MappingSpace ALM
Suzhou Yunti Technology (YT DevOps) · Coding
MappingSpace ALM ist eine Application-Lifecycle-Plattform für Automotive-Softwareteams. Sie verbindet Anforderungen, Entwicklung, Tests, Baselines und Releases zu einer nachvollziehbaren Kette und erfüllt dabei ASPICE.
Über MappingSpace ALM
About
Was ist MappingSpace ALM
MappingSpace ALM ist eine ALM-Plattform von Suzhou Yunti Technology (YT DevOps), gebaut für Forschung und Entwicklung von ALM-Software Automotive. Sie deckt die ganze Kette ab, von Anforderungen und Testplanung über Baseline-Kontrolle bis zur Produktfreigabe, und ist rund um das ASPICE-Prozessmodell gebaut, das OEMs und Zulieferer einhalten müssen.
Das System ist modular. Anforderungsmanagement verbindet die Produktdefinition mit der Entwicklung, Work Items verfolgen den Fortschritt, Testmanagement deckt Planerstellung, Ausführung und Berichte ab, und Baseline-Management friert jede Version ein, damit Änderungen unter Kontrolle bleiben. Coderepos verbinden sich über GitLab, und API-Tests laufen in der Plattform.
Die KI-Schicht unterscheidet MappingSpace von älteren Werkzeugen wie IBM Doors oder Polarion. Sprachmodelle erzeugen Dokumente des Entwicklungsprozesses, etwa Anforderungen, Architektur und Testfälle, und wandeln sie in verfolgte Aufgaben um. Teams schreiben diese Dokumente im Mindmap-Stil statt in flachen Listen, und die Anwender des Herstellers nennen genau das ihren liebsten Teil des Ablaufs.
Erste Schritte
- Demo oder Testzugang auf ytdevops.com anfordern, um die Cloud- oder die Private-Deployment-Edition zu erhalten
- Den ASPICE-Prozess modellieren, indem Phasen gekürzt oder ergänzt werden, passend dazu, wie Projekte tatsächlich laufen
- Anforderungen importieren oder verfassen und dann die KI-Funktionen nutzen, um Architektur und Testfälle zu erzeugen, wo sie passen
- Eine Version als Baseline einfrieren und Änderungen durch die Prüfung leiten, wenn sich Anforderungen verschieben
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von MappingSpace ALM.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Automotive-Softwareteams, die ASPICE einhalten müssen
- Teams, die alte ALM-Werkzeuge ablösen
- Verantwortliche für funktionale Sicherheit und Compliance
- Kleine und mittlere Automotive-Zulieferer
Aufgaben
- Anforderungsmanagement
- Testmanagement
- Baseline und Änderungskontrolle
- KI-Dokumenterzeugung
- Release-Management
Szenarien
- Ein Zulieferer bereitet ein ASPICE-Audit vor
- Ein Architekt skizziert ein System
- Ein Projekt ändert mitten im Zyklus den Umfang
- Ein Team hat Dokumente, aber mit Lücken
- Ein Entwickler braucht einen Vorsprung beim Code
Wichtigste Funktionen
ALM mit KI-Agenten
Die Plattform nutzt Sprachmodelle über den ganzen Entwicklungsprozess. Entwickler erzeugen Anforderungen, Architektur und Testfälle in MappingSpace und schieben sie direkt in verfolgte Aufgaben. Die KI-Ergänzung vervollständigt bestehende Dokumente, KI-Zeichnen macht aus Architekturbeschreibungen bearbeitbare statische und dynamische Diagramme, und KI-Code erzeugt ein Gerüst aus dem Detailentwurf. Das Ziel sind weniger Dokumentstunden, die ASPICE sonst kostet.
Anforderungsmanagement mit Mindmap-Dokumenten
Anforderungen verbinden die Produktdefinition mit dem Entwicklungsablauf. Work-Item-Verfolgung und Versionskontrolle stehen daneben, sodass jede Anforderung ihre Verbindungen zu Design und Tests behält. Dokumente werden als Mindmaps statt als flache Hierarchien organisiert, was große Anforderungsbäume lesbarer macht und die Nachverfolgbarkeit beim Wachsen intakt hält.
Testmanagement vom Plan bis zum Bericht
Testmanagement deckt den ganzen Zyklus ab: einen Testplan erstellen, Fälle ausführen und Berichte erzeugen. Jeder Test knüpft an die Anforderung an, die er abdeckt, sodass Lücken in der Abdeckung vor einer Freigabestufe auffallen und nicht erst im Audit. Testfälle lassen sich per KI erzeugen und danach wie jedes andere Dokument bearbeiten.
Baseline und Änderungskontrolle
Baseline-Management bringt Ordnung in die Versionsiteration. Ändert sich eine Anforderung, zieht das System eine Kopie und löst einen Prüfablauf aus, sodass die Änderung kontrolliert und nicht still verläuft. Die volle Historie wird erfasst, vom Grund der Anforderung bis zur endgültigen Entscheidung, genau das, was die ASPICE-Nachverfolgbarkeit verlangt.
