ISBN 9783843957632

978-3-8439-5763-2, Reihe Ingenieurwissenschaften

Aymen Ouertani
Beitrag zu Methode, Modellierung und Bewertung von Zuverlässigkeitsprognosen für sicherheitsgerichtete Software-Systeme in Kraftfahrzeugen

247 Seiten, Dissertation Universität Kassel (2026), Softcover, A5

Zusammenfassung / Abstract

Die technologische Entwicklung in der Automobilindustrie ist zunehmend durch die wachsende Komplexität vernetzter sicherheitsgerichteter Softwaresysteme geprägt. Vor diesem Hintergrund wird in dieser Arbeit ein anwendungsorientiertes Prognosekonzept zur Weiterentwicklung der Software-Zuverlässigkeitsmodellierung für sicherheitsrelevante Systeme in Kraftfahrzeugen vorgestellt, das auf realen Daten aus den Verifikationsphasen industrieller Entwicklungsprojekte eines Lenksystemherstellers basiert.

Zentrales Element ist ein multimodales Software-Zuverlässigkeitsmodell, das auf optimierten Software-Zuverlässigkeitswachstumsmodellen basiert und durch innovative Gewichtungs- und Optimierungsansätze erweitert wird. Ergänzend wird ein Prädiktionsfaktor eingeführt, der die Genauigkeit der Zuverlässigkeitsprognosen erhöht.

Das Konzept basiert auf einem dreiphasigen Vorgehensmodell, das gezielt auf die Anforderungen einer effizienten und robusten Software-Zuverlässigkeitsprognose in der automobilen Serienentwicklung ausgerichtet ist. Es ermöglicht eine datenbasierte, kontextbezogene Abschätzung verbleibender Softwarefehler, unterstützt die Erfüllung definierter Zuverlässigkeitsziele und verbessert die risikoorientierte Steuerung von Testplanung und Freigabeentscheidungen. Damit trägt es sowohl zur Effizienzsteigerung als auch zur Zuverlässigkeitssicherung in der Entwicklung sicherheitskritischer Systeme bei.

Die Validierung des Prognosekonzepts erfolgt anhand realer Fehlerdaten eines sicherheitskritischen elektromechanischen Lenksystems aus industriellen Entwicklungsprojekten eines Lenksystemherstellers sowie eines Joint-Venture-Partners. Dadurch wird eine realitätsnahe Bewertung unter praxisrelevanten Einsatzbedingungen sichergestellt. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Verbesserung sowohl der Prognosegüte als auch der industriellen Anwendbarkeit bestehender Modelle, was im abschließenden Kapitel systematisch analysiert und bewertet wird.