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Autor: Johnny Liu, CEO bei Dowway Vehicle
Veröffentlicht: 16. März 2026
Letzte Aktualisierung: 16. März 2026
Anmerkung des Rezensenten: Erstellt anhand des für diesen Artikel bereitgestellten technischen Quellberichts.
Inhaltstyp: Technische Branchenanalyse
Anmerkung zur Zuständigkeit: Dieser Artikel behandelt Arbeitsabläufe in der Automobilentwicklung im globalen Kontext, wobei besonderes Augenmerk auf die Lokalisierung auf dem chinesischen Markt und die dortige Entwicklungspraxis gelegt wird.
Haftungsausschluss: Dieser Artikel dient der Ingenieurausbildung und der Diskussion in der Industrie. Er stellt keine Rechts-, Zertifizierungs- oder Regulierungsberatung dar.

Direkte Antwort

Simcenter System Architect (SSA) ist eine Systemarchitektur- und Co-Simulationsplattform aus dem Siemens Simcenter-Portfolio. Für Automobilentwicklungsteams fungiert sie als Bindeglied zwischen Anforderungen, funktionalem Design, physikalischer Architektur, Simulation, Optimierung und Verifizierung. Dies ist von Bedeutung, da moderne Fahrzeuge keine einfachen mechanischen Produkte mehr sind. Sie bestehen aus eng miteinander verbundenen mechanischen, elektrischen, elektronischen und Software-Systemen, die als Ganzes entwickelt und geprüft werden müssen.

• Die Fahrzeugentwicklung hat sich von der Arbeit an isolierten Teilsystemen hin zur umfassenden, domänenübergreifenden Systementwicklung verlagert.
• SSA hilft dabei, Anforderungen, Architektur, Simulationsmodelle und Validierung in einem Workflow zu verbinden.
• Seine Hauptstärken sind heterogene Co-Simulation, vollständige Rückverfolgbarkeit, modularer Aufbau und Toolchain-Integration.
• Es eignet sich hervorragend für Arbeiten an EV-Antriebssträngen, Wärmemanagement, ADAS und die Validierung von Domänencontrollern.
• Die chinesische Version senkt die Lernbarriere für lokale Ingenieurteams und unterstützt lokale Standards und die Zusammenarbeit.

Moderne Fahrzeugentwicklungsprogramme werden immer schwieriger zu managen. Elektrifizierung, intelligentes Fahren, Vernetzung und softwareintensive Plattformen haben die Komplexität von Fahrzeugen weit über den alten dokumentenbasierten Workflow hinaus erhöht. Viele Teams arbeiten immer noch mit separaten Tools und Dateien, was zu Informationssilos, langsamen Iterationen und Problemen bei der späten Integration führt.

Hier erweist sich modellbasierte Systementwicklung (MBSE) als nützlich. Sie ermöglicht es Teams, Anforderungen, Systemfunktionen, physikalisches Design, Simulation und Verifikation in einer einzigen Kette zu verknüpfen. In Ihrem Bericht steht Simcenter System Architect im Zentrum dieser Kette. Es wird als zentrale Schnittstelle dargestellt, die Konzeptdesign, Detailentwicklung, Simulationsverifikation und Designiterationen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Automobilindustrie verbindet.

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Warum Automobilteams eine Systemplattform benötigen

Die größte Veränderung in der Automobilentwicklung besteht nicht nur darin, dass Fahrzeuge mehr Software enthalten. Vielmehr ist das Produkt selbst zu einem komplexen System geworden. Ein modernes Fahrzeug vereint:

• mechanische Systeme wie Fahrgestell und Karosserie,
• elektrische Systeme wie Batterien und Motoren,
• elektronische Systeme wie Steuergeräte und Sensoren, und
• Softwaresysteme wie Steuerlogik und eingebettete Funktionen.

Diese Komponenten funktionieren nicht isoliert. Sie beeinflussen sich ständig gegenseitig. Ein thermisches Problem kann die Ausgangsleistung verändern. Eine Regelungsstrategie kann die Batterietemperatur beeinflussen. Eine Kommunikationsverzögerung kann das Bremsverhalten verändern. Deshalb reichen herkömmliche Simulationswerkzeuge für einen einzelnen Bereich allein nicht mehr aus.

Der Bericht identifiziert drei häufige Probleme in älteren Arbeitsabläufen:

• Informationssilos zwischen Teams,
• niedrige Iterationsgeschwindigkeit und
• schwacher Zusammenhang zwischen Design und tatsächlicher Leistung.

SSA positioniert sich als Werkzeug zur Lösung dieser Probleme, indem es die Systemarchitektur als Organisationsebene nutzt. Anstatt jede Disziplin bis zur späten Integration isoliert arbeiten zu lassen, ermöglicht es dem Team, eine einheitliche Systemsicht zu entwickeln und domänenübergreifende Validierungen frühzeitig durchzuführen.

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Was Simcenter System Architect in der Automobil-Toolchain leistet

SSA ist Teil der Siemens Simcenter-Toolchain, unterscheidet sich aber in seiner Rolle von einem einzelnen Solver oder einem Simulator für eine einzelne Domäne. Es konzentriert sich nicht nur auf eine Disziplin. Seine Aufgabe ist die Verbindung von:

• Anforderungen,
• funktionale Architektur,
• physische Architektur,
• Simulationsmodelle,
• Validierungsszenarien und
• Berichtsergebnisse.

