Den 29 Maj 2026 försvarar Appu Balachandran sin doktorsavhandling, “The Development of Complex Intelligent Systems: A Study of Engineering and Project Management Approaches”, vid Linköping Universitet.
Sammanfattning
Framsteg inom mjukvara och artificiell intelligens förändrar snabbt vårt samhälle. Många av de system vi är beroende av i vardagen, till exempel flygplan, fordon, energisystem, och transportsystem, är komplexa tekniska system som utgör en viktig del av samhällets infrastruktur. Dessa system blir allt mer mjukvaruintensiva och börjar i allt högre grad kunna fatta beslut, lära sig från data och anpassa sig till sin omgivning. De utvecklas därmed till vad som i denna avhandling kallas komplexa intelligenta system (Complex Intelligent Systems, CoIS).
Den här avhandlingen undersöker hur utvecklingen av sådana system förändras i takt med att mjukvara och AI blir allt viktigare. Särskilt fokus ligger på hur arbetssätt inom ingenjörsutveckling och projektledning påverkas. Traditionellt har utvecklingen av komplexa system byggt på så kallad systems engineering, där modellbaserade metoder används för att planera, analysera och verifiera system på ett strukturerat och förutsägbart sätt. Samtidigt har utvecklingsprojekten ofta organiserats genom fasindelade projektmodeller med tydliga beslutspunkter, så kallade Stage-Gate-processer.
När mjukvara och AI integreras i allt fler system växer dock andra arbetssätt fram. Datadrivna metoder, där system förbättras genom analys av stora mängder data, blir allt vanligare. Samtidigt sprids agila arbetssätt inom projektledning, där utvecklingen sker mer iterativt och flexibelt. Avhandlingen undersöker hur dessa olika arbetssätt samspelar när komplexa intelligenta system utvecklas.
Studien bygger på intervjuer med experter inom flyg-, fordons- och marinindustrin samt en djupgående fallstudie inom fordonsindustrin. Genom dessa studier analyseras hur organisationer i praktiken kombinerar olika utvecklings- och projektledningsmetoder när nya tekniskt avancerade system tas fram.
Resultaten visar att utvecklingen av komplexa intelligenta system sällan innebär att gamla arbetssätt ersätts helt av nya. I stället behöver organisationer använda flera olika modeller samtidigt. Modellbaserade arbetssätt är fortfarande avgörande för säkerhetskritiska system, eftersom de gör det möjligt att säkerställa spårbarhet, transparens och förutsägbarhet i utvecklingen. Samtidigt kräver mjukvara och AI datadrivna och mer flexibla arbetssätt. Detta skapar en spänning mellan behovet av kontroll och förutsägbarhet å ena sidan, och behovet av lärande och anpassning å andra sidan.
Avhandlingen visar också att systemarkitekturen – hur ett system delas upp i olika delar och hur dessa samverkar – spelar en viktig roll för att hantera denna komplexitet. Genom att strukturera systemet på ett genomtänkt sätt kan organisationer kombinera olika utvecklingsmetoder utan att kompromissa med säkerhet eller funktion.
Ett centralt resultat är därför att den största utmaningen inte är att välja en metod för utveckling, utan att hantera samspelet mellan flera olika arbetssätt samtidigt. Organisationer behöver kunna balansera och samordna modellbaserade, datadrivna, agila och fasstyrda metoder både i själva systemet och i organisationen.
Avhandlingen bidrar till forskningen genom att ge en samlad bild av utvecklingen av komplexa intelligenta system. Den visar vilka organisatoriska och ledningsmässiga utmaningar som uppstår när olika utvecklingslogiker möts. Eftersom utvecklingen av sådana system fortfarande befinner sig i ett tidigt skede behövs mer forskning för att förstå hur organisationer kan utveckla arbetssätt och förmågor för att hantera dessa nya förutsättningar över tid och i olika branscher.
Handledare
Gunnar Holmberg, Adj. Professor, Linköping Universitet.
Nicolette Lakemond, Professor, Linköping Universitet.
Gouthanan Pushpananthan, Assistant Professor, Linköping Universitet.
Opponent
Tobias Larsson, Professor, Blekinge Tekniska Högskola.
