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Multi-Agent Systems Engineering

Traceability soll nicht die Arbeit sein, die niemand machen will. Sie soll die Arbeit sein, die niemand machen muss.

EngOS starten Module entdecken

Vom manuellen Trace zur KI-gestützten Konsistenz

Manuelle Traceability ist langsam und fehleranfällig. EngOS verbindet Wissensgraph und KI, damit Teams schneller konsistent bleiben.

Herausforderung

Heterogene Tools, fragmentierte Spezifikationen und manuelle Trace-Links bremsen Entwicklung — besonders in regulierten Domänen wie Automotive.

Ansatz mit EngOS

Neo4j-Wissensgraph plus LLMs und Embeddings: Trace-Links mit Confidence und Begründung, Datenqualitätsprüfung, Extraktion aus Dokumenten und Impact-Analyse — mit Review vor der Integration.

Module entlang des V-Modells

Acht spezialisierte Apps mit einheitlichem [prefix]name-Branding. Nur diese Module sind heute verfügbar.

  • [req]forge

    Requirements Management

    Relevanz-Analyse und Extraktion strukturierter Anforderungen aus Dokumenten (Strict, Moderate, Comprehensive).

    Verfügbar

  • [vv]lab

    Verification & Validation

    Testfälle aus Anforderungen per LLM — optional BDD/Gherkin (EN/DE/JA).

    Verfügbar

  • [co]engine

    Multi-Agent Workspace

    KI-Orchestrator (Planner-Chat) mit Zugriff auf den Wissensgraphen.

    Verfügbar

  • [arch]core

    System Architecture

    Sketch to SysML 2.0: Skizzen werden zu formalen SysML-v2-Modellen.

    Verfügbar

  • [trace]drive

    Traceability & Consistency

    Trace-Link-Discovery mit Confidence und Begründungen; Benchmark (Precision/Recall/F1).

    Verfügbar

  • [ci]radar

    Change & Impact

    Gantt/Timeline, Issue-Impact, Replanung, Mitigation und CPM-Optimierung.

    Verfügbar

  • [tool]bridge

    Toolchain & Data Integration

    PDF-Pipeline, Dokumentvergleich, Model Hub, Excel-Import.

    Verfügbar

  • [data]curator

    Data Enhancement & Curation

    Redundanz-, Konflikt- und Overlap-Analyse; Topic Discovery; semantischer Vergleich.

    Verfügbar

Beispiel-Workflows

Vorlagenbasierte, mehrstufige Abläufe für typische Engineering-Szenarien.

  • Regulatorische Delta- & Impact-Analyse

    Regulatorische Änderungen analysieren, Auswirkungen tracen, Delta-Reports erzeugen.

  • System-Level V&V-Planung

    Testfälle ableiten, Coverage mappen, V&V-Plan erstellen.

  • Architektur-Impact & Konsistenz

    Architekturmodelle prüfen, Änderungs-Impact über Komponenten analysieren.

  • Lieferanten-Anforderungsableitung

    Systemspezifikationen in Lieferanten-Anforderungen herunterbrechen.

So funktioniert es

Vom Import bis zum Export — mit Review, bevor Daten übernommen werden.

  1. 1

    Import

    Excel/CSV, ReqIF, codeBeamer JSON oder Sample-Datasets.

  2. 2

    Embeddings

    Semantische Indizierung im Wissensgraphen (Neo4j).

  3. 3

    KI-Analyse

    LLM-Workflows mit Confidence und Begründungen.

  4. 4

    Review

    Vorschläge in Tabellen, Matrizen und Graph-Ansicht prüfen.

  5. 5

    Integration

    Export als CSV-ZIP, JSON oder ReqIF.

Plattform & Integrationen

Technologie und Standards für bestehende Toolchains.

Integrationen

  • Neo4j
  • OpenAI / Azure OpenAI
  • LangGraph & LangChain
  • ReqIF
  • codeBeamer
  • SysON (SysML v2)
  • EN · DE · JA

Backend: FastAPI, Neo4j, Redis/RQ, PostgreSQL. Deployment über Docker und Azure Container Apps — wie im restlichen EngOS-Stack.

Plattform-Features

  • Projekte mit eigenem Datenmodell
  • Vorlagenbasierte Workflows
  • Graph-, Tabellen- und Traceability-Matrizen
  • Globale Suche über alle Projekte
  • Chat: allgemein, Planner, SysML
  • Asynchrone KI-Jobs mit Fortschritt
  • Rollenbasierte App-Berechtigungen
  • Chrome-Extension für codeBeamer

Roadmap

Diese Module sind geplant — sie werden nicht als verfügbar beworben.

  • [int]flow

    Systemintegration

    Demnächst
  • [sw]studio

    Software Domain Engineering

    Demnächst
  • [mech]studio

    Mechanical Domain Engineering

    Demnächst
  • [ee]studio

    E/E Domain Engineering

    Demnächst
  • [var]vault

    Variants, Config & Baselines

    Demnächst
  • [qa]hub

    Quality, Governance & Evidence

    Demnächst

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