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Motivation

Im Zuge der Integration und Vernetzung von Systemen und der Gewinnung immer größerer Datenmengen nimmt die Bedeutung von Systemen zu, deren Verhalten durch die Auswertung der Daten bestimmt wird. Beispiele sind Systeme zum Treffen wirtschaftlicher Entscheidungen aufgrund von Marktdaten, zur Routenplanung aufgrund von Verkehrsinformationen und zur Optimierung von Produktionsprozessen aufgrund von Liefer- und Bestandsinformationen in einer digitalisierten Fabrik sowie Data Science Systeme zur Auswertung wissenschaftlicher Daten. Methoden des klassischen Software Engineering, z.B.  für Requirements Engineering oderSoftwaretest, können nicht angewendet werden, weil das Verhalten nicht nur durch die funktionalen Anforderungen bestimmt wird. Die Akzeptanz der Entscheidungen solcher Systeme hängt zu großen Teilen davon ab, dass diese verständlich und nachvollziehbar sind. Die Entwicklung von Softwaresystemen, die geforderte Qualitätsziele wie Robustheit, Verfügbarkeit und Performanz erreichen, benötigen analytische Verfahren des Qualitätsmanagements.

Ziele

Ziel des Arbeitskreises ist die Entwicklung von geeigneten Methoden des Software Engineering für alle Phasen des Lebenszyklus solcher Anwendungen wie Requirements Engineerung, Entwurf, Implementierung, Integration, Inbetriebnahme und Wartung, Betrieb sowie Qualitätsmanagement. Dabei soll insbesondere die neue Qualität „Erklärbarkeit“ unterstützt werden.