MappingSpace ALM

A plataforma aplica modelos de linguagem ao longo de todo o processo de desenvolvimento. Os engenheiros geram requisitos, arquitetura e casos de teste dentro do MappingSpace e os empurram direto para tarefas rastreáveis. O recurso de complemento completa documentos existentes, o desenho com IA transforma descrições de arquitetura em diagramas estáticos e dinâmicos editáveis, e o código com IA gera um esqueleto a partir do design detalhado. O objetivo é cortar as horas de papelada que a ASPICE costuma custar.

Os requisitos ligam a definição do produto ao fluxo de desenvolvimento. O acompanhamento de work items e o controle de versões caminham lado a lado, então cada requisito mantém seus vínculos com o design e os testes. Os documentos se organizam como mapas mentais, e não como hierarquias planas, o que deixa as árvores de requisitos grandes mais legíveis e mantém a rastreabilidade intacta conforme elas crescem.

A gestão de testes cobre todo o ciclo: criar um plano de teste, executar os casos e gerar relatórios. Cada teste se liga ao requisito que cobre, então as lacunas de cobertura aparecem antes de um portão de publicação, e não durante uma auditoria. Os casos de teste podem ser gerados por IA e depois editados como qualquer outro documento.

A gestão de baselines traz ordem à iteração de versões. Quando um requisito muda, o sistema puxa uma cópia e dispara um fluxo de revisão, então a mudança fica controlada, e não silenciosa. O histórico completo é registrado, do motivo pelo qual foi levantada até a decisão final, que é exatamente o que a rastreabilidade da ASPICE pede.

A cadeia termina num processo de publicação padronizado. Um baseline verificado passa por portões definidos e a plataforma guarda o registro do que foi publicado e sobre o que foi construído. Equipes que não seguem a ASPICE de ponta a ponta podem cortar o fluxo e manter as partes de que precisam.

A implantação privada é suportada, e o fornecedor oferece uma edição de implantação privada gratuita para sempre. Os recursos de IA podem rodar contra modelos hospedados pelo próprio cliente, então os documentos sensíveis ficam na infraestrutura interna. Isso pesa no setor automotivo, onde os documentos muitas vezes não podem sair da rede da empresa.

O GitLab se conecta para os repositórios de código e os testes de API rodam dentro da plataforma. O toolchain é feito para o automotivo especificamente, com soluções adicionais para aviônica e dispositivos médicos. Entre os clientes de referência há fornecedores de peças e sistemas como Tuopu e Fulda, e o fornecedor publica white papers sobre software básico automotivo e gestão de processos de desenvolvimento.