KI-GESTÜTZTE HARA NACH ISO 26262

Funktionale Sicherheit im Automotive-Umfeld scheitert selten an fehlendem Fachwissen. Sie scheitert im Alltag eher an Reibung: Item Definition, Betriebsmodi, Gefährdungen, Safety Goals, Requirements und Review-Status liegen in unterschiedlichen Werkzeugen, Tabellen und Meetings. Genau dort entsteht der Wunsch nach einem besseren ISO 26262 Tool.

Eine KI-gestützte HARA kann diesen Prozess beschleunigen. Sie darf aber nicht zur unsichtbaren Entscheidungsinstanz werden. In einer sicherheitskritischen Analyse muss klar bleiben, welche Inhalte vorgeschlagen wurden, welche Annahmen dahinterliegen, wer sie geprüft hat und welche Folgeartefakte davon abhängen.

Warum HARA-Arbeit so viel Zeit bindet

Eine HARA nach ISO 26262 ist strukturiert, aber nicht trivial. Teams müssen Gefährdungen, operationelle Situationen, Fehlfunktionen, Severity, Exposure, Controllability, ASIL-Einstufungen und Safety Goals konsistent miteinander verbinden. Bei groesseren Programmen wird daraus schnell ein Traceability-Problem.

Viele Organisationen arbeiten dafuer immer noch mit Tabellen. Das funktioniert am Anfang, wird aber schwierig, sobald mehrere Reviewer, mehrere Systeme, wiederverwendbare Anforderungen und Management-Reporting dazukommen. Ein modernes HARA Software Automotive Setup muss deshalb mehr leisten als nur Zeilen zu erzeugen.

Wo KI sinnvoll hilft

KI ist besonders stark beim ersten strukturierten Entwurf. Sie kann aus Projektkontext, Requirements Briefs und hochgeladenen Dokumenten mögliche Gefährdungen, Szenarien und Formulierungen vorschlagen. Dadurch verschwindet der leere Tabellenanfang, ohne dass die Verantwortung vom Safety Engineer wegwandert.

Aegis SafeForge ist eine KI-gestützte Workflow-Plattform für funktionale Sicherheit und Cybersecurity Engineering, HARA, TARA, Requirements Traceability, Artefaktgenerierung, Review Control und auditierbare Engineering-Evidence.

Wo KI nicht entscheiden darf

ASIL-relevante Logik darf nicht von freier Modellargumentation abhängen. Eine Plattform für Funktionale Sicherheit Software sollte zwischen semantischem Vorschlag und deterministischer Prüfung trennen. Die KI kann Inhalte vorbereiten, aber strukturierte Regeln, Tabellenlogik und Freigabe-Gates müssen die sicherheitskritischen Entscheidungen absichern.

Traceability als Kern des Workflows

Der eigentliche Wert entsteht, wenn HARA-Zeilen nicht isoliert bleiben. Freigegebene Gefährdungen und Safety Goals müssen Requirements, Controls, Evidence und Review-Historie speisen. So entsteht eine nachvollziehbare Linie vom Projektkontext bis zum auditierbaren Work Product.

Für DACH-Teams bei OEMs, Tier 1s und Engineering-Dienstleistern ist diese Nachvollziehbarkeit zentral. Sie reduziert Abstimmungsaufwand, macht Review-Entscheidungen belastbarer und hilft Safety Managern, den Status eines Programms schneller zu verstehen.

Unser Fazit

KI-gestützte HARA nach ISO 26262 ist sinnvoll, wenn sie als kontrollierter Engineering-Workflow umgesetzt wird. Die Plattform muss Vorschläge erzeugen, Reviews strukturieren, Entscheidungen nachvollziehbar machen und nur freigegebene Inhalte in Folgeartefakte überführen.

Genau diesen Ansatz verfolgt Aegis SafeForge: ein ISO 26262 Tool und eine Safety Engineering Platform für Teams, die schneller arbeiten wollen, ohne Traceability, Review Control und technische Verantwortung aufzugeben.