Deshalb passt es hervorragend in die fahrzeugbasierte Softwareentwicklung (MBSE). In einem typischen Fahrzeugprogramm verläuft der Workflow von der Konzeptdefinition über die Subsystementwicklung und Simulation bis hin zur Validierung und Übergabe an das Lebenszyklusmanagement. SSA ist in diesen Schritten integriert und sorgt für einen durchgängigen Zusammenhang.

Dies ist besonders wichtig, wenn Teams frühzeitig Architekturoptionen vergleichen müssen, bevor Hardware-Prototypen verfügbar sind. Ein statisches Diagramm kann dies nicht leisten. Eine unstrukturierte Tabellenkalkulation kann dies nicht leisten. Eine Systemarchitekturplattform mit Co-Simulation hingegen schon.

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Kernvorteile von Simcenter System Architect für die Automobilentwicklung

1. Multidisziplinäre heterogene Co-Simulation

Der Bericht legt großen Wert auf diesen Punkt, und das aus gutem Grund. Die Automobilentwicklung erfordert die gleichzeitige Zusammenarbeit vieler Disziplinen. Fahrwerksingenieure, Antriebsstrang-Teams, Batterie-Teams, Steuerungstechnik-Ingenieure, Software-Teams und E/E-Architekten verwenden oft unterschiedliche Werkzeuge und Modellformate.

SSA unterstützt die Integration heterogener Modelle über Standardschnittstellen wie FMI/FMU und Modelica-SSP-Workflows. Das bedeutet, dass Modelle von Tools wie den folgenden unterstützt werden:

• Simcenter Amesim,
• MATLAB/Simulink und
• Modelica-basierte Umgebungen

kann ohne umfangreiche Überarbeitung der ursprünglichen Modelle in eine Simulationsarchitektur auf Systemebene integriert werden.

Dies ist ein großer Vorteil für die Automobilentwicklung. Nehmen wir beispielsweise ein Elektrofahrzeug. Das thermische Batteriemodell kann in Amesim implementiert sein, die Motorsteuerungsstrategie in Simulink, und andere Systemmodelle stammen möglicherweise aus einer anderen Umgebung. Mit SSA können diese Modelle in einer einzigen Umgebung gemeinsam ausgeführt werden, sodass Ingenieure gleichzeitig Energiefluss, thermisches Verhalten und Regelungsverhalten untersuchen können.

Dadurch lassen sich Systemprobleme leichter erkennen, bevor die Hardwareintegration beginnt.

2. Vollständige Anforderungsrückverfolgbarkeit basierend auf MBSE

Der Bericht hebt zudem ein zweites Problem in der Automobilentwicklung hervor: Anforderungen werden oft von Design und Validierung getrennt. Teams beginnen mit einem Anforderungsdokument und verwenden anschließend Design- und Simulationswerkzeuge, die nicht eng mit der ursprünglichen Zielsetzung verknüpft sind. Wenn etwas schiefgeht, gestaltet sich die Fehlersuche bis hin zur richtigen Anforderung langwierig und kompliziert.

SSA trägt dem Rechnung, indem es den Import, die Aufschlüsselung, die Zuordnung und die Rückverfolgbarkeit von Anforderungen unterstützt. Ein übergeordnetes Fahrzeugziel kann in Subsystem- und Komponentenziele unterteilt und anschließend mit Architekturmodellen, Simulationsszenarien und Validierungsergebnissen verknüpft werden.

Ein gutes Beispiel aus dem Bericht ist ein automatisches Notbremsziel wie beispielsweise:

AEB-Reaktionszeit ≤ 100 ms

Diese Anforderung kann folgenden Gruppen zugeordnet werden:

• Wahrnehmung,
• Entscheidung und
• Betätigungssubsysteme.

Von dort aus können die Ingenieure überprüfen, ob die Architektur und die Simulationsergebnisse die ursprünglichen Zielvorgaben erfüllen. Falls nicht, können sie vom fehlerhaften Ergebnis aus das genaue Teilsystem oder den Parameter zurückverfolgen, der das Problem verursacht hat.

3. Modulares Architekturdesign und schnelle Iteration

Fahrzeugentwicklungsprojekte verfolgen selten von Anfang an eine feste Architektur. Teams vergleichen Konzepte, ändern Komponentenparameter, ersetzen Konstruktionsbausteine ​​und führen immer wieder Abwägungsstudien durch.

SSA bietet eine grafische, modulare Designumgebung, in der Ingenieure Architekturbausteine ​​erstellen, diese über Standardschnittstellen verbinden und schnell ändern können. Der Bericht hebt hervor, dass dies sowohl für die Konzeptentwicklung als auch für die detaillierte Konstruktion nützlich ist, da es Folgendes unterstützt:

• Architektur-Gebäude per Drag & Drop erstellen
• modulare Komponenten,
• Standardschnittstellen,
• parametrisierte Modellierung und
• Sensitivitätsanalyse.

Dadurch wird die Designiteration beschleunigt. Ingenieure können die Batteriekapazität, die Motorleistung, die Steuerungsparameter, die Federungssteifigkeit oder andere wichtige Werte anpassen und untersuchen, wie das gesamte Fahrzeug reagiert.

Der Bericht hebt sogar hervor, dass Hyundai mithilfe der SSA-basierten Parameteroptimierung einen Optimierungsprozess von einer Woche auf 15 Minuten verkürzen konnte. Diese Geschwindigkeit ist entscheidend, wenn Architekturentscheidungen schnell getroffen werden müssen.

