MapleMBSEの実装は、より明確なコミュニケーションの基盤から始まります。リソースの関与は負担が少なくなり、役割はきれいに噛み合います。よりシンプルな知識獲得プロセスは、他の役割や分野からの知識の収集にコミットする時間を少なくします。

自動車用トランスミッションのシステム開発の例において、日産自動車は、MapleMBSEツールの使用により、典型的なSysMLモデリングタスクの完了時間を50%以上短縮され、学際的なチーム全体で生産性が2倍向上したことを確認しました。複数のチームの知識を効率的に共有することで、誰もが信頼できる、より正確なモデルを得られました。

日産自動車のプロジェクトが軌道に乗るにつれ、関係するチームはより積極的に取り組み、より速く、より効果的に分野を超えてコラボレーションを行うようになりました。

MapleMBSEのインターフェースは適応がシンプルで、システムエンジニアリングのモデル調整の柔軟性を高め、全体としてナレッジキャプチャのエラーを減らすことができます。

エラーによる手戻りをなくし、ツールの誤用やコミュニケーション不足による障害を取り除けば、連携するチームはシステムエンジニアリング・プロジェクトをより迅速に、予算内で実現することができます。

例えば、IBM Research が発表した研究では、MapleMBSE を使用すると、標準的な MBSE ツールを直接使用して同じタスクを実行した場合と比較して、タスクの完了が速くなり、エラーが減少したことが示されています。全体として、MapleMBSEを使用した場合、エラーが75％減少しました。