Hilfe sein. Anforderungserhebung mit DOORS oder ähnlichen Tools ist ein etablierter Weg seine Anforderungen strukturiert zu managen und besser nachvollziehbar zu machen. Einen neueren, erweiterten Weg geht das Fraunhofer Institut für Produktionstechnologie IPT mit ihrem Werkzeug ReqPat für Anforderungsmuster. Um die Qualität der Anforderungen zu erhöhen, wird eine Normsprache eingesetzt, die von einem Archiv aus vorgefertigten Strukturen für Anforderungen unterstützt wird. Diese Art der Anforderungserhebung wird zumeist für komplexe technische Gesamtsysteme, wie in der Luftfahrt- oder Automobilindustrie vorkommend, eingesetzt, ist aber auch für komplexe Informations- und Enterprisesysteme interessant.

Die zwei Kernpunkte bei denen ReqPat den Requirements-Ingenieur unterstützt, sind die natürlichsprachliche Erfassung von Anforderungen, die immer normsprachlichen Vorgaben folgen, und die automatische Generierung eines SYSML/UML Analysemodells. ReqPat liefert kontextabhängig Vorschläge, welche Struktur die Anforderung ausweisen soll, und der RE-Ingenieur fügt dann aus einer Auswahlliste entsprechende Objekte hinzu – es liegen also hoch strukturierte Anforderungen vor. So entsteht aus den Anforderungen ein Modell, welches dann in SYSML/UML exportiert werden kann.

Die Idee des Einsatzes von Normsprachen und struktureller Erfassung ist nicht neu, wird aber bisher nur selten bei der Entwicklung von Informationssystemen genutzt. Die oft vorherrschende Meinung ist, dass die eigenen Bedürfnisse bezüglich der Qualität der Anforderungen doch nicht so hoch seien und sich deshalb der Einsatz von strukturierten Methoden nicht lohne. Der unaufhaltsame Trend hin zu einer modellgetriebenen Entwicklung offenbart jedoch die große Kluft zwischen textuellen und modellbasierten Anforderungen. Um diese Kluft zu verringern, kann eine Normsprache helfen und Mitarbeiter können trainiert werden, modellhaft zu denken.

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Alexander Lohberg

Mit einem Hintergrund im Systems Engineering und in der Komplexitätsforschung stellt sich Alexander Lohberg der Herausforderung, neue Technologien für den Einsatz im deutschen Markt des E-Learnings bereitzustellen. Entwicklungen der künstlichen Intelligenz werden in die bestehende Lernplattform integriert, um neue didaktische Konzepte zu unterstützen. Neben der technischen Umsetzung von Lernkonzepten beobachtet er aktuelle Trends und Entwicklungen im Bereich der Informationstechnologie und Hightech-Forschung.