人类面临着越来越复杂的挑战，必须对系统进行全面的思考，才能成功应对这些挑战。

历史的角度

一些最早的相关挑战是在组织新兴城市方面。 新兴城市依靠储存粮食和应急物资、保卫商店和城市、支持交通和贸易、提供供水以及容纳宫殿、城堡、来世准备和寺庙等功能。 实现这些功能所需的大量整体规划和组织技能是在中东、埃及、亚洲和拉丁美洲独立开发的，如 Lewis Mumford 的 《历史上的城市》 （Mumford 1961）中所述。

接下来出现了特大城市和用于军事行动的移动城市，例如罗马帝国的那些城市，带来了另一波挑战和回应。 这些也催生了通才和他们的意识形态著作，例如维特鲁威和他的 十本建筑书籍 （维特鲁威：摩根翻译，1960 年）。 罗马的“建筑”不仅指建筑，还包括渡槽、集中供暖、测量、景观美化和城市总体规划。

工业革命带来了另一波挑战和回应。 在 19 世纪，新的整体思维和规划进入了创建和维持交通系统，包括运河、铁路和大都市交通系统。 这一时期出现了 一般论文，例如 《铁路选址的经济理论》 （惠灵顿，1887 年）。 二十世纪初，出现了大型工业企业工程，例如福特汽车装配厂，以及 科学管理原理 （Taylor 1911）等论文。

第二次世界大战对超大型多国陆、海、空军及其相关后勤和情报功能的实时指挥和控制的复杂性提出了挑战。 战后时期带来了冷战和俄罗斯的太空成就。 美国及其盟国通过大力投资研究和开发军事防御系统的原理、方法、流程和工具来应对这些挑战，并辅之以解决工业和其他政府系统的举措。 具有里程碑意义的结果包括运筹学和 SE 在 运筹学导论 (Churchman et. al 1957)、Warfield (1956) 和 Goode-Machol (1957) 以及 Rand Corporation 方法中的编纂，如 通过系统分析提高政府效率 （McKean 1958）。 在系统行为和 SE 理论中，我们看到了控制论 (Weiner 1948)、系统动力学 (Forrester 1961)、一般系统理论 (Bertalanffy 1968) 和数学系统工程理论 (Wymore 1977)。

2 个进一步的挑战来源在 1960 年代开始出现，并在 1970 年代到 1990 年代加速出现：对人为因素重要性的认识，以及 工程系统中软件功能的增长。

关于对人的因素的认识，反应是从传统的 SE 转向“软” SE 方法。 传统的面向硬件的 SE 具有顺序流程、预先指定的需求、功能层次结构、基于数学的解决方案和单步系统开发。 SE 的软系统方法的特点是紧急需求、需求和解决方案的并发定义、分层的面向服务和功能层次结构的组合、基于启发式的解决方案和进化系统开发。 很好的例子是社会系统（Warfield 1976）、软系统方法论（Checkland 1981）和系统架构（Rechtin 1991 和 Rechtin-Maier 1997）。 和维特鲁威一样，“建筑师”

软件作为系统关键元素的兴起导致将 软件工程 定义为与 SE 密切相关的学科。 第 6 部分中的系统工程和软件工程 知识领域 ：相关学科描述了软件工程如何将 SE 原理应用于 计算系统（其中任何硬件元素构成软件功能平台）和其中的嵌入式软件元素的生命周期物理系统。

系统工程挑战的演化

自 1990 年以来，正在设计的系统中迅速增加的规模、活力和脆弱性带来了越来越大的挑战。 通信、计算机处理、人机界面、移动电源存储和其他技术的快速发展提供了以网络为中心的产品和服务的高效互操作性，但作为新的解决方案（云、社交网络、搜索引擎、地理位置服务、推荐服务以及电网和工业控制系统）激增并相互竞争。

