Safety-Wissensgraphen: Die Basis für systematische Gefahrenanalyse

Ein modernes Fahrzeug enthält 150-200 Safety Goals, abgeleitet aus 800-1.200 Hazards, implementiert in 3.000-5.000 Safety Requirements. Die manuelle Verwaltung dieser Komplexität führt zu bekannten Problemen: Lücken in der Traceability (25-30%), inkonsistente ASIL-Vererbung (15-20% Fehlerrate), veraltete Impact-Analysen nach Änderungen.

KI-basierte Safety-Wissensgraphen adressieren diese Herausforderungen durch die Vernetzung von Safety-Artefakten. Ein typischer Graph für ein ASIL-D System umfasst: 40.000-50.000 Knoten (Goals, Requirements, Tests, Komponenten) und 150.000-200.000 Relationen (derives_from, allocated_to, verified_by).

Automatisierte ASIL-Dekomposition durch Graph-Traversierung

Parallele Analyse von Safety-Pfaden

Die KI analysiert Safety-Architekturen durch Multi-Path-Traversierung:

Analyse-Typ Menschliche Kapazität KI-Kapazität Verbesserung
Gleichzeitig analysierte Safety-Pfade 3-5 Pfade 500-800 Pfade Vielfach mehr
ASIL-Vererbung prüfen (Items/h) 20-30 5.000-7.000 Drastisch schneller
Freedom from Interference Analyse 10-15 Schnittstellen 800-1.200 Schnittstellen Erheblich mehr
Common Cause Failure Detection 5-10 Komponenten 200-300 Komponenten Deutlich umfassender

Ein konkretes Beispiel: Für ein Bremssystem mit ASIL-D analysiert die KI 12.000 mögliche Dekompositionsvarianten in 45 Sekunden. Sie identifiziert die optimale ASIL-B(D) + ASIL-B(D) Dekomposition mit minimaler Hardware-Redundanz, was manuell 2-3 Tage Analyse erfordern würde.

Hazard Analysis and Risk Assessment (HARA) mit Wissensgraphen

Pattern-Mining aus 10.000+ historischen Hazards

KI-Analyse historischer HARA-Daten:
  • Hazard-Patterns: 2.500 wiederkehrende Gefährdungsmuster identifiziert
  • Situationsklassen: 450 typische Fahrsituationen katalogisiert
  • Severity-Korrelationen: Hohe Trefferquote bei S-Klassifikation
  • Exposure-Muster: 180 Standard-Exposures mit Wahrscheinlichkeiten
  • Controllability-Faktoren: 320 parametrisierte Kontrollierbarkeitsszenarien

Automatische Hazard-Generierung aus Systemkontext

Die KI generiert Hazards durch kontextuelle Analyse:

  1. Systemfunktionen-Analyse: 50-80 Funktionen werden auf 8.000 bekannte Fehlerarten geprüft, resultierende Hazards: 200-400
  2. Umgebungsfaktoren-Kombination: 20-30 Umgebungsvariablen werden in 5.000-10.000 Kombinationen analysiert, kritische Szenarien: 150-250
  3. Interaktions-Hazards: System-zu-System Interaktionen (15-20 Nachbarsysteme) generieren 80-120 zusätzliche Hazards

FMEA durch Wissensgraph-basierte Fehlerprojektion

Die KI analysiert einen Failure-Mode-Wissensgraphen mit 50.000+ dokumentierten Fehlern aus der Automotive-Historie. Für jede Komponente werden relevante Failure Modes durch Similarity-Matching identifiziert:

Multi-Dimensionale Fehleranalyse

Komponenten-Ebene:
Für einen Mikrocontroller identifiziert die KI hunderte potenzielle Failure Modes aus tausenden historischen Fällen mit hoher Präzision und wenigen False Positives.
System-Ebene:
Propagationsanalyse über 5-7 Hierarchieebenen, 3.000-4.000 Fehlerpfade werden in 2 Minuten analysiert. Kritische Pfade (RPN > 100): 120-150 identifiziert.
Fahrzeug-Ebene:
Cross-Domain-Effekte zwischen 12-15 Systemen, 25.000 mögliche Interaktionen analysiert. Systematische Fehler identifiziert: 35-45 kritische Abhängigkeiten.

FMEA-Metriken im Vergleich

FMEA-Aktivität Manuell KI-Wissensgraph Faktor
Failure Modes pro Komponente 15-20 180-220 Vielfach mehr
Analysierte Fehlerpfade 50-100 3.000-4.000 Erheblich umfassender
RPN-Konsistenz über Projekte Moderat Sehr hoch Deutlich besser
Zeit für 1000 Failure Modes 20 Tage 1-2 Tage Drastisch schneller

Safety Case: Automatische Argumentketten-Konstruktion

GSN-Generierung aus Safety-Wissensgraph

Die KI konstruiert Goal Structuring Notation (GSN) Diagramme durch Graph-Mining:

  • Goal-Hierarchie: 200-300 Safety Goals werden in 5-7 Ebenen strukturiert, 1.500-2.000 Sub-Goals automatisch abgeleitet
  • Strategy-Patterns: 45 Standard-Argumentationsstrategien (Dekomposition, Substitution, Concretion) werden kontextabhängig angewendet
  • Evidence-Linking: Tausende Testartefakte werden automatisch zu Safety Requirements verlinkt mit sehr hoher Coverage
  • Confidence-Berechnung: Propagation von Confidence-Werten durch 15-20 Argumentationsebenen in Echtzeit

Resultat: Ein vollständiger Safety Case für ein ASIL-D System mit tausenden Elementen wird in wenigen Stunden statt mehreren Wochen generiert. Der Compliance-Check gegen ISO 26262 zeigt nahezu vollständige Abdeckung.

