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Die Erstellung von Softwareangeboten birgt zahlreiche Herausforderungen. Darunter fallen insbesondere die möglichst akkurate und vollständige Spezifikation der zu entwickelnden Softwarelösung und die gleichzeitige Sicherstellung einer effektiven und verständlichen Kommunikation mit Auftraggeber*innen. Die Kosten für die Erstellung eines Angebots werden in der Regel erst von der erfolgreichen Projektakquise gedeckt. Ansonsten müssen die angefallenen Kosten für die Angebotserstellung von anderen Projekten aufgefangen werden. Dies setzt Auftragnehmer*innen einem erheblichen wirtschaftlichen Druck aus, der eine effiziente Arbeitsweise notwendig macht. Mit der kombinierten Anwendung von User Stories und künstlicher Intelligenz soll die Angebotserstellung optimiert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird der Stand der Technik für natürliche Sprachverarbeitung näher beleuchtet und wie diese zusammen mit User Stories funktionieren kann. Das Unternehmen ireo GmbH liefert mit seiner in Bälde marktreifen SaaS-Webapplikation Storywise einen Lösungsansatz, um die aufgedeckten theoretischen Potenziale von natürlicher Sprachverarbeitung zusammen mit leichtgewichtigen und verständlichen User Stories in die Praxis überzuführen. Die Applikation Storywise wird daher im Rahmen dieser Arbeit von Expert*innen und potenziellen Anwender*innen aus dem Bereich Projektmanagement, Requirements Engineering und Softwareentwicklung getestet und evaluiert, wobei leitfadengestützte Expert*inneninterviews und eine qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz und Rädiker zur Anwendung kommen. Das Ziel dieser Arbeit war die Einordnung der Praktikabilität der Applikation und insbesondere der KI-generierten Inhalte für die Aufgaben und Anforderungen des Angebotsprozesses aus Sicht der Expert*innen. Weiters sollten sowohl potenzielle Anwendungsfelder für Storywise als auch Vor- und Nachteile gegenüber bestehenden Werkzeugen und mögliche Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass besonders das Grundgerüst einer Spezifikation durch den Einsatz von KI deutlich schneller erstellt werden kann. Das Generieren und Strukturieren von Anforderungen wurde als größter Benefit wahrgenommen, auch die Art der Integration der KI in eine Applikation sowie die Kompatibilität zu Systemen nachgelagerter Prozesse wie Jira sind wichtig für den Erhalt der gewonnenen Effizienzvorteile. Insgesamt ist ein überzeugender Fit des Tools auf den Angebotsprozess gegeben – wenngleich im ersten Schritt primär für kleine bis mittelgroße Projekte. Als größte Herausforderung für die Akzeptanz ist der Datenschutz zu nennen, d.h. um auch wirklich von Unternehmen angenommen zu werden, müssen das verwendete Large Language Model, der Speicherort und die Verarbeitung sowohl DSGVO- als auch Unternehmensrichtlinien erfüllen und vertrauenswürdig sein.