同样，评估和整合变化速度越来越快的新技术提出了进一步的 SE 挑战。 这发生在生物技术、纳米技术以及物理和生物实体的组合、移动网络、社交网络技术、协作自主代理技术、大规模并行数据处理、云计算和数据挖掘技术等领域。 创建智能服务、智能医院、能源网和城市的雄心勃勃的项目正在进行中。 这些承诺会提高系统功能和生活质量，但存在依赖不成熟技术或具有不兼容目标或假设的技术组合的风险。 在寻求使未来系统可扩展、稳定、适应性强和人性化的过程中，越来越需要 SE，但也面临越来越大的挑战。

人们普遍认为，没有一种万能的生命周期模型最适合这些复杂的系统挑战。 为了应对这一挑战，许多系统工程实践已经发展，利用 精益、 敏捷、迭代和进化的方法来提供同时实现高效率、高保证、弹性、适应性和生命周期负担得起的系统的方法； 还引入了系统系统 (SoS)方法的出现，其中将在其自身生命周期内开发和部署的独立系统元素组合在一起，以满足任务和企业需求。

创建灵活和量身定制的生命周期并使用工程系统 组合开发解决方案，每个系统都有其自己的生命周期重点，这对生命周期管理和控制提出了自己的挑战。 作为对此的回应，企业系统工程 (ESE)方法已被开发出来，该方法将企业本身视为要进行工程设计的系统。 因此，上面讨论的许多雄心勃勃的智能系统项目正在作为一个项目交付管理的生命周期与自上而下的企业需求理解同步。 重要的是，在这些方法中，我们创造了灵活性，以允许通过结合开放的、可互操作的系统元素来开发自下而上的解决方案，并将其集成到不断发展的解决方案中。

最近，人工智能、机器学习、深度学习、机电一体化、网络物理系统、网络安全、物联网 (IoT)、增材制造、数字线程、工厂 4.0 等新兴技术对 SE 具有挑战性。

上述许多挑战以及 SE 对这些挑战的反应增加了所考虑系统信息的广度和复杂性。 这增加了对最新、权威和共享模型的需求，以支持生命周期决策。 这导致了基于模型的系统工程 (MBSE)方法的发展和持续发展。

未来的挑战

INCOSE 系统工程愿景 2025 (INCOSE 2014) 考虑了上述问题，并由此概述了未来系统的可能性质。 这形成了 SE 将被实践的背景，并为考虑 SE 需要如何发展提供了一个起点：

• 未来的系统将需要响应不断增长和多样化的社会需求，以创造价值。 单个工程系统生命周期可能仍需要响应已识别的利益相关者需求以及客户时间和成本限制。 然而，它们也将构成对战略企业目标和/或社会挑战的更大同步响应的一部分。 系统生命周期需要与工业、经济和社会的全球趋势保持一致，这反过来又会影响系统的需求和期望。

• 未来的系统将需要利用不断增长的技术创新，同时防止意外后果。 工程系统产品和服务需要变得更智能、自组织、可持续、资源高效、稳健和安全，以满足利益相关者的需求。

• 这些未来的系统将需要由不断发展的、多样化的员工队伍来设计，他们拥有越来越强大的工具，可以创新并应对竞争压力。

这些未来的挑战改变了软件和人在工程系统中的作用。系统工程和软件工程 知识领域考虑了软件在工程系统中日益重要的 作用及其对 SE 的影响。 特别是，它考虑了 网络物理系统日益重要的重要性，其中技术、软件和人员在工程系统解决方案中发挥着同样重要的作用。 这需要一种能够理解不同类型技术的影响的 SE 方法，尤其是软件和人为因素的约束和机会，在 工程系统 生命周期的各个方面。

所有这些挑战，以及 SE 对这些挑战的回应，使得 SE 继续向基于模型的学科过渡 变得更加重要。

应对这些挑战所需的改变将影响第 3 部分：系统工程和管理 中描述的生命周期过程，以及系统工程师的知识、技能和态度，以及他们与 第 5 部分中讨论的其他学科合作的组织方式：启用系统工程和第 6 部分：相关学科 。如第 4 部分：SE 的应用中所述，将 SE 应用于不同类型的系统上下文的不同方式 将成为进一步发展以应对这些挑战的特别关注点。 SEBoK第1 部分中的 SE 转型知识领域介绍介绍了 SE 如何开始改变以应对这些挑战。