Core Systems

Fallstudien

Abgeschlossene Arbeiten zeigen, welche Aufgaben Sie uns anvertrauen können. Vier Fälle vom Ausgangsproblem bis zur Lösung, zur Modernisierung von Systemen, Verbesserung von Entwicklungsprozessen und zu Fertigungsanwendungen.

Optimierung der Softwareentwicklung im Gesundheitswesen

KI-gestützte Fehleranalyse und Korrekturvorbereitung mit Freigabe durch Entwickler

Die Herausforderung

Die Fehlerbehebung wird oft durch das Ermitteln von Systemzusammenhängen und die Fehlerreproduktion verzögert. Das nötige Wissen verteilt sich auf Anwendungen, Dokumente und Entwickler. Vor der KI-Unterstützung wurden wöchentlich 2-3 Fehlertickets gelöst.

Ablauf der Fehlerbehebung
Der AI Agent analysiert das Jira-Ticket mithilfe der Git-basierten Wissensbasis. In einer Docker- oder Kubernetes-Sandbox reproduziert er den Fehler. Korrekturen werden mit JUnit und GitLab CI/CD geprüft. Entwickler prüfen und genehmigen die GitLab Merge Requests. Diagnose und Testergebnisse fließen in das Jira-Ticket zurück.

Git + AI Knowledge BaseVersioniertes Systemwissen

  1. JiraFehlerticket
  2. AI Agent / LLMRoot Cause Analysis
  3. SandboxDocker / Kubernetes · JUnit · GitLab CI/CD
  4. GitLabMerge Request und Entwicklerfreigabe

Diagnose und Testergebnisse fließen in das Jira-Ticket zurück.

Die Lösung

Grundlage der funktionierenden Lösung ist eine in Git versionierte KI-Wissensbasis. Sie verbindet Architektur, Abhängigkeiten, Schnittstellen und Datenmodelle mit dem Quellcode. Ein Jira-Ticket startet gezielte Codeanalyse und isolierte Fehlerreproduktion.

Die KI ermittelt die Ursache und bereitet zwei Korrekturalternativen vor. Sie kann diese auch umsetzen, mit automatisierten Tests prüfen und GitLab Merge Requests vorbereiten. So werden Korrekturen schneller geliefert. Die endgültige Entscheidung und Freigabe liegen beim Entwickler.

Quick Fix
Minimale Änderungen mit dem Ziel eines geringen Regressionsrisikos.
Structural Fix
Eine umfassendere Lösung, bei Bedarf mit Refactoring.

Ergebnisse

Verglichen wird die Anzahl wöchentlich gelöster Fehlertickets vor der KI-Unterstützung und während der KI-gestützten Entwicklung.

gelöste Fehlertickets pro Woche
2-3 → 5-8Vorher → Mit KI-Unterstützung
Fast dreifache Wochenleistung
2,6×Berechnet mit den Mittelpunkten der Wochenbereiche: 6,5 ÷ 2,5 = 2,6.
Die KI bereitet die Korrektur vor.
Der Entwickler entscheidetBei Bedarf kann auch die Korrektur automatisiert erfolgen.
Passende LeistungProzessautomatisierung und KI

Schrittweise Modernisierung einer staatlichen Software

Stabilerer Betrieb und technische Erneuerung neben dem Tagesgeschäft

Die Herausforderung

In einem staatlichen System mit mehreren Dutzend Anwendungen erschwerten veraltete Komponenten, langsame Abfragen und Sicherheitslücken den Alltag. Die Modernisierung musste neben dem laufenden Betrieb und fachlichen Weiterentwicklungen erfolgen. Leistungsziele waren Seitenladezeiten unter 4 Sekunden und Reaktionszeiten unter 2 Sekunden.

Die wichtigsten Modernisierungsbereiche
Veraltete Komponenten wurden durch eine vereinheitlichte Java-Umgebung und Tomcat ersetzt. Indizierung und SQL-Optimierung beschleunigten langsame Abfragen. Automatisierte Build-, Test- und Releaseprozesse unterstützten Prüfung und Auslieferung.
Veraltete Komponenten
Vereinheitlichte Java-Umgebung, Tomcat und Abhängigkeiten
Langsame Abfragen
Schnellere Datenverarbeitung durch Indizierung und SQL-Optimierung
Build, Test, Release
Automatisierte Prüfung und Auslieferung mit CI/CD

Jenkins, GitLab und SonarQube im Entwicklungsprozess.

Die Lösung

Auf Basis der Analyse hatten kritische Fehler, Transaktionsverarbeitung und Datenbankengpässe zuerst Vorrang. Weitere Schritte wurden nach Risiko, Aufwand und Nutzen geplant.

Statt einer vollständigen Neuentwicklung erfolgten schrittweises Refactoring, der Austausch von Java-Umgebung und Anwendungsserver sowie die Vereinheitlichung von Abhängigkeiten. Begleitend wurden eine White-Box-Sicherheitsprüfung und CI/CD eingeführt.

Meine Aufgabe
Architekturplanung, aktive Entwicklung und fachliche Leitung des Teams.
Umsetzung
Geplante Migration, automatisierte Tests und dokumentierte Releases.

Ergebnisse

Speichernutzung und Antwortzeiten wurden durch Profiling untersucht. Zur Analyse der Datenbanklast und Abfragen dienten AWR-/ASH-Berichte.

weniger Speicherverbrauch
30-40%Nach Profiling, Refactoring und Optimierung
schnellere komplexe Abfragen
40-60%Durch Indizierung und SQL-Optimierung
Seitenladezeit
3-4 Sek.Die Reaktionszeit bei Interaktionen sank auf 2 Sekunden.

Die Leistungswerte wurden während der Modernisierung dokumentiert und beziehen sich auf die betroffenen Anwendungen und Abfragen.

Passende LeistungenSoftwaremodernisierungArchitekturberatungAnwendungs­sicherheits­prüfung

Analyse von Datenflüssen in der Fertigung

Weniger doppelte Dateneingaben und Informationsverluste in einem Fertigungsunternehmen

Die Herausforderung

Die Fertigungsvorbereitung beruhte auf mehreren getrennten Anwendungen und Excel-Tabellen. Dieselben Daten mussten mehrfach erfasst werden. Änderungen und Programmversionen ließen sich schwer verfolgen. Viel Betriebswissen lag bei wenigen Kollegen.

Der vorgeschlagene Datenfluss
Konstruktions- und ERP-Daten würden in eine gemeinsame, geprüfte und versionierte Datenverwaltung fließen. Darauf würden ein nachvollziehbarer Workflow mit Zuständigkeiten und Freigaben sowie die Programm- und Dokumentenverwaltung der Fertigungsvorbereitung aufbauen.

Konstruktions- und ERP-DatenDatenübernahme aus bestehenden Systemen

  1. Einheitliche DatenverwaltungImport, Prüfung und Versionierung
  2. WorkflowStatus, Verantwortliche und Freigabe
  3. FertigungsvorbereitungProgramm- und Dokumentenverwaltung

Die vorgeschlagene Lösung

Kurzfristig können erweiterte Datenübergaben, einheitliche Kennungen und Eingabeprüfungen Verbesserungen bringen. