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Zusammenfassung
  • Unvollständige Anforderungslisten, mehrdeutige Anforderungen und Anforderungsänderungen sind Hauptgründe für das Scheitern von Entwicklungsprojekten. Die manuelle Analyse von natürlich-sprachlichen Anforderungsdokumenten – zur Erhöhung der Vollständigkeit der Anforderungsliste – ist aufwändig, fehleranfällig und führt zu hohen Kosten. Es besteht ein Bedarf nach einer automatisierten Extrahierung von Anforderungen, um Aufwände und Kosten in der Analyse natürlich-sprachlicher Anforderungsdokumente zu reduzieren. Natürliche Sprache ist inhärent mehrdeutig. Es ist für Software-Werkzeuge nicht möglich, diese direkt zu interpretieren. Außerdem müssen Anforderungen formalisiert werden, um diese für verschiedene Software-Werkzeuge in der Produktentwicklung interpretierbar zu machen. Zur Handhabung von Anforderungsänderungen wird ein Risikomanagement benötigt, welches frühzeitig im Projekt anwendbar ist. Durch die Methodik zur Extrahierung, Formalisierung und Handhabung von Änderungen technischer Anforderungen werden Lösungen zur Überwindung dieser Schwierigkeiten zur Verfügung gestellt. In der Methodik werden KI-basierte Methoden als „Enabler“ für vollständige und eindeutige Anforderungslisten genutzt. Außerdem wird ein Mehrwert für das Risikomanagement von Anforderungsänderungen generiert, indem Anforderungsabhängigkeiten aufwandsarm erkannt werden und die Berechnung von Änderungsrisiken von Anforderungen in der industriellen Praxis ermöglicht werden.
Abstract
  • Incomplete requirement specifications, ambiguous requirements and requirement changes are the main reasons of failure of engineering projects. Manual analysis of natural language specification documents – to increase completeness of requirement specifications – is time-consuming, error-prone and leads to high costs. There is a need for automated extraction of requirements to reduce the effort and cost of analysing natural language specification documents. Natural language is inherently ambiguous. It is not possible for software tools to interpret it directly. Furthermore, requirements need to be formalised to make them interpretable for different engineering tools. To handle changes in requirements, risk management is needed that can be applied early in the project. The methodology for extracting, formalising and handling changes to technical requirements provides solutions for overcoming these difficulties. In the methodology, AI-based approaches are used as enablers for complete and unambiguous requirement specifications. In addition, value is generated for the risk management of requirements changes, in that requirement dependencies can be identified with little effort and the calculation of change risks is enabled in practice.
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