Softwarearchitektur

Der Einsatz von Maschinellem Lernen (ML) im Umfeld von Supply-ChainManagement und Logistik ist vor dem Hintergrund von Industrie 4.0 und Smart Factory von sehr großer Bedeutung. In nahezu allen Phasen der Logistik von Beschaffung, Produktion und Distribution über Planung und Gestaltung bis hin zur Ausführung und zum Qualitätsmanagement in Echtzeit können diese KI-Methoden zum Einsatz kommen.

Automatisierung, Digitalisierung und Globalisierung sowie damit einhergehende veränderte Kundenerwartungen haben ein dynamisches Umfeld geschaffen, indem nicht jeder Prozess bis ins Detail durchgeplant oder standardisiert werden kann. Agile Praktiken fokussieren auf Kunden beziehungsweise Anwender, decken Prozesse End-to-End ab und ermöglichen, schnell sowie strukturiert auf notwendige Prozessanpa..

Microservice-Architekturen und Team-Agilität sind an Autonomiezielen ausgerichtet. In IT-Landschaften führt das zu einer Vielzahl von kleinen Softwareeinheiten, die flexibel weiterentwickelbar und austauschbar sind – für eine kurze „time to market“. Spätestens zum Endnutzer hin braucht es Alignment, ebenso für die Geschäftsprozessintegration. Der hier vorgestellte Ansatz „Fractal Architecture for ..

Ein Data Lake ist ein zentraler Datenspeicher für die Analyse von Daten. Im Gegensatz zum Enterprise Data Warehouse, dessen Hauptaspekt es ist, einen konsistenten Blick auf alle für ein Unternehmen relevanten Daten in einer für Analysen aufbereiteten Form zu bieten, liegt ein Schwerpunkt des Data Lake in der (historisierten) Speicherung aller Daten aus den Quellsystemen in ihrer ursprünglichen For..

In diesem Artikel möchten wir Ihnen einen Überblick und Einblicke in die zukünftigen Werkzeuge, Herausforderungen und Methoden des Testens geben. In diesem Zusammenhang fällt immer wieder der Begriff „Lean Quality Management“. In unseren Augen ist Lean Quality Management der „Hidden Champion“ – der „verborgene/unsichtbare Champion“ auf dem Weg zum Idealzustand der Qualitätssicherung und der Enable..