Die Masterarbeit entwickelt eine modellbasierte Methode zur Nachhaltigkeitsbewertung von Systemarchitekturalternativen auf Basis LCA‑abgeleiteter Kriterien. Aufbauend darauf wird ein KI‑gestützter Ansatz konzipiert und prototypisch umgesetzt, der die Bewertung teil- bis vollautomatisiert ermöglicht. Die Ergebnisse liefern entscheidungsrelevante Kennzahlen, integrieren Nachhaltigkeitsaspekte früh im Architekturprozess.
Forschungsfragen:
- Welche Anforderungen ergeben sich an MBSE-Modelle, um eine konsistente und automatisierbare Nachhaltigkeitsbewertung zu ermöglichen?
- Welche praktischen Herausforderungen bestehen bei der Kombination von LCA und MBSE, und wie kann ein prototypischer Ansatz diese adressieren?
- Wie lassen sich LCA‑abgeleitete Kriterien so modellieren und operationalisieren, dass sie für die Bewertung von Systemarchitekturalternativen in MBSE‑Modellen konsistent und automatisierbar nutzbar sind?
- Welche Daten- und Metamodell‑Erweiterungen sind erforderlich, um Nachhaltigkeitskriterien mit Architektur‑Artefakten (Struktur, Funktionen) zu verknüpfen?
- Welche KI‑Verfahren (z. B. Scoring, Klassifikation, Ranking, Explainability) eignen sich zur teil‑ oder vollautomatisierten Bewertung, und welchen Mehrwert liefern sie gegenüber rein regelbasierten Ansätzen?
- Wie beeinflusst die frühzeitige, KI‑gestützte Nachhaltigkeitsbewertung Architekturentscheidungen (Trade‑offs, Variantenpriorisierung, Transparenz) in der Praxis