4. Nahtlose Integration in die Automotive-Toolchain

Ein weiterer Pluspunkt des Berichts ist die Position von SSA innerhalb der umfassenderen Werkzeugkette der Automobilentwicklung. Es ist darauf ausgelegt, Verbindungen herzustellen mit:

• NX für CAD-Daten,
• Simcenter 3D für CAE-Arbeiten,
• Simcenter Testlab für Test- und Validierungsdaten,
• Teamcenter für PLM und Lebenszyklusmanagement, und
• Git- oder dateibasierte Workflows für die Modellsteuerung.

Das bedeutet, dass Architekturmodelle, Simulationsdaten, Anforderungen, Berichte und Lebenszyklusaufzeichnungen verknüpft bleiben können, anstatt in separaten Systemen mit Versionskonflikten gespeichert zu sein.

Im realen Ingenieuralltag reduziert dies doppelte Daten, sorgt für eine reibungslosere Übergabe und unterstützt die Rückverfolgbarkeit über den gesamten Entwicklungsprozess hinweg.

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Kernfunktionsmodule des Simcenter Systemarchitekten

Systemarchitektur-Designmodul

Dies ist das Herzstück von SSA. Es bietet Teams eine grafische und modulare Umgebung zum Erstellen von Systemarchitekturmodellen.

Modellierung funktionaler Architekturen

Der erste Modellierungsmodus konzentriert sich auf die Funktionsweise des Systems. Im Automobilbereich bedeutet dies, eine funktionale Sicht des Fahrzeugs oder eines Teilsystems zu erstellen.

Ein Fahrzeugsteuerungssystem lässt sich beispielsweise in folgende Abschnitte unterteilen:

• Sensorfunktionen
• Entscheidungsfunktionen und
• Ausführungsfunktionen.

Der Bericht verwendet diese Struktur, um den logischen Ablauf im System zu erläutern. Sensormodule übermitteln Umweltdaten an Entscheidungsmodule. Diese Entscheidungsmodule verarbeiten die Daten und senden Steuerbefehle an Ausführungsmodule.

Diese Art der Modellierung ist in der Konzeptphase nützlich, da sie den Teams hilft, die Systemgrenzen und die Logik zu definieren, bevor die endgültigen Hardwareentscheidungen getroffen werden.

Modellierung der physikalischen Architektur

Der zweite Modellierungsmodus konzentriert sich auf die Bestandteile des Systems. Hier werden Funktionen physikalischen Komponenten wie den folgenden zugeordnet:

• Kameras,
• Radargeräte,
• Domänencontroller,
• Bremssättel,
• Motoren und
• Batteriekomponenten.

Der Bericht stellt außerdem fest, dass die Modellierung der physischen Architektur Komponentenschnittstellen definiert, darunter:

• elektrische Schnittstellen,
• mechanische Schnittstellen und
• Kommunikationsschnittstellen.

Dies ist im Detail-Engineering von Bedeutung, da es Funktionen mit realen Konstruktionsentscheidungen und späteren Integrationsarbeiten verknüpft.

Hierarchisches Architekturdesign

SSA unterstützt mehrschichtige Architekturentwürfe. Teams können von folgenden Ausgangspunkten aus arbeiten:

• Fahrzeugebene,
• bis zur Subsystemebene
• bis auf Komponentenebene.

Der Bericht liefert ein klares Beispiel für diese Logik:

Fahrzeugarchitektur → Architektur des Energieversorgungssystems → Architektur der Batteriekomponenten

Eine solche Hierarchie sorgt für Lesbarkeit des Modells und hilft großen Teams, die Arbeit kontrolliert aufzuteilen.

Bibliotheken wiederverwendbarer Automobilkomponenten

Der Bericht erwähnt auch integrierte oder wiederverwendbare Automobilbibliotheken, einschließlich Standardblöcke für:

• Antriebsstrang
• Chassis,
• Federung und
• Steuergeräte.

Dadurch wird der Aufwand für die Modellierung reduziert und den Teams ein einheitlicherer Ausgangspunkt geboten.

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Modul für Anforderungsmanagement und Rückverfolgbarkeit

Dieses Modul basiert auf einer einzigen Idee: Anforderungen sollten nicht außerhalb des Entwicklungsprozesses stehen.

Anforderungsimport

Dem Bericht zufolge kann die SSA Anforderungen aus Quellen wie beispielsweise folgenden importieren:

• Excel und
• Anforderungsdokumente im DOORS-Stil.

Dadurch wird es einfacher, übergeordnete Programmziele in die Architektur- und Simulationsumgebung zu integrieren.

Aufschlüsselung der Anforderungen

Der Bericht enthält hierzu ein detailliertes Beispiel. Ein fahrzeugbezogenes Ziel wie beispielsweise:

NEDC-Reichweite ≥ 600 km

lässt sich in Subsystem- und Komponentenanforderungen unterteilen, wie zum Beispiel:

• Batteriekapazität ≥ 80 kWh,
• maximale Motorleistung ≥ 150 kW und
• Einzelzellen-Energiedichte ≥ 280 Wh/kg.

Dies ist ein sehr praktischer Schritt, da er allgemeine Produktziele in Werte umwandelt, anhand derer Ingenieure entwerfen und überprüfen können.

