Software-Testing ist das Sicherheitsnetz jeder modernen Entwicklung. Ohne automatisierte Tests sinkt die Geschwindigkeit eines Teams massiv. Die Angst vor Fehlern bei jeder Änderung wächst. Testing ist deshalb eine notwendige Investition in die Skalierbarkeit und Wartbarkeit von Systemen.

Dabei muss man klar zwischen Testing und Qualitätssicherung (QA) unterscheiden. Während die QA oft den gesamten Prozess und die Nutzererfahrung bewertet, bestätigt Testing die rein technische Korrektheit des geschriebenen Codes.

In dieser Folge erklären wir, warum sich der Fokus von der klassischen Testpyramide hin zum Testdiamanten verschiebt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Integration-Tests. Diese prüfen, ob verschiedene Dienste, Datenbanken und Schnittstellen korrekt zusammenarbeiten. Unit-Tests sichern weiterhin atomare Funktionen ab, während End-to-End-Tests die gesamte Kette aus Nutzersicht simulieren.

Um Fehler noch früher und kostengünstiger abzufangen, gewinnen Methoden wie Shift Left an Bedeutung. Dabei wird Testing direkt an den Anfang des Entwicklungsprozesses gerückt. So werden Probleme gelöst, bevor sie teuer in der Produktion geflickt werden müssen. Moderne KI-Tools unterstützen heute dabei, diese Testfälle effizienter zu generieren und den Wartungsaufwand gering zu halten.

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Gemeinsam mit Tobias Rebert von Tentris sprechen wir über Wissensgraphen. Diese Technologie bildet das Rückgrat von Unternehmen wie Google oder Netflix, wird aber im deutschen Mittelstand oft noch unterschätzt.

Jahrzehntelang wurden Daten primär in relationalen SQL-Datenbanken gespeichert. Tobias erklärt, warum dieser tabellarische Ansatz in Zeiten von Big Data und KI an seine Grenzen stößt. Wer komplexe Beziehungen abbilden will – etwa Abhängigkeiten zwischen Bauteilen, Lieferanten und Maschinenausfällen – zwingt klassische Datenbanken schnell in die Knie. Graphdatenbanken hingegen lösen dieses Problem: Sie speichern Daten als Netzwerk, ähnlich wie das menschliche Gehirn.

Ein Schwerpunkt der Folge liegt auf dem aktuellen Trendthema GraphRAG. Wir diskutieren den Unterschied zu Vektordatenbanken. Während Vektoren Ähnlichkeiten finden, liefern Graphen präzise und erklärbare Fakten. Das ist entscheidend, um Halluzinationen bei KI-Modellen zu minimieren.

Anhand von Beispielen aus der Praxis erfahren wir, warum Netflix bessere Empfehlungen liefert als Amazon Prime und wie IKEA das Wissen seiner Mitarbeiter digitalisiert hat. Eine Folge für alle, die verstehen wollen, wie man Daten nicht nur speichert, sondern intelligent verknüpft.

Links zur Folge

Tobias auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/tobias-rebert/

Tentris Website ⁠https://tentris.io/⁠

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Gemeinsam mit Klaus Landsdorf, CEO von Iniationware, tauchen wir tief in eine Technologie ein, die für die moderne Industrie absolute Schlüsseltechnologie ist: Edge Computing.

Viele IT-Abteilungen wollten lokale Hardware jahrelang abschaffen, doch die Realität in der Fabrik zeigt, dass die Edge physikalisch und ökonomisch unverzichtbar ist. Sie fungiert als notwendiger Realitätsfilter zwischen der trägen Cloud und dem harten Takt der Maschine. Während die Cloud für langfristige Analysen steht, garantiert nur die Edge die Autonomie der Fabrik und ermöglicht Entscheidungen in Millisekunden – auch wenn die Internetverbindung abreißt.

Ökonomisch betrachtet ist eine intelligente Edge-Strategie die effizienteste Versicherung gegen explodierende Cloud-Kosten. Klaus verdeutlicht das eindrucksvoll am Beispiel der Lebensmittelindustrie. Wer hochfrequente Rohdaten lokal für 30 Tage puffert, statt sie teuer und ungefiltert in die Cloud zu schieben, kann bei Qualitätsmängeln chirurgisch genau ermitteln, welche Charge betroffen ist. So wird bei einem Rückruf statt ganzer LKW-Ladungen nur der tatsächliche Ausschuss vernichtet.

Technologisch bedeutet professionelles Edge Computing heute den Abschied vom „Bastel-Rechner“. Wir diskutieren, warum containerisierte Anwendungen mit Docker und zentrales Flottenmanagement über Tools wie Portainer heute der Standard sind. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Sicherheit: Wer in der Produktion auf ungeprüfte Open-Source-Skripte oder schnelles „Vibe Coding“ setzt, riskiert nicht nur die Stabilität der Anlage, sondern haftet im Zweifel persönlich für Sicherheitslücken.

Ein Deep Dive für alle, die verstehen wollen, warum die Cloud allein die Probleme auf dem Shopfloor nicht lösen kann.

