A New Space MBSE Framework for automating requirements verification with SysMLv2 and Python

New-Space Enterprises (NSE) operate under conditions that demand speed, flexibility, and a high degree of iterative development. They are characterized by a pressing need to manage the complexity in the systems they develop using cost-effective solutions. However, integrating these agile frameworks into existing processes is fraught with difficulties. Model-Based Systems Engineering (MBSE) holds significant potential for enabling rapid iterations, yet its implementation barriers are substantial. The initial costs are high, and quantifying the Return On Investments (ROI) in the short term is challenging. Traditional MBSE methodologies, which are highly formalized and follow top-down processes, often prove ill-suited for the dynamic, bottom-up approaches favored by NSE. The primary aim of this thesis is to propose a framework that facilitates an incremental transition to MBSE while delivering short-term value without disrupting current engineering processes in NSE. The proposed Framework integrates MBSE, simulations, and requirements to automate verification processes and enable rapid iterations. This Framework is designed to be based primarily on the SysMLv2 language, without reliance on any specific MBSE tool or methodology. This is achieved by identifying three core semantic structures derived from recognized standards (ECSS and INCOSE): the 'Requirement', the 'Verification Activity', and the 'Verification Scenario'. The framework is exemplified through three case studies: a mission-level integration, a spacecraft Attitude Determination and Control System, and the laser recharging system for drones developed by SunCubes. Results demonstrate the framework’s potential to detect early design defects and reduce iteration times through some key metrics. The research not only shows that it is possible to set up an agile MBSE solution tailored to the needs of New Space, but it also highlights potential bottlenecks that, if unresolved, could hinder the widespread adoption of MBSE. Among these is the lack of quantitative models to evaluate MBSE’s ROI. The thesis concludes with suggestions for further advancements in this domain.

Le aziende del settore New Space operano in contesti che esigono rapidità, flessibilità e sviluppo iterativo continuo. Devono gestire la complessità dei propri sistemi con soluzioni efficienti ed efficaci, ma integrare metodologie agili nei processi esistenti risulta spesso difficile. La Model-Based Systems Engineering (MBSE) è un’opzione promettente per consentire processi iterativi, tuttavia la sua integrazione presenta notevoli barriere all’ingresso. I costi iniziali sono elevati e spesso non è possibile quantificare il Return On Investments (ROI) nel breve termine. Le metodologie MBSE tradizionali, altamente formalizzate, spesso si rivelano inadeguate per gli approcci dinamici e di tipo bottom-up preferiti dalle aziende New Space. L’obiettivo principale di questa tesi è proporre un Framework che faciliti una transizione graduale verso la MBSE offrendo valore nel breve termine senza compromettere l’integrità dei processi ingegneristici in uso. Il Framework proposto integra MBSE, simulazioni e analisi di requisiti per automatizzare i processi di verifica e rendere possibili rapide iterazioni sui sistemi complessi. Esso si basa principalmente sul linguaggio SysMLv2, senza fare affidamento su software o metodologie MBSE specifiche. Queste fondamenta semantiche si basano su tre strutture derivate da standard ECSS e INCOSE: il 'Requirement', la 'Verification Activity' e il 'Verification Scenario'. Il Framework è esemplificato attraverso tre casi d’uso: una analisi di missione, un sottosistema per il controllo dell’assetto di un satellite ed il sistema di ricarica laser per droni sviluppato da SunCubes. I risultati dimostrano, attraverso delle metriche chiave, il suo potenziale nel rilevare in anticipo difetti progettuali e nel ridurre i tempi di iterazione. La ricerca non solo dimostra che è possibile implementare soluzioni MBSE agili per le esigenze del settore New Space, ma evidenzia anche potenziali rischi che, se non risolti, potrebbero ostacolare l’adozione della MBSE. Tra questi, la mancanza di modelli quantitativi per valutare il ROI. La tesi si conclude con suggerimenti in questo ambito.