Bedarfszuweisung

Nach der Aufschlüsselung werden diese Anforderungen den entsprechenden Architekturblöcken zugeordnet. Ein Ziel für die Batteriekapazität wird dem Batteriesystem zugewiesen. Ein Leistungsziel wird dem Motor- und Antriebssystem zugewiesen. Ein Zeitziel wird den Sensoren-, Rechen- und Aktorblöcken zugewiesen.

Vorwärts- und Rückwärtsrückverfolgbarkeit

Der Bericht bringt hier einen wichtigen Punkt zur Sprache. Die SSA unterstützt:

• Vorwärtsrückverfolgbarkeit von der Anforderung über den Entwurf und die Simulation bis hin zur Validierung, und
• Rückverfolgbarkeit von einem fehlgeschlagenen Ergebnis zurück zur ursprünglichen Anforderung.

Wenn ein Fahrzeug seine angestrebte Reichweite verfehlt, können die Ingenieure die Ursache auf die Batteriegröße, den Wirkungsgrad des Motors, die Wärmestrategie oder die Steuerungslogik zurückführen, anstatt nur zu raten.

Das spart Zeit und sorgt dafür, dass die Iteration fokussiert bleibt.

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Multidisziplinäres Co-Simulationsmodul

Dieses Modul wandelt Architektur in ein funktionierendes Systemmodell um.

Modellimport und Kompatibilität

Der Bericht listet die wichtigsten, hier relevanten Tool-Umgebungen auf:

• Simcenter Amesim für mechanische und thermische Modelle,
• MATLAB/Simulink für Regelungsstrategiemodelle und
• Modelica für Multiphysikmodelle.

Diese können über Standardschnittstellen wie FMI/FMU integriert werden, sodass das Team nicht jedes Modell von Grund auf neu erstellen muss.

Für Automobilteams bedeutet dies, dass verschiedene Gruppen ihre bevorzugten Modellierungswerkzeuge beibehalten können und dennoch zu einem gemeinsamen Simulationsaufbau auf Systemebene beitragen.

Einrichtung des Simulationsszenarios

Der Bericht nennt mehrere realistische Szenarien für den Automobilsektor, darunter:

• NEDC-Zyklus
• WLTP-Zyklus,
• Bergrennbedingungen und
• Bremsbedingungen.

Szenarioeinstellungen können Folgendes umfassen:

• Fahrzeuggeschwindigkeit
• Umgebungstemperatur und
• Lastbedingungen.

Dieser Aspekt ist wichtig, da ein Systemmodell erst dann wirklich nützlich ist, wenn es unter realistischen Betriebsbedingungen getestet wird. Ein thermisches Batteriemodell im Labor ist etwas anderes als ein thermisches Batteriemodell unter Schnellladebedingungen oder bei hohen Geschwindigkeiten.

Ergebnisanalyse

Der Bericht stellt fest, dass SSA die Ergebnisvisualisierung durch Folgendes unterstützt:

• Kurven,
• Diagramme und
• Animationen.

Es ermöglicht außerdem den direkten Vergleich verschiedener Architekturoptionen. Ingenieure können Werte wie die folgenden überprüfen:

• Batteriespannung
• Motordrehzahl
• Federweg und
• Thermische Leistungsfähigkeit.

Dadurch lassen sich Engpässe leichter erkennen und Architekturoptionen strukturiert vergleichen.

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Optimierungs- und Analysemodul

Dieses Modul befasst sich mit Designverbesserungen und architektonischen Kompromissen.

Parametrische Optimierung

Der Bericht besagt, dass SSA Parameter wie die folgenden optimieren kann:

• Batteriekapazität
• Motorleistung
• Federungssteifigkeit und
• Werte der Kontrollstrategie.

Optimierungsziele können Folgendes umfassen:

• maximale Reichweite
• minimaler Energieverbrauch oder
• Bessere NVH-Eigenschaften.

Der Bericht verweist auf die Verwendung von Methoden wie genetischen Algorithmen und gradientenbasierter Optimierung.

Ein im Quelltext erwähntes Ergebnis ist, dass Hyundai durch den Einsatz von KI im Gesamtprozess die Zeit für die Bewertung einzelner Anforderungen von 2 Minuten auf 0,1 Sekunden reduzieren konnte. Dies zeigt, wie die Automatisierung auf Systemebene die Designiterationszeit verkürzen kann.

Mehrzieloptimierung

Dies ist im Automobilbereich sehr wichtig, da Designziele häufig im Widerspruch zueinander stehen. Der Bericht nennt Beispiele wie:

• Reichweite versus Beschleunigung und
• Leichtbau versus strukturelle Festigkeit.

SSA unterstützt die Mehrzieloptimierung mit gewichteten Zielen, sodass Teams nach einer Architektur suchen können, die konkurrierende Bedürfnisse ausgleicht, anstatt nur einen KPI zu verfolgen.

Sensitivitätsanalyse

Die Sensitivitätsanalyse hilft dabei, die wichtigsten Parameter zu identifizieren. Der Bericht enthält Beispiele wie:

• Batteriekapazität
• Motorwirkungsgrad und
• Widerstandskoeffizient

in Bezug auf die Fahrzeugreichweite.

Das hilft den Teams, ihre Entwicklungsarbeit dort zu konzentrieren, wo sie die größte Wirkung erzielt.

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Berichts- und Kollaborationsmanagementmodul

Dieses Modul befasst sich mit technischer Kommunikation, Governance und Lebenszykluskontrolle.

Automatisierte Berichtserstellung

Der Bericht besagt, dass SSA Folgendes generieren kann:

• Architekturentwürfe,
• Simulationsvalidierungsberichte und
• Anforderungsrückverfolgbarkeitsberichte.

