Testing

Das German Testing Board (GTB e.V.) hat unter wissenschaftlicher Leitung der TH Köln und der Hochschule Bremerhaven zusammen mit dem Austrian Testing Board (ATB) im Frühsommer 2020 wieder eine der größten Umfragen im Bereich „Test und Qualitätssicherung“ im deutschsprachigen Raum durchgeführt. Über 1.250 Teilnehmende beantworteten Fragen zur Qualitätssicherung aus Sicht des Managements, der operat..

Bei der Untersuchung von Performanzproblemen muss der Entwickler oft über den Rand seiner Anwendung hinausblicken und die „Welt da draußen“ betrachten. Dabei kommt es auf die richtigen Strategien und Soft Skills an.

Intelligente autonome Systeme sind branchenübergreifend in Erprobung und Nutzung. Gleichzeitig wächst das Misstrauen in deren Zuverlässigkeit. Die aktuell genutzte Validierung mit umfangreichen Funktionstests und dem Brute-Force-Explorieren sind sehr aufwendig. Sie bleiben bei lernenden Systemen zudem grundsätzlich unsicher in der Abdeckung und intransparent. Um Zuverlässigkeit und Vertrauen in de..

Die Bildverarbeitung ist ein Hauptprofiteur maschineller Lernverfahren. Am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA spielt sie in zahlreichen Automatisierungslösungen eine zentrale Rolle. Beispiele sind der roboterbasierte Griff-in-die-Kiste und das Assistenzsystem „Sorting Guide“ für die Blechverarbeitung, das im Lab Flexible Blechfertigung mit der Firma Trumpf entsteht.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit den neuen Herausforderungen beim Testen intelligenter Maschinen, aber auch damit, wie wir mithilfe Künstlicher Intelligenz die Qualität der IT-Systeme vorhersagen und so handeln können, dass ein Rückgang der Qualität angegangen wird, bevor der Anwender Fehler irgendeiner Art wahrnimmt. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass die Stakeholder nachhaltig der Quali..