Modellbasierte Ansätze gewinnen innerhalb des Produktentwicklungsprozesses zunehmend an Bedeutung, um Ressourcen zu schonen und Produkte termingerecht auf den Markt zu bringen. Zentral sind in diesem Zusammenhang die Umsetzung von modernem Anforderungsmanagement und die Nutzung bereits entwickelter Module für neue Produkte. Dies kann mit Hilfe von Variationsmanagement und modellbasierten Systems-Engineering-Methoden erreicht werden. Anton Paar entwickelt komplexe Messsysteme für ein breites Anwendungsfeld, etwa die Messung von rheologischen Verhalten oder der Partikelgröße. Ziel der Arbeit ist es, zu untersuchen, inwiefern Variantenmanagement und modellbasierter Systementwurf in den Produktentwicklungsprozess von Messsystemen integriert werden können, um Time-to-Market-Ziele zu erreichen und Entwicklungsressourcen zu sparen. Im ersten Schritt wurden verschiedene Methoden evaluiert, um das beste Verfahren zur Erstellung des Modells eines hochkomplexen prozessintegrierten Partikelanalysesystems zu finden. Basierend auf dem Ergebnis dieser Analyse ergeben sich die verschiedenen Varianten, um identische Komponenten zu finden, die für mehrere Anwendungen wiederverwendet werden können. Dadurch können Ressourcen gespart werden und nachhaltige Entwicklung wird ermöglicht. Darüber hinaus konnten die verschiedenen Varianten des Systems in eine modellbasierte Systems-Engineering-Umgebung integriert werden, um die Vorteile im Vergleich zu veralteten Ansätzen aufzuzeigen. Das Ergebnis belegt, dass State-of-the-Art-Ansätze im Produktentstehungsprozess einen positiven Einfluss auf die Entwicklungsqualität haben. Darüber hinaus zeigt es, dass modellbasierte Methoden auch die Entwicklungszeit positiv beeinflussen können. Durch weitere Untersuchungen können diese Ergebnisse der Masterarbeit verifiziert werden.

Cloud-Computing ist das Schlagwort der letzten Jahre in der Informationstechnologie schlechthin. Anbieter von Cloud-Lösungen versprechen Einsparungen bei Infrastrukturkosten, eine schnellere Serviceverfügbarkeit, eine bessere Performanz und kürzere Entwicklungszyklen. Viele Unternehmen reizt deshalb der Umstieg auf eine Cloud-Infrastruktur. Doch mit einem einfachen Umzug der Anwendungen ist es selten getan. Diese Arbeit zeigt auf, wie Softwareanwendungen aufgebaut sein müssen, damit sie aus einer Cloud-Infrastruktur einen optimalen Nutzen ziehen können. Zudem sind auch organisatorische Änderungen nötig, um moderne Cloud-Anwendungen zu entwickeln. Auch diese Änderungen werden besprochen. Häufig stehen Unternehmen vor dem zusätzlichen Problem, dass Anwendungen seit mehreren Jahren in Betrieb, aber technisch veraltet sind. Diese Legacy-Anwendungen sind geprägt durch fehlendes Entwicklungs-Know-how und eine lange Einsatzphase ohne Modernisierung und Restrukturierung. Die Plattformen, die sie nutzen, sind oft veraltet und der technologische Sprung auf eine Cloud-Umgebung deshalb sehr groß. Diese Arbeit erklärt, was Legacy-Software ist, wie sie entsteht, und wie mit ihr verfahren werden kann. Zudem wird das Thema Softwaremigrationen erklärt. Verschiedene Migrationsarten werden vorgestellt, und der exemplarische Ablauf einer Softwaremigration aufgezeigt. Das Ergebnis der Arbeit ist ein Konzept für Migrationsstrategien von Legacy-Anwendungen. Es wird für ein großes deutsches Versicherungsunternehmen entwickelt, das die Einführung einer Cloud-Infrastruktur plant. Der Umgang mit Altanwendungen, die bereits nicht mehr in die geplante Laufzeitumgebung passen, die jedoch weiterhin benötigt werden, ist derzeit ungeklärt. Er soll mit Hilfe dieser Arbeit festgelegt werden.

