Master Thesis MSTR-2023-17

BibliographyHartmann, Julien: Mehrdimensionale, automatisierte Ermittlung von Antriebsstrang Software-Varianten für Release-Konformität.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 17 (2023).
84 pages, german.
Abstract

Die Anzahl der zur Verfügung stehenden Varianten und Ausstattungsmöglichkeiten eines Fahrzeugs steigt kontinuierlich an. Im Zeitalter der Elektromobilität bestehen diese Varianten nicht mehr nur aus Bauteilen unterschiedlicher Hardware, sondern vermehrt aus sogenannten Software-Varianten. Damit jede von der Unternehmensführung vorgesehene Variante auch mit einem passenden Software-Datensatz versorgt werden kann, müssen verschiedene Datenquellen analysiert und ausgewertet werden. Bei Mercedes-Benz ist dafür bisher ein manueller Prozess im Einsatz. Dies birgt eine erhebliche Fehleranfälligkeit, da dieser Prozess weder hinsichtlich Vollständigkeit noch Wiederholbarkeit abgesichert ist. Ziel der Arbeit ist die Ausarbeitung und Implementierung eines Konzepts zur automatisierten Erhebung von gegenwärtigen und zukünftigen Software-Varianten aus verschiedenen Datenquellen. Zur Analyse des manuellen Prozesses wurden insgesamt acht teilstrukturierte Interviews mit verschiedenen beteiligten Personen des Software-Release-Zyklus durchgeführt. Das dabei gesammelte Feedback wurde genutzt, um eine Anforderungsanalyse durchzuführen. Basierend auf den Ergebnissen einer durchgeführten Literaturanalyse wurde ein Modellierungsansatz zur automatisierten Identifikation und expliziten Verwaltung von Software-Varianten konzeptualisiert und in Form einer prototypischen Implementierung umgesetzt. Schließlich wurde ein Evaluierungskonzept zur Validierung des sich erschließenden Mehrwertes erarbeitet, welches neben einer Beta-Test-Phase auch eine empirische Studie samt anschließendem Fragebogen beinhaltet. Im Rahmen der Beta-Test-Phase konnten zahlreiche Fehler identifiziert und behoben werden, was zur allgemeinen Stabilität und der positiven Beeinflussung des Reifegrads der prototypischen Implementierung beitrugen. Die Nutzerbefragung offenbarte, dass die Teilnehmer zu 97,5 % zustimmen, dass sie die Implementierung wieder verwenden möchten. Außerdem stimmten sie jeweils zu 93,8 % und 95 % zu, dass das System Leistungsfähig und beeindruckend ist. Es konnten durch die Befragung keine offensichtlichen Schwachstellen der Benutzeroberfläche identifiziert werden. Nur das Fehlen von Hilfetexten und Erklärungen wurde kritisiert. Bemerkenswert ist außerdem, dass die Evaluierungsergebnisse offenbarten, dass die Komplexität der Aufgaben, welche zur Identifikation von Software-Varianten durchgeführt werden müssen, durch den Einsatz der Implementierung geviertelt wird. Die Evaluationsresultate verifizieren den signifikanten Mehrwert, welcher durch die Anwendung dieser prototypischen Implementierung für Mercedes-Benz erzeugt wird. Insgesamt kann festgehalten werden, dass eine Vielzahl potenzieller Fehlerquellen, die im manuellen Prozess bestanden, ermittelt und durch die Verwendung der prototypischen Implementierung beseitigt werden konnten. Dies spart nicht nur Zeit und Ressourcen während des gesamten Software-Entwicklungsprozesses, sondern führt auch zu einer verbesserten Arbeitsqualität sämtlicher beteiligten Personen.

Department(s)University of Stuttgart, Institute of Technical Computer Science, Embedded Systems Engineering
Superviser(s)Wagner, Prof. Stefan; Agh, Dr. Halimeh; Graziotin, Dr. Daniel
Entry dateJune 16, 2023
   Publ. Computer Science