Die Implementierung von MapleMBSE beginnt mit einer klareren Kommunikation. Die Einbindung von Ressourcen wird weniger anstrengend, und die Rollen greifen sauber ineinander. Ein einfacherer Wissenserfassungsprozess erfordert einen geringeren Zeitaufwand für die Erfassung von Wissen aus anderen Rollen und Disziplinen.

In einem Beispiel für die Systementwicklung von Automobilgetrieben stellte Nissan fest, dass der Einsatz des MapleMBSE-Tools die Zeit für die typischen SysML-Modellierungsaufgaben um über 50 % reduzierte - eine zweifache Produktivitätssteigerung in einem interdisziplinären Team. Ein rationalisierter Wissensaustausch zwischen mehreren Teams führte zu einem genaueren Modell, dem alle vertrauen konnten.

Als das Projekt bei Nissan an Fahrt gewann, zeigten die beteiligten Teams mehr Engagement, arbeiteten schneller und arbeiteten effektiver interdisziplinär zusammen.

Die MapleMBSE-Schnittstelle ist einfacher anzuwenden, bietet Systemingenieuren mehr Flexibilität bei Modellanpassungen und reduziert insgesamt die Fehler bei der Wissenserfassung.

Wenn Sie die Nacharbeit aufgrund von Fehlern entfernen und die Hindernisse beseitigen, die durch den Missbrauch von Werkzeugen und schlechte Kommunikation entstehen, kann ein vernetztes Team seine systemtechnischen Projekte viel schneller und im Rahmen des Budgets abschließen.

Eine von IBM Research veröffentlichte Studie zeigte beispielsweise, dass die Verwendung von MapleMBSE zu einer schnelleren Aufgabenerledigung und weniger Fehlern führte, als wenn dieselben Aufgaben direkt mit einem Standard-MBSE-Tool ausgeführt wurden. Insgesamt wurde bei der Verwendung von MapleMBSE eine Reduzierung der Fehler um 75 % festgestellt.