Die Softwareentwicklung wird in der Automobilbranche aufgrund der Komplexität der Fahrzeuge und Steuergeräte immer wichtiger. Neben der Komplexität der Fahrzeuge stehen die Hersteller einem Marktumfeld gegenüber, dass sich immer schneller wandelt und in immer kürzerer Zeit neue Innovationen einfordert. Einen Großteil der Softwareentwicklung vergeben die HerstellerInnen an externe LieferantInnen, da das Wissen über die Softwareentwicklung meist nicht bei den HerstellerInnen vorhanden ist. Die Auswahl der LieferantInnen erfolgt oftmals mit Hilfe von Prozessbewertungen nach Automotive SPICE. Dies soll sowohl die Qualität der Software als auch die Prozessfähigkeit und Termintreue der LieferantInnen sicherstellen. Daneben fordern die HerstellerInnen von den LieferantInnen eine flexiblere Arbeitsweise, damit neue Anforderungen auch innerhalb laufender Softwareprojekte bearbeitet werden können. Aufgrund dieser geforderten Flexibilität ändert sich das Vorgehen der Softwareentwicklung in der Automobilbranche von einem sequenziellen Ansatz hin zu immer agileren Herangehensweisen. Diese Arbeit untersucht anhand von sechs Interviews mit Fachgrößen aus dem agilen Umfeld, wie sich die Anforderungen von Automotive SPICE auf die agile Softwareentwicklung auswirken. Als Beispiel für ein agiles Vorgehensmodell zieht die Arbeit Scrum in Verbindung mit dem Nexus Framework heran. Begleitet wird dieses Vorgehensmodell von agilen Praktiken. Daneben betrachtet die Arbeit das agile Manifest mit seinen Werten und Prinzipien, welche die Grundpfeiler der agilen Softwareentwicklung darstellen. Ein Abgleich der Ziele von Automotive mit der agilen Softwareentwicklung ergänzt die Untersuchung. Die Auswertung der Interviews hat gezeigt, dass der Einsatz agiler Praktiken, wie Pair Programming und Test-Driven Development, auch im Rahmen von Automotive SPICE unter bestimmten Bedingungen möglich ist. Primäre Ziele von Automotive SPICE sind die Prozessverbesserung, die Kosten- und Termineinhaltung und die Planung. Die Prozessverbesserung stimmt mit den agilen Prinzipien überein. Planung, Termin- und Kosteneinhaltung, können Organisationen durch den Einsatz agiler Methoden wie Scrum wesentlich besser erreichen, als es mit traditionellen Methoden möglich ist. Die Standardisierung von Prozessen ermöglicht es den Unternehmen Prozesse wieder zu verwenden und reduziert dadurch die Aufwände bei der Errichtung neuer Projekte. Dies wiederum kommt den agilen Prinzipien entgegen. Für die erfolgreiche Umsetzung der Anforderungen aus Automotive SPICE in agilen Teams und Unternehmen werden konkrete Handlungsempfehlungen gegeben. Die Grenzen dieser Arbeit und aus der Arbeit heraus aufgekommene Forschungsfragen, werden im Anschluss diskutiert.

Moderne Frameworks für die Entwicklung von Anwendungen auf mobilen Plattformen entwickeln sich ständig weiter, um den sich ständig ändernden Anforderungen der Welt der Softwareentwicklung gerecht zu werden. Seit 2018 entwickelt Google das Flutter-Framework, das für die Entwicklung mobiler Anwendungen auf den Plattformen Android und iOS eingesetzt wird. Da es sich bei Flutter um das neueste Framework handelt, das eine native Anwendungsleistung verspricht, ist es wichtig, ein besseres Verständnis für die Performance der Technologie zu erhalten und zu erfahren, wie sie sich mit anderen verfügbaren Plattformen messen kann. Aus diesem Grund analysiert diese Arbeit Flutter und vergleicht das Framework mit nativen und anderen plattformübergreifenden Technologien. Prototypen mit den gleichen Funktionalitäten wurden mit Flutter und anderen Plattformen (z. B. Android, iOS, React Native) erstellt und dann getestet, um ihre Leistungsniveaus zu vergleichen. Die Ergebnisse zeigen, dass Flutter in einigen Aspekten (z. B. CPU-Nutzung) eine native Performance erreichen kann, in anderen Aspekten (z. B. Speichernutzung) jedoch schlechter abschneidet als andere Frameworks. Insgesamt zeigt die Forschung, dass Flutter ein sehr vielversprechendes Framework für die plattformübergreifende Entwicklung ist. Zukünftige Arbeiten können auf diese Arbeit aufbauen, um mit verschiedenen Anwendungsfällen zu experimentieren und einen tieferen Einblick in die Leistungsfähigkeit des Frameworks zu erhalten.