Diese Berichte können Architekturskizzen, Simulationsergebnisse und Anforderungslisten enthalten. Das ist nicht nur für interne Prüfungen nützlich, sondern auch für normenbasierte technische Dokumentationen.

Zusammenarbeit und Berechtigungen

Der Bericht besagt, dass SSA die Arbeit mehrerer Benutzer und rollenbasierte Berechtigungen unterstützt, einschließlich Rollen wie:

• Designer
• Rezensenten und
• Administratoren.

Dies ist bei großen Fahrzeugprogrammen wichtig, da Architekturarbeit, Simulationsarbeit und Anforderungsmanagement oft in die Zuständigkeit verschiedener Teams fallen.

PLM und Lebenszyklusverknüpfung

Der Bericht hebt außerdem die Integration mit PLM-Tools hervor, sodass Berichte, Architekturmodelle und Simulationsdaten mit Lebenszyklus-Workflows verknüpft werden können. Dies ist hilfreich bei:

• Versionskontrolle,
• Aufzeichnungen und
• spätere Rückverfolgbarkeit.

Im Quelltext wird erwähnt, dass AZL diese Art von vernetztem Workflow bei der NVH-Analyse von Elektrofahrzeugen einsetzt, um Testdaten und Simulationsdaten in einem Standardbericht zusammenzuführen.

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Anwendungsfall 1 im Ingenieurwesen: Architekturentwurf und Leistungsoptimierung des Antriebsstrangs von Elektrofahrzeugen

Der erste Fall im Bericht befasst sich mit einem etablierten Fahrzeughersteller, der ein neues batterieelektrisches Fahrzeug entwickelt. Das Programm stand vor mehreren typischen Problemen:

• Schwierigkeit bei der Auswahl der besten Antriebsarchitektur
• komplizierte domänenübergreifende Leistungsvalidierung und
• die Notwendigkeit, Reichweite und Energieverbrauch in Einklang zu bringen.

SSA wurde als wichtigstes Systemwerkzeug eingesetzt.

Schritt 1: Fahrzeugbezogene Ziele importieren und aufschlüsseln

Im Quellbericht werden die Hauptziele wie folgt aufgeführt:

• NEDC-Reichweite ≥ 650 km,
• 0–100 km/h Beschleunigung ≤ 6,5 Sekunden und
• Energieverbrauch ≤ 12 kWh pro 100 km.

Diese übergeordneten Ziele wurden in SSA importiert und in Subsystem- und Komponentenziele unterteilt, wie zum Beispiel:

• Batteriekapazität ≥ 85 kWh,
• maximale Motorleistung ≥ 160 kW und
• Wirkungsgrad der elektrischen Steuerung ≥ 95%.

Dadurch wurde die Verbindung zwischen Fahrzeugzielen und technischer Architektur hergestellt.

Schritt 2: Funktionale und physische Architekturen aufbauen

Das Team entwickelte anschließend sowohl funktionale als auch physische Antriebsstrangarchitekturen in SSA. Mithilfe von Automobilkomponentenbibliotheken definierten sie eine physische Kette, die aus Folgendem besteht:

• Akku
• Motor,
• elektrisches Steuerungssystem und
• Reduziergetriebe.

Drei Architekturoptionen wurden verglichen:

• Hinterradantrieb mit einem Motor,
• Allradantrieb mit zwei Motoren und
• Frontantrieb mit einem Motor und Reichweitenverlängerer.

Diese Phase bot dem Team eine strukturierte Möglichkeit, Konzepte zu vergleichen, anstatt sich auf statische Präsentationen zu verlassen.

Schritt 3: Multidisziplinäre Co-Simulation durchführen

Im Bericht heißt es, das Team habe Folgendes importiert:

• ein in Simcenter Amesim erstelltes Batterie-Wärmemanagementmodell, und
• Ein in MATLAB/Simulink erstelltes Motorsteuerungsstrategiemodell.

Anschließend konfigurierten sie NEDC-, Hochgeschwindigkeits- und Bergfahrbedingungen, um alle drei Architekturkonzepte zu simulieren. Zu den wichtigsten Ergebnissen zählten:

• Driving Range
• Beschleunigung,
• Energieverbrauch und
• Batterietemperatur.

Dies ist eines der deutlichsten Beispiele im Bericht für den Wert der SSA bei der Entwicklung realer Fahrzeuge.

Schritt 4: Optimieren und die beste Architektur auswählen

Dem Bericht zufolge nutzte das Team eine multikriterielle Optimierung mit Zielen wie:

• maximale Reichweite
• minimaler Energieverbrauch und
• beste Beschleunigungsleistung.

Nach der Optimierung wurde die folgende Lösung ausgewählt: Dualmotor-Allradantriebsarchitektur. Der Bericht gibt die Endergebnisse wie folgt an:

• 680 km Reichweite
• 0–100 km/h in 5,8 Sekunden, und
• 11,2 kWh pro 100 km.

Diese Ergebnisse entsprachen den Fahrzeugzielen.

Schritt 5: Anforderungen verfolgen und Berichte generieren

Anschließend nutzte das Team die Rückverfolgbarkeitsfunktionen der SSA, um zu bestätigen, dass das Komponentendesign den ursprünglichen Anforderungen entsprach. Dabei wurde Folgendes generiert:

• Berichte zur Antriebsstrangarchitektur und
• Validierungsberichte für Simulationen,

Die Ergebnisse wurden dann an das PLM-System zur Weiterverarbeitung, wie z. B. Komponentenauswahl und Prototypenerstellung, übermittelt.

