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Prototyping

Beim Prototyping werden dem Auftraggeber frühzeitig Prototypen bereitgestellt. Bei Software sind das häufig Benutzeroberflächen ohne Funktion. Die Software sieht so aus wie die endgültige Software, damit der Auftraggeber oder die künftigen Nutzer prüfen können, ob ihre Anforderungen richtig verstanden worden sind und ob sie mit dieser später sinnvoll arbeiten können.

Häufig wird ein solcher Prototyp auch Mockup genannt. Dieser Begriff kommt aus dem Flugzeugbau. Dort wurde das Cockpit maßstäblich mit Sperrholz aufgebaut um vorab zu prüfen ob der Pilot sich mit der Anordnung zurecht findet.

Häufig kann ein Mockup –im Gegensatz zur Sperrholzattrappe aus dem Flugzeugbau –auch Grundlage für die weitere Implementierung genutzt werden.

Erfolgsfaktoren im Prototyping

Erfolgsfaktor 1: Klare Ziele setzen

Es ist wichtig, klare Ziele für das Prototyping zu definieren. Dadurch kann der Fokus während des Entwicklungsprozesses beibehalten werden.

Erfolgsfaktor 2: Nutzer einbinden

Die Einbindung der Nutzer ist von entscheidender Bedeutung, da sie wertvolles Feedback liefern können. Ihre aktive Teilnahme hilft dabei, die Anforderungen besser zu verstehen und das Endprodukt an ihre Bedürfnisse anzupassen.

Erfolgsfaktor 3: Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Prototyping erfordert Flexibilität, da Änderungen und Anpassungen oft notwendig sind. Das Entwicklungsteam sollte bereit sein, auf Feedback zu reagieren und den Prototyp ent­sprechend anzupassen.

Erfolgsfaktor 4; Technische Kompetenz

Ein qualifiziertes Entwicklungsteam mit den erforderlichen technischen Fähigkeiten ist ein weiterer Erfolgsfaktor im Prototyping. Die Teammitglieder sollten mit den relevanten Tools und Technologien vertraut sein.

Erfolgsfaktor 5: Effektive Kommunikation

Eine offene und effektive Kommunikation zwischen den Teammitgliedern und den Stakeholdern ist entscheidend. Dadurch können Missverständnisse vermieden und der Prototyping-Prozess reibungslos durchgeführt werden.

Best Practices im Prototyping

Um den Prototyping-Prozess effektiv zu gestalten, gibt es bewährte Vorgehensweisen, die angewendet werden können:

Best Practice 1: Frühzeitiges Einholen von Feedback

Es ist ratsam, frühzeitig Feedback von den Stakeholdern einzuholen. Dadurch können potenzielle Probleme oder Unklarheiten frühzeitig erkannt und behoben werden.

Best Practice 2: Inkrementelle Entwicklung

Der Prototyping-Prozess kann in inkrementellen Schritten durchgeführt werden. Dadurch können Funktionalitäten schrittweise hinzugefügt und der Prototyp iterativ verbessert werden.

Best Practice 3: Verwendung geeigneter Tools und Technologien

Die Auswahl der richtigen Tools und Technologien ist wichtig, um aussagekräftige Prototypen zu erstellen. Diese sollten die gewünschten Funktionalitäten angemessen demonstrieren können.

Best Practice 4: Kollaborative Arbeitsweise

Prototyping sollte als Teamarbeit betrachtet werden. Eine kollaborative Arbeitsweise ermöglicht den Austausch von Ideen und trägt zur Verbesserung des Prototyps bei.

Best Practice 5: Dokumentation und Wissensmanagement:

Eine sorgfältige Dokumentation des Prototyping-Prozesses und der Ergebnisse ist wichtig, um das gesammelte Wissen zu bewahren und für zukünftige Projekte nutzbar zu machen.

Aktuelles

Das Crowdstrike-Fiasko --- Ursachenforschung und erste Lehren

24. Juli 2024
Ein fehlerhaftes Update für Crowdstrikes Agent-Software führte dazu, dass weltweit rund 8,5 Millionen Windows-PCs abstürzten – viele davon in Produktivumgebungen in Firmen. Der Fehler war so hartnäckig, dass ein Neustart nicht möglich war: Windows fraß sich immer wieder an derselben Stelle fest. Das Problem gilt vielen bereits als der größte Ausfall der IT-Geschichte.

Betrugserkennung durch Künstliche Inteligenz

8. Juli 2024

In einer Zeit, in der digitale Betrugsfälle immer raffinierter und schwerer zu erkennen werden, bietet die Künstliche Intelligenz (KI) innovative Lösungen zur Betrugserkennung und -prävention.

Erfahren Sie, wie KI-Systeme durch maschinelles Lernen Muster und Anomalien in Daten erkennen, welche Vorteile sie bieten und wie sie in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt werden. Entdecken Sie die Herausforderungen und die Zukunftsaussichten der KI-gestützten Betrugserkennung in unserem umfassenden Artikel.

Künstliche Intelligenz im Mittelstand

1. Juli 2024

Der Mittelstand kann Künstliche Intelligenz (KI) in vielen Bereichen einsetzen, um Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen.

Hier sind 10 Einsatzgebiete, in denen der Mittelstand KI aktuell nutzen kann:

Vorsprung durch Klassifikationen mit Künstlicher Inteligenz

12. September 2023

Künstliche Intelligenz (KI) ist in vielen Bereichen des Lebens allgegenwärtig geworden, von der Unterhaltung bis zur Medizin. Eine der wichtigsten Anwendungen von KI ist die Klassifikation von Daten. Klassifikation bedeutet, dass Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt werden. Dies kann zum Beispiel für die Erkennung von Objekten in Bildern, die Textanalyse oder die Vorhersage von Ereignissen verwendet werden.

KI-basierte Klassifikationen bieten Unternehmen zahlreiche Vorteile. Sie können dazu beitragen, die Effizienz zu steigern, die Qualität zu verbessern und neue Möglichkeiten zu erschließen. Mit dem Ingeneiurbüro Heimann können auch mittelständige Unternehmen diese Technologie gewinnbringend nutzen.

Bei Cybersicherheit geht es nicht um Computer – sondern um unsere tägliche Sicherheit

11. September 2023
Cyberangriffe können für Unternehmen existenzbedrohend sein und werden oft unterschätzt. Cybersicherheit sollte deswegen selbstverständlich sein.