Release-Management auf einem standardisierten Pfad
Die Kette endet in einem standardisierten Freigabeprozess. Eine geprüfte Baseline durchläuft definierte Stufen, und die Plattform hält fest, was ausgeliefert wurde und worauf es aufbaute. Teams, die ASPICE nicht von Ende zu Ende befolgen, können den Ablauf kürzen und die Teile behalten, die sie brauchen.
Private Deployment und private Modelle
Private Deployment wird unterstützt, und der Hersteller bietet eine lebenslang kostenlose Private-Deployment-Edition. KI-Funktionen können auf Modellen laufen, die der Kunde selbst hostet, sodass sensible Entwicklungsdokumente auf der internen Infrastruktur bleiben. Das zählt in der Automobilbranche, wo Dokumente oft das Firmennetz nicht verlassen dürfen.
Toolchain und Branchenreichweite
GitLab verbindet sich für Coderepos, und API-Tests laufen in der Plattform. Die Toolchain ist speziell für Automotive gebaut, mit Zusatzlösungen für Avionik und Medizintechnik. Zu den Referenzkunden gehören Teile- und Systemzulieferer wie Tuopu und Fulda, und der Hersteller veröffentlicht White Papers zu Automotive-Basisssoftware und Entwicklungsprozessmanagement.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Die KI-Schicht erzeugt Anforderungen, Architektur, Testfälle und Code, was die Dokumentstunden senkt, die ASPICE sonst kostet
- Private Deployment kommt mit einer lebenslang kostenlosen Edition und hält sensible Dokumente auf der eigenen Infrastruktur
- Mindmap-Dokumente machen große Anforderungsbäume lesbar, ohne die Nachverfolgbarkeit zu brechen
- Die Änderungskontrolle klont die betroffene Anforderung und erfasst die volle Historie, was die ASPICE-Nachverfolgbarkeit verlangt
- Der Prozess lässt sich kürzen, sodass Projekte, die nicht ganz ASPICE folgen, das Werkzeug trotzdem nutzen können
Nachteile
- Der Preis läuft über ein Angebot, es gibt also keine öffentliche Zahl zum Vergleichen, bevor man mit dem Vertrieb spricht
- Produkt und Roadmap sind überwiegend auf Chinesisch dokumentiert, was die Hürde für Teams außerhalb dieses Markts erhöht
- Es zielt auf Automotive und industrielle Fertigung, allgemeine Softwareteams profitieren also weniger von den ASPICE-Compliance-Tools
- Eine öffentliche Werkzeugzertifizierung nach ISO 26262 oder IEC 61508 wird nicht klar genannt, was bei sicherheitskritischen Projekten zählt
- Der Fokus auf Private Deployment bedeutet mehr Aufwand für Einrichtung und Modellhosting als eine einfache Cloud-Anmeldung
Häufige Fragen
MappingSpace ALM ist eine Application-Lifecycle-Management-Plattform von Suzhou Yunti Technology (YT DevOps), gebaut für Forschung und Entwicklung von Automotive-Software. Sie deckt Anforderungsmanagement, Testmanagement, Baseline und Änderungskontrolle sowie Release-Management ab, mit KI-Funktionen, die Entwicklungsdokumente wie Anforderungen, Architektur und Testfälle erzeugen.
Ähnliche Inhalte
Entdecke passende Tools, Skills und Artikel zu MappingSpace ALM.
Alternativen zu MappingSpace ALM
Forefront
Forefront · CodingForefront ist eine Webplattform zum Bauen mit Open-Source-KI. Sie lassen sich führende Open-Source-Sprachmodelle mit eigenen Daten feintunen, ihre Leistung bewerten und sie über eine API ausführen oder exportieren, um sie selbst zu hosten. Entwickler, die den Komfort einer geschlossenen Plattform wollen, aber darauf bestehen, ihre Modelle und Daten zu besitzen, sind hier die Zielgruppe.
Startkit
StartKit.AI · CodingStartkit ist ein Boilerplate zum Bauen von KI-SaaS-Produkten und KI-Wrappern. Man kann es sich als KI-Startup-Boilerplate vorstellen, bei dem die langweiligen Teile schon verdrahtet sind: Authentifizierung, Zahlungen über Stripe und Lemon Squeezy, Nutzungslimits, transaktionale E-Mail und ein KI-API-Starter-Kit, das mit OpenAI, Anthropic, Groq oder Llama spricht. Man klont das Repository, setzt seinen Preis und kümmert sich um den Teil des Produkts, für den Menschen wirklich bezahlen. Es basiert auf Next.js über React und Tailwind, deshalb fühlt sich ein Großteil des Boilerplate-Codes schon vertraut an.
Testim
Tricentis · CodingTestim ist eine KI-gestützte Plattform für Testautomatisierung, mit der man End-to-End-Tests für Web-, Mobile- und Salesforce-Anwendungen baut und ausführt. Sie setzt auf maschinelles Lernen, um Tests stabil zu halten, wenn sich eine Oberfläche ändert, sodass Teams weniger Zeit mit der Reparatur kaputter Selektoren verbringen. Nicht schlecht für ein Tool für automatisierte Tests, das Sie heute schon nutzen können. Sie erstellen Tests, indem Sie Aktionen im Browser aufzeichnen, und fügen danach JavaScript hinzu, wenn Sie mehr Kontrolle brauchen. Für ein beschäftigtes QA-Team eine solide Wahl.