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Website Iniationware: https://www.iniationware.eu/de/

Klaus auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/klaus-landsdorf-iniationware-gmbh

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100 Folgen Einfach Komplex!

Zum Jubiläum öffnen wir die Motorhaube unserer eigenen Plattform. Wir beantworten die Frage: Wie baut man eigentlich einen Industrial Low-Code App Builder, der skalierbar, sicher und mandantenfähig ist? Burkhard lässt uns tief in seine Architektur blicken – das Ergebnis von 20 Jahren Software-Erfahrung.

Das Kernkonzept ist nicht klassisches „Visual Programming“, sondern der „digitale Zwilling“ einer Funktion. Wir erklären, wie Heisenware echten Code (Klassen, Instanzen, Funktionen) in visuelle Bausteine übersetzt, ohne die Logik zu verstecken. Im Zentrum steht der „Executor" – die Klasse, die als Proxy für jede ausgeführte Funktion im Backend dient.

Wir gehen tief in den Tech-Stack: Warum wir auf JSON, MQTT und VRPC setzen und wie wir Funktionen so standardisieren (Constructor, Destructor, Static), dass sie universell kompatibel sind.

Außerdem lösen wir das wohl komplexeste Problem einer SaaS-Plattform: Multi-Tenancy. Wir zeigen, wie wir für jeden Account isolierte Docker-Container und Volumes on-the-fly hochfahren. Das garantiert, dass Daten strikt getrennt bleiben und der Systemzustand selbst nach einem Absturz sofort wiederhergestellt ist. Ein Deep Dive für jeden Software-Architekten und interessierte Laien.

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Gemeinsam mit Dr. Svenja Schröder von der msg Plaut widmen wir uns einer Disziplin, die in vielen Köpfen zu Unrecht als bloße Bürokratie abgespeichert ist: Requirements Engineering.

Dabei ist die Definition im Kern simpel und hochgradig wirtschaftlich: Requirements Engineering ist der systematische Prozess, das „Was“ glasklar zu definieren, bevor das erste „Wie“ programmiert wird. Es fungiert als methodischer Dolmetscher zwischen zwei Welten, die oft aneinander vorbeireden. Während der Fachbereich in Umsatzzielen und vagen Wünschen („Wir brauchen einen blinkenden Button“) denkt, übersetzt das Engineering diese Anforderungen in technische Spezifikationen, mit denen Entwickler wirklich arbeiten können.

Ökonomisch betrachtet ist es eine Versicherung gegen die berühmte „1-10-100-Regel“. Diese besagt, dass ein Fehler in der Analysephase nur einen Euro kostet, in der Entwicklung bereits zehn – und im laufenden Betrieb hundertmal so viel, wenn er nicht gar das ganze Projekt gefährdet. Auch in der modernen, agilen Entwicklung ersetzt „Agilität“ nicht den Plan. Wer auf visuelles Prototyping (Klick-Dummies) und sauber definierte Abnahmekriterien setzt, verhindert teure Missverständnisse und schafft erst die Grundlage für echte Qualitätssicherung – besonders, wenn externe Teams oder Offshoring im Spiel sind.

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Svenja auf LInkedIn https://www.linkedin.com/in/svenjaschroeder

msg Plaut Requirements Engineering https://www.msg-plaut.com/en/solutions/requirements-engineering

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Alle reden davon, dass KI bald SPS-Code generiert. Aber Michael Grollmus (Grollmus GmbH) tritt auf die Bremse: Bevor wir automatisieren können, müssen wir unsere Hausaufgaben machen.

Das Problem: KI und Code-Generatoren sind nur so gut wie die Struktur, die man ihnen gibt. Wenn ein Ventil im mechanischen Plan anders heißt als im EPLAN und im TIA-Portal wieder eine andere Variable nutzt, scheitert jede moderne Technologie.

In dieser Folge diskutieren wir, warum Standardisierung kein reines Software-Thema ist, sondern bei der Mechanik anfängt. Wir sprechen über die Notwendigkeit einer durchgängigen "Toolchain" (TIA Selection -> EPLAN -> TIA Portal via AML) und warum manuelle Datenübertragung der Tod jeder Skalierung ist.

Außerdem ein Reality-Check zur IT/OT-Konvergenz: Warum Hochsprachen und komplexe IT-Konzepte zwar modern sind, aber dem Instandhalter an der Anlage das Leben zur Hölle machen können ("KOP/FUP vs. SCL").

Fazit: Wer morgen KI nutzen will, muss heute standardisieren.

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Grollmus Website https://www.grollmus.de/

Grollmus auf YouTube https://www.youtube.com/c/Grollmus_Automation

Michael auf LinkedIn https://www.linkedin.com/company/grollmus

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Die Software-Entwicklung wandelt sich vom Schreiben zum Orchestrieren. Wir geben einen Einblick in den KI-Einsatz bei Heisenware: Die Kombination aus strategischem Sparring mit Chat-Modellen (Google Gemini) und integrierter Code-Generierung in der IDE (Cursor).

