In der industriellen Produktion stehen Unternehmen vor der Aufgabe, sowohl neue als auch bestehende Anlagen nachhaltig und effizient zu gestalten. Klassische Engineering-Ansätze sind oft hardwaregetrieben und berücksichtigen Nachhaltigkeit erst spät, was zu hohen Kosten und langen Entwicklungszeiten führt. Diese Arbeit entwickelt eine nachhaltige Engineering-Strategie basierend auf Sequence Logic Modelling (Selmo). Im Fokus steht der P-T-F-Ansatz (Prozess, Technologie, Funktion), der bereits im Pre-Engineering alle Anforderungen klar definiert und blinde Flecken vermeidet. Diese Methodik wurde in zwei Szenarien angewendet. Beim Retrofit einer bestehenden Fischertechnik-Fertigungslinie und bei der Betrachtung einer Neuanlage. Im Retrofit konnten durch gezielte Nachrüstung die Prozessqualität und Verfügbarkeit deutlich verbessert werden. Bei der Neuanlage zeigte sich, dass frühe Prozessdefinitionen Zeit und Kosten sparen. Zwei reale Fallstudien bestätigen den Erfolg. Das Retrofit-Projekt der VELOX Werk GmbH führte zu einer 25 % höheren Produktionsleistung und seit fünf Jahren zu keinem einzigen Eingriff in die Software. Die Neuanlage eines führenden Getränkeherstellers wurde bereits in der Engineering-Phase durch die Anwendung der Strategie optimiert. Ergänzend werden ESG- und CSRD-Richtlinien betrachtet. Die durchgängige Prozessmodellierung erhöht die Energieeffizienz und schafft eine transparente Datengrundlage. Künftig könnte Künstliche Intelligenz dabei helfen, Prozessmodelle automatisch zu erstellen und weiterzuentwickeln. Die Ergebnisse zeigen, dass durch eine konsequente Prozessmodellierung und den gezielten Einsatz moderner Steuerungstechnik nachhaltige, effiziente und wirtschaftlich vorteilhafte Produktionsprozesse geschaffen werden können. Die entwickelte Engineering-Strategie ermöglicht es Unternehmen, Kosten zu reduzieren, den Maschinenbetrieb zu optimieren und gleichzeitig regulatorische Anforderungen an Nachhaltigkeit und Effizienz zu erfüllen.

In der heutigen Zeit gewinnt die Softwareentwicklung zunehmend an Bedeutung, und es wird intensiv diskutiert, wie agiles Arbeiten Teams beeinflusst und welche Auswirkungen dies auf die Qualität der Endprodukte hat (Eckkrammer et al., 2010). Dabei rückt nicht nur die reine Softwarequalität in den Fokus, sondern auch die Zufriedenheit jener, die täglich in den agilen Prozessen eingebunden sind – die Teammitglieder. Diese Arbeit widmet sich der spannenden Fragestellung: Inwieweit besteht ein Zusammenhang zwischen dem agilen Reifegrad von agilen Softwareentwicklungsteams, der gelieferten Softwarequalität und der Zufriedenheit der Teammitglieder, und welche Faktoren beeinflussen diese Zusammenhänge? Agilität als Konzept in der Softwareentwicklung hat sich von einem Trend zu einem Eckpfeiler der Branche entwickelt. Teams weltweit streben danach, ihre Prozesse immer weiter in Richtung Agilität zu entwickeln, um schnell auf sich ändernde Anforderungen und dynamische Marktbedingungen zu reagieren. Die vorliegende Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen dem agilen Reifegrad dieser Teams und zwei zentralen Aspekten: der Qualität der von ihnen entwickelten Software und ihrer eigenen Zufriedenheit. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die genannten Zusammenhänge aufzuzeigen und gleichzeitig die Faktoren zu identifizieren, die diese beeinflussen. Es soll erforscht werden, wie unterschiedliche Grade der Agilität sich auf die Arbeitsweise von Teams auswirken und welche Auswirkungen dies wiederum auf die Softwarequalität und die Zufriedenheit der Entwickler*innen hat. Durch die Einbeziehung und kritische Diskussion bestehender Forschungsergebnisse, Theorien und praktischer Ansätze wird ein fundiertes Verständnis des Themas angestrebt. Der Forschungsstand zum Thema Agilität ist vielfältig und reicht von spezifischen agilen Reifegradmodellen bis hin zu Untersuchungen über den Einfluss von Agilität auf die Teamzufriedenheit und Softwarequalität. Diese Arbeit schöpft aus einer breiten Palette an Quellen, um ein ganzheitliches Bild zu zeichnen. Der Aufbau der Arbeit folgt einer durchgängigen Struktur. Zunächst werden grundlegende Konzepte und Prinzipien der Agilität erarbeitet, bevor auf die praktische Messung des agilen Reifegrades und dessen Modelle und Dimensionen eingegangen wird. Anschließend wird der Einfluss von Agilität auf die Qualität der Software sowie die Zufriedenheit innerhalb der Teams untersucht und kritisch hinterfragt. Abschließend werden die gewonnenen Erkenntnisse zusammengeführt und im Kontext der Forschungsfragestellung diskutiert.

