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In der betrieblichen Entwicklungspraxis klaffen Anspruch und Realität bei der Gestaltung betrieblicher Softwareentwicklungsprozesse auseinander. Nicht selten werden „Vorgehensmodelle“definiert, jedoch nicht konsequent oder nicht mit dem erwünschten Erfolg eingesetzt. Die Modellierung der Entwicklungsabläufe garantiert nicht deren effektive und effiziente Umsetzung; dazu ist ein „Prozeßmanagement“erforderlich. Die verfügbaren Prozeßmanagementansätze eignen sich für unterschiedliche Anwendungsfelder und Organisationskulturen, sind dementsprechend auch auf die Softwareentwicklung übertragbar, adressieren jedoch nur bedingt den zentralen Erfolgsfaktor betrieblicher Softwareentwicklung: die Zufriedenheit der Anwender als Kunden der Softwareentwicklung.
Der Schlüssel für erfolgreiche Softwareentwicklungsprozesse liegt nicht im Prozeßmanagement allein, sondern in dessen Ausgestaltung mit Blick auf den Kunden. Ansatzpunkte für ein kundenorientiertes Softwareprozeßmanagement sind die Etablierung einer Kunden/Lieferantenbeziehung, die Fokussierung und Differenzierung der Entwicklungsprozesse, die Benutzerinvolvierung, Simultaneous Engineering und die gezielte Identifikation, Integration und Kooperation der „Stimme des Kunden“und der „Stimme des Ingenieurs“. Die Bewertung kundenorientierter Softwareprozesse wird diskutiert und Schlußfolgerungen für Forschung und Praxis skizziert.
Digitalisierung bezeichnet die Nutzung großer Datenmengen, die zu einer umfassenden Vernetzung aller Bereiche der Wirtschaft und Gesellschaft führen wird (BMWi, 2015 und ähnlich Köhler/Wollschläger, 2014: 79). Sie umfasst die Erhebung von analogen Informationen („Big Data“ in einem engen Sinne; z.B. O´Leary, 2013), ihre Speicherung in einem digitaltechnischen System (lokale Speicherung oder „Cloud Computing“ durch die Weiterentwickelung des Internets; z.B. Hashem et al., 2015: 101), die Analyse und Interpretation sowie den Transfer in andere Systeme („Internet der Dinge“ bzw. „Internet of Things“; z.B. Ashton, 2009).
Holzbau
(2021)
In the future, we expect manufacturing companies to follow a new paradigm that mandates more automation and autonomy in production processes. Such smart factories will offer a variety of production technologies as services that can be combined ad hoc to produce a large number of different product types and variants cost-effectively even in small lot sizes. This is enabled by cyber-physical systems that feature flexible automated planning methods for production scheduling, execution control, and in-factory logistics.
During development, testbeds are required to determine the applicability of integrated systems in such scenarios. Furthermore, benchmarks are needed to quantify and compare system performance in these industry-inspired scenarios at a comprehensible and manageable size which is, at the same time, complex enough to yield meaningful results.
In this chapter, based on our experience in the RoboCup Logistics League (RCLL) as a specific example, we derive a generic blueprint for how a holistic benchmark can be developed, which combines a specific scenario with a set of key performance indicators as metrics to evaluate the overall integrated system and its components.