Laut Bericht trug dies dazu bei, den Entwicklungszyklus der Antriebsstrangarchitektur um 30 % zu verkürzen und die Effizienz der Simulationsvalidierung um 40 % zu steigern.

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Anwendungsfall 2 im Ingenieurwesen: Architekturentwurf und Validierung der funktionalen Sicherheit eines Domänencontrollers für autonomes Fahren

Der zweite Fall im Bericht befasst sich mit einem Domänencontroller für automatisiertes Fahren der Stufe 2+. Die wichtigsten Herausforderungen waren:

• komplexe funktionale Logik,
• schwierige Koordination mehrerer Module und
• Validierung der funktionalen Sicherheit gemäß den Anforderungen von ISO 26262 ASIL-B.

SSA wurde sowohl zur Unterstützung der Architekturarbeit als auch der sicherheitsorientierten Simulation eingesetzt.

Schritt 1: Funktionale Anforderungen definieren und zuweisen

Der Bericht listet unter anderem folgende Merkmale auf:

• AEB,
• ACC und
• Spurhaltung.

Diese wurden in folgende Anforderungen unterteilt:

• Wahrnehmung,
• Entscheidung,
• Ausführung und
• Kommunikationsmodule.

Gleichzeitig definierte das Team Sicherheitsziele und Risikostufen im Einklang mit der Denkweise der ISO 26262.

Schritt 2: Controller-Architektur erstellen und Schnittstellen definieren

Die Architektur vereinte:

• Kamera- und Radarschnittstellen in der Sensorschicht,
• CPU/GPU-Ressourcenzuweisung in der Entscheidungsschicht,
• Brems- und Lenkschnittstellen in der Ausführungsschicht, und
• CAN-, LIN- und Ethernet-Schnittstellen in der Kommunikationsschicht.

Der Bericht verdeutlicht, dass die Schnittstellendefinition ein wesentlicher Bestandteil des Architekturprozesses und kein nebensächliches Detail ist. Bei der Controllerentwicklung entstehen viele Probleme eher durch Timing-, Kommunikations- und Schnittstellenannahmen als durch die algorithmische Intention allein.

Schritt 3: Simulation von Fehlerfällen zur Validierung der funktionalen Sicherheit

Dem Bericht zufolge wurde SSA zusammen mit Folgendem verwendet:

• MATLAB/Simulink-Regelungsstrategiemodelle und
• Simcenter Testlab-Testdaten.

Das Team erstellte Fehlerszenarien wie die folgenden:

• Kameraausfall
• Kommunikationsunterbrechung und
• Aktuatorausfall.

Mithilfe dieser Simulationen wurden die Diagnosefunktionen und die Fehlertoleranz überprüft.

Schritt 4: Optimieren Sie die Architektur

Auf Grundlage der Simulationsergebnisse stellte das Team folgende Sicherheitsbedenken fest:

• hohe Kommunikationsverzögerung und
• langsame Reaktionszeit bei der Fehlerdiagnose.

Anschließend nutzten sie die SSA-Parameteroptimierung zur Anpassung:

• Einrichtung des Kommunikationsprotokolls
• Berechnung der Zuordnung und
• Diagnosestrategie.

Dies trug dazu bei, die Sicherheit und Zuverlässigkeit vor späteren Integrationsphasen zu verbessern.

Schritt 5: Konformitätsorientierte Ergebnisse generieren

Zu den endgültigen Ergebnissen gehörten:

• Berichte zum Entwurf der Controller-Architektur
• Berichte zur Validierung der funktionalen Sicherheit und
• Rückverfolgbarkeitsaufzeichnungen.

Diese unterstützten die späteren Zertifizierungs- und Produktionsvorbereitungsarbeiten.

Der Bericht besagt, dass dieser Fall zeigt, wie SSA die Entwicklung von Domänencontrollern auf strukturierte und standardkonforme Weise unterstützen kann, und zwar nicht nur die Modellierung physikalischer Systeme.

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Anpassung der chinesischen Version und lokaler technischer Mehrwert

Der Bericht enthält einen eigenen Abschnitt über die chinesische Version von Simcenter System Architect, und dieser Teil sollte im Artikel bleiben, da er einen echten Mehrwert für die Zielgruppe bietet.

Die chinesische Version behält den vollen Funktionsumfang der englischen Version bei und bietet zusätzlich Unterstützung für lokale Sprachen wie zum Beispiel:

• vollständiger chinesischer Benutzeroberflächentext,
• Chinesische Menüs und Hilfedokumente,
• Unterstützung für den Import und die Bearbeitung chinesischer Anforderungsdokumente, und
• Technischer Support und Schulungen in China.

Der Bericht hebt außerdem die Unterstützung lokaler Standards und Normen hervor und verweist unter anderem auf folgende Punkte: GB/T 28950-2012 Sicherheitsanforderungen für ElektrofahrzeugeDie

Dies ist aus mehreren Gründen nützlich.

Erstens senkt es die Lernbarriere für Ingenieurteams in China.
Zweitens erleichtert es die Anforderungserhebung und die tägliche Zusammenarbeit in lokalen Projekten.
Drittens bleiben die Daten weiterhin vollständig mit der englischen Version kompatibel, was die grenzüberschreitende Zusammenarbeit zwischen Teams in China und im Ausland unterstützt.