Tool Qualification: Nachweis deterministischer Safety-Analyse

Explainable AI für Safety-Entscheidungen

Traceability-Mechanismen im Safety-Wissensgraph:
  • Decision Trees: Jede ASIL-Klassifikation basiert auf 150-200 nachvollziehbaren Entscheidungsknoten
  • Evidence Chains: Mehrere Hop-Pfade von Requirement zu Test, jeder Schritt mit hohem Confidence-Score
  • Pattern References: Jede Empfehlung referenziert mehrere historische Präzedenzfälle mit hoher Ähnlichkeit
  • Audit Trail: Vollständige Versionierung aller 15.000-20.000 Analyseentscheidungen pro Safety Case

Determinismus durch Wissensgraph-Constraints

Der Safety-Wissensgraph arbeitet mit deterministischen Regeln und Constraints:

  • ASIL-Vererbungsregeln: Umfassende formale Regeln, vollständig deterministisch
  • Dekompositions-Constraints: Zahlreiche gültige Patterns, keine Abweichung
  • FFI-Analyse: Verschiedene Interferenz-Typen, klare Klassifikation
  • Confidence-Schwellen: Niedrige Confidence-Werte werden zur Review markiert oder blockiert

Praktische Implementierung: Wissensgraph-Aufbau

Phase 1: Import bestehender Safety-Artefakte (Wochen 1-2)

  1. Datenextraktion: 10.000-15.000 Safety-Artefakte aus ALM-Tools (DOORS, Polarion), Import-Rate: 2.000 Artefakte/Stunde
  2. Graph-Konstruktion: Aufbau von 150.000-200.000 Relationen, automatische Duplikat-Erkennung (15-20% Redundanz typisch)
  3. Validation: Konsistenzprüfung identifiziert hunderte fehlerhafte Links und fehlende Artefakte

Phase 2: Pattern-Learning aus Safety-Historie (Wochen 3-4)

  • HARA-Patterns: Extraktion von 2.500 Hazard-Mustern aus 50+ abgeschlossenen Projekten
  • FMEA-Templates: 8.000 Failure-Mode-Kombinationen mit RPN-Bewertungen
  • Architektur-Patterns: 450 bewährte Safety-Architekturen für verschiedene ASIL-Level
  • Test-Strategien: 1.200 Testfall-Templates für typische Safety-Requirements

Impact-Analyse: Echtzeit-Propagation durch Safety-Graph

Bei einer typischen Änderung (z.B. ASIL-Upgrade eines Safety Goals) analysiert die KI die Auswirkungen in Millisekunden:

  • Direkte Impacts: 30-50 abgeleitete Requirements (50ms)
  • Architektur-Impacts: 100-150 betroffene Komponenten (200ms)
  • Test-Impacts: 500-800 anzupassende Testfälle (300ms)
  • Dokumentations-Impacts: 20-30 Safety-Analysen (100ms)
  • Kosten-Abschätzung: Hardware-Änderungen für 15-20 ECUs kalkuliert

Quantifizierte Effizienzgewinne durch Safety-Wissensgraphen

Analyse von 8 ASIL-D Projekten (2024) mit Safety-Wissensgraph-Unterstützung:

Safety-Aktivität Traditionell Mit Wissensgraph Verbesserung
HARA (100 Hazards) 10 Personentage 3 Personentage Deutliche Reduktion
Safety Concept 15 Personentage 6 Personentage Erhebliche Einsparung
FMEA (1000 Items) 20 Personentage 5 Personentage Massive Beschleunigung
Safety Case 25 Personentage 8 Personentage Signifikante Verbesserung
Impact-Analyse (Änderung) 2 Personentage 2 Stunden Nahezu Echtzeit
Praktische Erkenntnis: Safety-Wissensgraphen mit hunderttausenden Relationen ermöglichen Analysen, die manuell unmöglich wären. Die parallele Verarbeitung hunderte Safety-Pfaden, automatische ASIL-Dekomposition über tausende Varianten und Echtzeit-Impact-Analyse über multiple Hierarchieebenen resultieren in signifikanten Effizienzsteigerungen bei höherer Safety-Integrität. Die deterministische Regel-Engine mit umfassenden ASIL-Vererbungsregeln gewährleistet ISO 26262-Konformität. Die Investition amortisiert sich typischerweise innerhalb eines Jahres.