Ziel dieser Masterarbeit war es, die Auswirkungen und Benefits durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) auf die Softwareentwicklungsbranche zu beurteilen. Die Beurteilung wurde von der steirischen Softwareentwicklungsbranche durchgeführt. Um Hypothesen aufstellen zu können, wurden aktuelle Literaturquellen analysiert. Der Theorieteil umfasst die Beschreibung einiger KI-Tools, die für die Softwareentwicklung eingesetzt werden können. Die Einsatzmöglichkeiten von KI für Softwareentwicklungstätigkeiten werden anhand aktueller Studien diskutiert. Einige ethische Aspekte sowie Einflüsse auf die Arbeitsweise und Risiken, die der Einsatz von KI mit sich bringt, werden beschrieben. Mit einem Online-Fragebogen wurde die Beurteilung und Meinung der steirischen Softwareentwicklungsbrancheerhoben. Der Fragebogen umfasst Überlegungen, wie beispielsweise die Anpassung der Ausbildungsprogramme, die mögliche Ablöse der Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler durch KI-Tools, das Potenzial einer Effizienzsteigerung sowie die Risiken durch die Verwendung von KI-generiertem Code. Basierend auf den Ergebnissen der Umfrage und den Literaturquellen wird die Beurteilung aktueller sowie zukünftiger Auswirkungen und Benefits abgeleitet, um die Forschungsfrage zu beantworten. Im Großen und Ganzen wird die Codegenerierung von KI-Tools als gut beurteilt. Es kann eine Effizienzsteigerung erzielt werden und wenig erfahrene Personen können durch den Einsatz von KI profitieren. Die Möglichkeit eines geringeren Personalbedarfs wird gelassen beurteilt und als nicht realistisch angesehen. Nur wenige haben in den Ausbildungsprogrammen etwas über KI gelernt, die meisten können KI-Tools trotzdem gut in den Arbeitsalltag integrieren. Bedenken hinsichtlich Lizenzverletzungen liegen kaum vor. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Beurteilungen, der in dieser Masterarbeit behandelten Auswirkungen und Benefits, durch die steirische Softwareentwicklungsbranche zum Großteil mit dem aktuellen Stand der Literatur übereinstimmt.

Diese Arbeit prüft die Abwärtskompatibilität der Frontend-Frameworks Angular, React und Vue.js, um herauszufinden, welches sich am besten für Legacy-Projekte eignet. Abwärtskompatibilität spielt in der Softwareentwicklung eine wichtige Rolle. Sie sorgt dafür, dass bestehende Systeme nach Updates oder Migrationen weiter funktionieren. Die Untersuchung nutzt eine Nutzwertanalyse mit Kriterien wie API-Stabilität, Deprecation-Politik, Versionierungsstrategie, Migrationsleitfäden, Community-Support, Leistung, Browser-Kompatibilität, Testing und interne Abwärtskompatibilität. Für die Analyse wurden Entwicklerumfragen, akademische Studien und technische Dokumentationen herangezogen. Besonders die API-Stabilität wurde anhand realer Projekte geprüft. Ergebnisse zeigen: React erreicht mit 75,15 % die beste Gesamtbewertung, gefolgt von Vue.js mit 60,14 % und Angular mit 57,30 %. React sticht durch stabile APIs, eine große Community und flexible Testing-Möglichkeiten heraus – ideal für Legacy-Projekte. Vue.js punktet mit hoher Performance und leichter Migration, hat aber Schwächen bei der API-Stabilität. Angular überzeugt durch klare Deprecation-Politik und starke Versionierungsstrategie, kämpft jedoch mit häufigen Updates und eingeschränkter interner Abwärtskompatibilität. Die Arbeit beleuchtet auch methodische Probleme, etwa die fehlende direkte Gewichtung von Kriterien und die schnelle Weiterentwicklung der Frameworks. In Zukunft könnte der Bewertungsprozess wiederholt werden, um neue Entwicklungen einzubeziehen und eine langfristige Entscheidungsgrundlage für Frontend-Technologien in Legacy-Projekten zu schaffen. Eine ständige Anpassung an technologische Veränderungen bleibt für nachhaltige Softwareentwicklung entscheidend.

Die vorliegende Masterarbeit stellt ein integriertes Vertriebstool für das Unternehmen Fb Industry Automation vor, das speziell auf Lagerautomatisierungsanforderungen zugeschnitten ist und ein vorhandenes System ersetzt. Fb Industry Automation bietet das Fb Kompaktshuttle System für Kleinteile an. Es bedient eine große Anzahl von Kunden, die hauptsächlich im Produktionssektor tätig sind. Beim aktuellen Prozess, der die Berechnung von Budgets und die Erstellung von 3D-Modellen umfasst, handelt es sich um einen manuellen Prozess, der zeitaufwändig, anfällig für Fehler und nur schwer skalierbar ist. Das Ziel dieser Masterarbeit besteht darin, ein benutzerfreundliches und leistungsstarkes Vertriebstool zu entwickeln, mit dem das Fb Kompaktshuttle System automatisiert budgetiert und in 3D modelliert werden kann. Ziel des Tools ist es, den Vertriebsprozess zu beschleunigen und die Genauigkeit der Angebote zu erhöhen. Dazu zählen eine Untersuchung der aktuellen Situation, eine Erläuterung grundlegender Logistikbegriffe und -definitionen sowie eine Vorstellung der Softwareentwicklung und der Technologien, die für die Entwicklung des Tools erforderlich sind. Die Entwicklung und Implementierung des Tools erfolgt auf dieser Basis, während die ERP-Schnittstelle entworfen wird. In dieser Masterarbeit werden jedoch nur bestimmte interne Unternehmensdaten analysiert oder veröffentlicht. Nachdem das Tool entwickelt wurde, wird es in der Praxis getestet, bewertet und es wird internes Feedback im Unternehmen gesammelt.