Das bedeutet, dass ein Team in China die chinesische Version verwenden kann, während ein globaler Partner die englische Version verwendet, ohne den gemeinsamen Datenfluss im Engineering zu unterbrechen.

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Technische Hinweise zur praktischen Umsetzung

Der Bericht enthält außerdem praktische Hinweise zur Anwendung von SSA in Ingenieurprojekten. Diese Details sollten nicht übersehen werden, da sie die Frage beantworten, die sich jedes Team nach der Lektüre über eine Plattform stellt: Worauf sollten wir achten?

Modellstandardisierung

Bei der domänenübergreifenden Co-Simulation benötigen importierte Modelle einheitliche Standards. Laut Bericht sollten Teams sicherstellen, dass die Modelle gegebenenfalls den FMI/FMU-Vorgaben entsprechen und dass Einheiten, Schnittstellenparameter und Datendefinitionen konsistent sind.

Es wird außerdem empfohlen, eine interne Standardmodellbibliothek aufzubauen, damit Teams Modelle mit geringerem Risiko von Inkompatibilitäten wiederverwenden können.

Anforderungsqualität

Der Quelltext warnt vor vagen Anforderungen wie „Reichweite verbessern“. Eine Anforderung sollte lauten:

• messbar,
• testbar und
• an eine Verifizierungsmethode gebunden.

Ohne diese Disziplin wird die Rückverfolgbarkeit schwach und das Architekturmodell verliert an Wert.

Angemessene Simulationsszenarien

Der Bericht besagt, dass Simulationsszenarien realen Betriebsbedingungen entsprechen sollten. Parameter wie:

• Umgebungstemperatur
• Straßenzustand und
• laden

sollten tatsächliche Fahrzeugnutzungsfälle widerspiegeln.

Ein konkretes Beispiel im Bericht ist ein Elektroauto-Programm in Nordchina, das Folgendes umfassen sollte Niedrige Temperaturbedingungen bei -20°C um die Zuverlässigkeit von Batterie und Wärmemanagement zu überprüfen.

Team-Kollaborationsmanagement

Große Automobilprogramme involvieren viele Gruppen. Der Bericht empfiehlt klare Benutzerberechtigungen, eindeutige Teamverantwortlichkeiten und einen definierten Kollaborationsprozess über folgende Bereiche hinweg:

• Architektur-Designteams
• Simulationsteams und
• Anforderungsmanagementteams.

Ohne diese Funktion können Versionskonflikte und doppelte Arbeit auftreten, selbst wenn das Tool an sich leistungsstark ist.

Tiefe Toolchain-Integration

Der letzte Implementierungshinweis empfiehlt, die Integration von SSA mit Simcenter-Tools und PLM-Systemen voll auszuschöpfen. Der Bericht nennt Teamcenter als zentrales Beispiel. Simulationsergebnisse sollten nicht getrennt von den Konstruktions- und Anforderungsdokumenten aufbewahrt werden. Sie sollten verknüpft werden, um die spätere Überprüfung und Wiederverwendung zu vereinfachen.

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Warum Simcenter System Architect auch in Zukunft wichtig sein wird

Der Bericht schließt mit einem zukunftsorientierten Abschnitt, der es wert ist, aufbewahrt zu werden, da er die langfristige Bedeutung dieses Instruments verdeutlicht.

Fahrzeugsysteme werden mit der fortschreitenden Elektrifizierung, Vernetzung, intelligenter Technologie und softwaredefinierter Architektur immer komplexer. Dadurch erhöht sich der Bedarf an:

• bessere Systemmodellierung,
• schnellere domänenübergreifende Simulation,
• stärkere Anforderungskontrolle und
• zuverlässigere Sicherheits- und Leistungsvalidierung.

Der Bericht weist außerdem auf die zukünftige Kombination von SSA mit folgenden Elementen hin:

• KI und
• Methoden des digitalen Zwillings.

Diese Richtung ist sinnvoll. Da Modelle immer größer werden und Programme immer schneller ablaufen, benötigen Entwicklungsteams mehr Automatisierung bei Architekturstudien, Optimierungen und systemweiten Entscheidungshilfen.

Der Bericht kommt abschließend zu dem Schluss, dass MBSE sich zu einer Kernmethode in der Automobilentwicklung entwickelt und nicht länger nur eine Nebenpraxis darstellt. In diesem Kontext wird SSA mehr als nur ein Simulationskonnektor. Es wird zu einer zentralen Arbeitsschicht im gesamten Entwicklungsprozess.

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Häufig gestellte Fragen

Was ist Simcenter System Architect und wie fügt es sich in die MBSE-Toolchain der Automobilindustrie ein?

Kurze Antwort:
Es handelt sich um die Systemarchitekturschicht, die Anforderungen, Systemdesign, Simulationsressourcen und Validierung in einem MBSE-Workflow für die Automobilindustrie miteinander verbindet.

Simcenter System Architect ist eine Plattform für Systemarchitekturmodellierung und Co-Simulation aus dem Siemens Simcenter-Portfolio. In der Automobilentwicklung fungiert sie üblicherweise als Bindeglied zwischen Anforderungsdefinition und detaillierter technischer Simulation. Sie verknüpft Anforderungen, funktionale Architektur, physikalische Architektur, domänenübergreifende Modelle und Systemvalidierung, sodass Teams Architekturoptionen untersuchen können, bevor Hardware-Prototypen verfügbar sind.

