La mise en œuvre de MapleMBSE commence par une communication plus claire. L'implication des ressources devient moins contraignante et les rôles s'imbriquent plus facilement. Un processus de capture des connaissances plus simple nécessite un engagement de temps plus faible pour la collecte des connaissances des autres rôles et disciplines.

Dans un exemple de développement de systèmes pour des transmissions automobiles, Nissan a constaté que l'utilisation de l'outil MapleMBSE réduisait de plus de 50 % le temps nécessaire à l'accomplissement des tâches typiques de modélisation SysML, soit une amélioration de la productivité deux fois supérieure au sein d'une équipe interdisciplinaire. La rationalisation du partage des connaissances entre les différentes équipes a permis d'obtenir un modèle plus précis dans lequel tout le monde avait confiance.

À mesure que le projet de Nissan prenait de l'ampleur, les équipes impliquées se sont montrées plus engagées, travaillant plus rapidement et collaborant plus efficacement entre les disciplines.

L'interface de MapleMBSE est plus simple à utiliser, elle offre aux ingénieurs système une plus grande souplesse pour ajuster les modèles et, globalement, elle réduit les erreurs de saisie des connaissances.

Lorsque vous éliminez les reprises dues aux erreurs et supprimez les obstacles créés par une mauvaise utilisation des outils et une mauvaise communication, une équipe connectée peut réaliser ses projets d'ingénierie système beaucoup plus rapidement et dans le respect du budget.

Par exemple, une étude publiée par IBM Research a montré que l'utilisation de MapleMBSE a permis d'accomplir les tâches plus rapidement et de réduire le nombre d'erreurs, par rapport à l'exécution des mêmes tâches en utilisant directement un outil MBSE standard. Globalement, une réduction de 75% des erreurs a été observée lors de l'utilisation de MapleMBSE.