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Warum Wasser nass ist, und was das mit Systems Engineering zu tun hat

Systems Engineering

Warum Wasser nass ist, und was das mit Systems Engineering zu tun hat

29. März 2018
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Starke Winde am Strand erzeugen kleine Wellen im Sand, wobei es sich um ein emergentes Phänomen handelt.

 

„Einen Tautropfen betrachtend, entdeckte ich das Geheimnis des Meeres.”

— Khalil Gibran (1883 – 1931),
libanesisch-amerikanischer Maler, Philosoph und Dichter

Was sorgt eigentlich dafür, dass wir Wasser als nass empfinden? Die wissenschaftliche Erklärung: Wasser besteht aus sehr vielen, winzig kleinen Molekülen (H2O), die bei Temperaturen > 0°C und < 100°C durch zwischenmolekulare Kräfte, den sogenannten Van-der-Waals-Kräften, locker zusammengehalten werden. Dieser Zusammenhalt entsteht durch eine ungleiche elektrische Ladungsverteilung auf der Oberfläche eines Wassermoleküls, man spricht auch davon dass ein Wassermolekül ein sogenannter Dipol ist. Kommen zwei Wassermoleküle einander Nah genug, dann gehen sie eine elektrostatische Wechselwirkung miteinander ein. Da die Van-der-Waals-Kräfte bei Raumtemperatur aber nicht stark genug sind um die Moleküle in einer festen Position zu halten, sind sie in Bewegung und gleiten quasi ständig aneinander vorbei. Dadurch entsteht das, was wir als die Flüssigkeit Wasser wahrnehmen. Bei Temperaturen >= 100°C ist die Bewegung der Wassermoleküle derart stark, dass die Van-der-Waals-Kräfte diese nicht mehr zusammenhalten können: Es entsteht Dampf. Bei Temperaturen <= 0°C hingegen kommt die Bewegung der Moleküle gänzlich zum Erliegen und es ensteht eine starre hexagonale Kristallstruktur, die wir umgangssprachlich Eis nennen.

Sie werden jetzt vielleicht sagen: Interessant, aber was hat das alles nun mit Systems Engineering und „oose am Meer“ zu tun?

Emergenz

Als Systems Engineer würden Sie eventuell argumentieren, dass das „Nass sein“ eine emergente Eigenschaft des Wassers ist. Der Begriff Emergenz (vom lateinischen „emergere“ für „Auftauchen“, „Herauskommen“, „Emporsteigen“) bedeutet die Herausbildung beziehungsweise Entstehung von neuen Eigenschaften oder Strukturen eines Systems infolge des Zusammenspiels seiner Elemente. Ein weiteres berühmtes Zitat, welches Sie bestimmt schon mal gehört haben und Emergenz ganz gut beschreibt, lautet:

„Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile.”

— Aristoteles (384 – 322 v.Chr.), griechischer Philosoph

Emergente Eigenschaften (engl.: emergent properties) sind zugleich Fluch und Segen im Systems Engineering. Zum Einen ist es ja durchaus explizit erwünscht, dass ein System bestimmte emergente Eigenschaften hervorbringt. Letztendlich ist der Systembegriff ja auch genau so definiert: Es besteht aus Teilen, die im Zusammenspiel gemeinsam etwas erreichen, was nicht durch die Teile allein erreicht werden kann. Viele qualitative Eigenschaften eines Systems sind emergent. Ein Beispiel hierfür ist die funktionale Sicherheit (functional systems safety) eines Systems, die nicht als einfache Summe von Eigenschaften der Teile ausdrückbar ist. Stellen Sie sich zum Beispiel folgendes Functional Safety Requirement vor: „Das autonome Fahrzeug soll keine Kollisionen erleiden.“ Im Gegensatz zu Qualitätsanforderungen hinsichtlich Performanz des Systems, bei denen das Konzept der Zeit für die Komponenten und das integrierte System identisch ist, hat der Begriff „Kollision“ auf Systemebene nicht die gleiche Bedeutung wie für die einzelnen Komponenten.

Andererseits gibt es auch emergente Eigenschaften, die ein komplexes System gänzlich unerwartet zeigt und in den meisten Fällen auch unerwünscht sind. Wer kennt das nicht: Alle Systembestandteile beziehungsweise Komponenten für sich genommen funktionieren tadellos, aber nach der Integration und Inbetriebnahme des Systems, oder nach dem Hinzufügen eines Features zu einem bereits existierenden System, tauchen unerwünschte Phänomene auf die man sich zunächst nicht klar erklären kann. Konkrete Beispiele können sein: Schwingungen (Oszillationen) durch Aufschaukelungseffekte, oder Probleme im Thermalmanagement (Wärmeabfuhr).

MBSE hilft, emergente Phänomene besser zu verstehen

Die Bildung und Erschaffung eines Systemmodells im Model-Based Systems Engineering (MBSE) kann sicherlich nicht garantieren, dass das zu entwickelnde System später auch die erwünschten emergenten Eigenschaften besitzt beziehungsweise unerwünschte emergente Eigenschaften nicht hat. Dennoch bieten MBSE und Modelle die Chance, dass die Systementwickler ein besseres Verständnis über die Struktur und das Verhalten des Systems gewinnen können und somit weniger Fehlschläge hinnehmen müssen. Und dieses Verständnis zu fördern geht nun mal mit Modellen sehr viel effizienter und auch effektiver als mit einer zumeist inkonsistenten Sammlung von klassischen Office-Dokumenten mit textuellen Beschreibungen.

Ich lade Sie daher ein, vom 27. bis 30. August 2018 zu „oose am Meer“ nach Heiligenhafen an die schöne Ostsee zu kommen. In dieser inspirierenden Umgebung lernen Sie in dem praxisorientierten Training „Systems Engineering mit SysML“, wie Sie mit der Modellierungssprache Systems Modeling Language (OMG SysML™) erfolgreich Systeme entwerfen und spezifizieren können. Dabei gehen wir methodisch sauber vor und starten mit den Anforderungen an das System, um nach einer anschließenden Anwendungsfallanalyse ein Systemdesign mit Struktur und Verhalten davon abzuleiten. Sie werden nach und nach alle neun SysML-Diagrammarten kennenlernen. Natürlich erhalten Sie von mir auch viele Tipps für die Einführung von MBSE und den Einsatz der Sprache SysML in ihrem Arbeitsalltag.

Wer viel Neues lernt, braucht natürlich auch Ausgleich. Am Abend lassen wir uns dann eine frische Ostseebrise um die Nase wehen und entspannen am Strand. Sommerliche Außen- und Wassertemperaturen vorausgesetzt, können wir auch die emergente Eigenschaft „Nässe von Wasser“ bei einem Bad selbst erleben. Ganz bestimmt entdecken wir dann auch noch das eine oder andere natürliche System mit wunderschön anzuschauenden, emergenten Eigenschaften, wie beispielsweise gewellten Strandsand, oder der Vogelschwarm über dem Meer, dessen Individuen keine Kenntnisse darüber besitzen wie die Form, Richtung oder Geschwindigkeit des gesamten Schwarms im Augenblick gerade ist.


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