Wie unterstützt Simcenter System Architect die multidisziplinäre Co-Simulation?

Kurze Antwort:
Es ermöglicht, Modelle aus verschiedenen Engineering-Tools in einer Systemumgebung gemeinsam auszuführen.

SSA unterstützt die Integration heterogener Modelle über verschiedene Domänen und Werkzeuge hinweg. Der Bericht umfasst Simcenter Amesim, MATLAB/Simulink und Modelica-basierte Modelle mit Interoperabilität durch Schnittstellen wie FMI/FMU. Dies ermöglicht es Automobilteams, Interaktionen zwischen Mechanik, Elektronik, Steuerung, thermischem Verhalten und anderen Domänen in einer einzigen Umgebung zu simulieren, anstatt sie einzeln zu überprüfen.

Warum ist MBSE wichtig für die Entwicklung moderner Automobilsysteme?

Kurze Antwort:
Weil moderne Fahrzeuge zu komplex sind, um sie mit unzusammenhängenden Dokumenten und isolierten Subsystem-Tools gut verwalten zu können.

Fahrzeuge vereinen heute mechanische, elektrische, elektronische und Software-Systeme in einem eng vernetzten Produkt. MBSE bietet Teams eine strukturierte Methode, Anforderungen mithilfe formaler Modelle zu definieren, aufzuschlüsseln, zuzuordnen und zu verifizieren. Im beschriebenen Workflow fungiert SSA als Systemplattform, die Architektur und Simulation miteinander verbindet, sodass Teams Entscheidungen frühzeitig validieren und Probleme in späteren Phasen vermeiden können.

Wie lässt sich Simcenter System Architect in andere Engineering-Tools integrieren?

Kurze Antwort:
Es verbindet Systemarchitekturarbeit mit Design-, Simulations-, Test- und Lebenszykluswerkzeugen.

Der Bericht listet die Integration mit Simcenter Amesim, NX, Simcenter 3D, Simcenter Testlab, Teamcenter sowie Git-basierter oder dateibasierter Modellverwaltung auf. Dies trägt dazu bei, Anforderungen, Modelle, Berichte und Validierungsdaten über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg miteinander zu verknüpfen. Anstatt Architektur-, Simulations- und Lebenszyklusdaten in separaten Systemen zu speichern, können Teams einen durchgängigeren Entwicklungsablauf gewährleisten.

Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für Simcenter System Architect im Automobilbereich?

Kurze Antwort:
Die wichtigsten Anwendungsfälle sind die Entwicklung von Antriebssträngen für Elektrofahrzeuge, thermische Untersuchungen von Batterien, Energiestrategieentwicklung, ADAS- und Domänencontroller-Design sowie Validierungen mit Fokus auf funktionale Sicherheit.

Der Bericht enthält zwei vollständige Fallstudien. Die erste behandelt die Architektur des Antriebsstrangs von Elektrofahrzeugen, einschließlich Batteriethermomanagement und Fahrzyklussimulation. Die zweite Fallstudie befasst sich mit einem Domänencontroller für automatisiertes Fahren der Stufe 2+, einschließlich Merkmalszuweisung, Schnittstellendefinition, Fehlersimulation und Sicherheitsvalidierung. Diese Fallstudien zeigen, wie SSA für frühe Architekturentscheidungen und die spätere Systemverifizierung eingesetzt wird.

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Fazit

Simcenter System Architect ist im Automobilbau nützlich, weil es Teams eine zentrale Plattform bietet, um Anforderungen, Architektur, Simulation, Optimierung und Verifizierung miteinander zu verbinden.

Aus dem Quellenbericht geht sein Wert in vier Bereichen deutlich hervor:

• heterogene Co-Simulation,
• vollständige Rückverfolgbarkeit,
• modulare Architekturiteration und
• Toolchain-Integration.

Die fünf Hauptfunktionsgruppen sind ebenfalls klar:

• Systemarchitekturdesign,
• Anforderungsmanagement und Rückverfolgbarkeit,
• multidisziplinäre Co-Simulation,
• Optimierung und Analyse, und
• Berichtswesen und Kollaborationsmanagement.

Die beiden im Bericht beschriebenen Fallstudien aus verschiedenen Perspektiven zeigen dasselbe Muster. In der Entwicklung von Elektrofahrzeugen unterstützt SSA Teams beim Vergleich von Antriebskonzepten und der Optimierung von Reichweite, Beschleunigung, Energieverbrauch und thermischem Verhalten. Bei der Entwicklung von Steuergeräten für automatisiertes Fahren hilft es bei der Organisation von Funktionen, Schnittstellen, Sicherheitslogik, Fehlerfällen und Konformitätsdokumenten.

Die chinesische Version bietet lokalen Ingenieurteams einen praktischen Mehrwert, ohne die globale Zusammenarbeit zu unterbrechen.

Zusammengenommen stellt der Bericht SSA als eine echte Systementwicklungsplattform für moderne Fahrzeugprogramme dar, insbesondere dort, wo Komplexität, Rückverfolgbarkeit und domänenübergreifende Integration den Arbeitsaufwand bestimmen.

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Autorenprofil

Johnny Liu ist die CEO bei Dowway Vehicle. Er arbeitet an Strategien im Bereich der Automobiltechnik, an der Planung von Systemarchitekturen und an digitalen Entwicklungsmethoden für Elektrofahrzeuge, intelligente Fahrzeuge und domänenübergreifende Entwicklungsprogramme.

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