Die strukturelle Komplexität hybrider Systeme wuchs in den letzten Jahren stark an und führte zu einem deutlichen Anstieg der Fehlerzahl in der implementierten Software. Besonders evident ist dies in der Automobilindustrie. Qualitätssicherungsmaßnahmen in frühen Phasen des Entwicklungszyklus sollen dieser Entwicklung kosteneffektiv entgegenwirken. Fehlerprognosen können die komplexitätsabhängig zu erwartende Fehleranzahl von Softwaremodulen abschätzen. Anhand der Prognosen kann der Entwurf besonders komplexer und somit stärker fehlerbehafteter Softwaremodule überdacht werden, mit dem Ziel die Komplexität und dadurch die zu erwartende Fehleranzahl zu verringern. Im Folgenden wird daher ein statistischer Fehlerprognoseansatz empirisch im Automobilumfeld untersucht. Die Fehlerprognose kann frühzeitig anhand von Designdokumenten, später auch anhand von Quelltext Anzahl und Art der Fehler eines Systems abschätzen. Die Anzahl der Fehler kann für Testaufwandsplanungen zur Ableitung von Zeitaufwand und Anzahl benötigter Tester herangezogen werden. Die Fehlerart - beispielsweise 17 Fehler aufgrund von Vererbungsbeziehungen - kann zur Identifikation von fehlerverursachenden Systemeigenschaften herangezogen werden, die im Anschluss zur Fehlervermeidung entsprechend optimiert werden sollten. Ziel der Arbeit ist die Untersuchung eines multivariaten Fehlerprognoseverfahrens im Hinblick auf die praktische Anwendbarkeit m der Automobilindustrie Untersuchungen anhand mehrerer realer industrieller Softwaresysteme ergaben, dass der durchschnittliche Prognosefehler nach der Implementierung unter 10% hegt und somit als vergleichsweise gut bewertet werden kann. Der Prognosefehler wahrend der Entwurfsphase war mit 15% bis 20% für die Identifikation besonders kritischer Softwaremodule ausreichend. Die Reduktion des Schatzfehlers ist dennoch ein Punkt zukünftiger Arbeiten.


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    Title :

    Fehlerprognosen zur Qualitätssteigerung in frühen Entwicklungsphasen der Automobilindustrie


    Additional title:

    Failure prognosis to improve quality from up the very early automotive development status


    Contributors:


    Publication date :

    2008


    Size :

    4 Seiten, 5 Bilder, 16 Quellen




    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    German




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