Die Erkenntnis: Wer KI nutzt, schreibt weniger Code, muss aber tiefer verstehen. Die Verantwortung verschiebt sich massiv auf Review und Architektur. Seniorität und Erfahrung werden zur entscheidenden Instanz, um die Geschwindigkeit der KI mit der nötigen Qualitätssicherung zu verbinden und „Halluzinationen“ zu verhindern.

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"Die IT blockiert." – Dieser Satz ist oft das Ende für schnelle Digitalisierungsprojekte in der Fabrik. Der vermeintliche Zielkonflikt zwischen IT (Sicherheit, Stabilität) und OT (Produktion, Geschwindigkeit) ist jedoch ein Missverständnis. Letztlich wollen beide den Erfolg des Unternehmens.

Das wahre Problem ist nicht ob On-Prem, sondern wie.

"On-Premise" – also Software, die lokal in der Fabrik läuft – ist kein altes Eisen, sondern oft die einzige Lösung. Und wir reden hier nicht von altbackenen Desktop-Anwendungen, sondern davon, moderne Web-Software sicher in die Werkshalle zu bringen. In dieser Folge zeigen wir, wie man es richtig macht.

Wir erklären, wie moderne Softwareanbieter die Nachteile von On-Prem (z.B. komplexe Updates, Sicherheit) mit cleveren Methoden von vornherein auflösen. Der Schlüssel liegt in "Bundles" (z.B. mit Docker), die Installationen und Updates radikal vereinfachen, indem sie alle Abhängigkeiten kappen.

Außerdem geben wir Software-Anbietern einen klaren Tipp: Echte On-Prem-Fähigkeit erfordert eine bewusste Architektur. Man kann nur Komponenten nutzen, die man selbst hosten kann. Das kostet anfangs mehr Zeit, ist aber in der Industrie die Voraussetzung für skalierbaren Erfolg.

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Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) werden oft synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Man kann es sich wie Matroschka-Puppen vorstellen: KI ist die äußerste Puppe, die große Vision einer denkenden Maschine. Machine Learning ist die Puppe darin – der erfolgreichste Ansatz, bei dem die Maschine nicht programmiert wird, sondern selbst aus Daten lernt. Deep Learning ist der innerste Kern, die mächtigste ML-Technik hinter den aktuellen Durchbrüchen.

Diese Ideen sind nicht neu. Nach der "Geburt" in den 1950ern und einem langen "KI-Winter" kam der "Big Bang" um 2012: Erst das Zusammentreffen von Big Data, schnellen Gaming-Grafikkarten (GPUs) und reiferen Algorithmen machte die heutigen Erfolge möglich.

Im Kern gibt es drei Lernmethoden: Beim Überwachten Lernen (Supervised) trainiert man das Modell mit einem "Spickzettel", also gelabelten Daten (z.B. Spam-Mails). Diese Labels werden oft von einer riesigen, unsichtbaren Industrie von menschlichen KI-Trainern erstellt. Beim Unüberwachten Lernen (Unsupervised) agiert das Modell wie ein Detektiv, der ohne Spickzettel Muster in chaotischen Daten finden muss (z.B. Kundengruppen). Beim Bestärkenden Lernen (Reinforcement) lernt ein Agent wie ein Hund durch Belohnung und Bestrafung (z.B. eine KI, die lernt, Go zu spielen).

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REST APIs sind der Standard für die Kommunikation im Web, doch für Entwickler bedeuten sie oft ein starres Korsett: Semantisch reichhaltige Aktionen müssen in umständliche CRUD-Operationen gepresst werden, während moderne Anforderungen wie Event-Handling, Asynchronität oder Service Discovery nur mit viel "Klempnerarbeit" realisierbar sind.

In dieser Folge stellt Burkhard sein eigenes Open-Source-Projekt vor: VRPC (Variadic Remote Procedure Calls), eine direkte Alternative, die genau diese Schmerzpunkte adressiert. Die gesamte Heisenware-Plattform basiert auf dieser Technologie.

Der Kern von VRPC löst die alten Probleme durch zwei entscheidende Änderungen: Statt einer direkten Client-Server-Verbindung wird ein Message Broker (MQTT) als Vermittler genutzt, was die Inbound-Problematik in IoT-Szenarien beseitigt. Statt manueller API-Definitionen macht VRPC bestehenden Code mittels Reflection direkt und non-invasiv über das Netzwerk verfügbar. Funktionen können wieder als Verben (startMotor()) aufgerufen werden, statt sie in Substantive (PUT /motor/state) zu pressen.

Das Ergebnis ist eine extrem flexible und entkoppelte Architektur, die Entwicklungsgeschwindigkeit drastisch erhöht und in der asynchrone Prozesse und Echtzeit-Events zu nativen Konzepten werden. Burkhard erklärt die Kompromisse des Ansatzes und ordnet VRPC im Vergleich zu REST und gRPC ein.

Links:

VRPC Docs - https://docs.heisenware.com/developers/vrpc

VRPC on Github - https://github.com/heisenware/vrpc-js

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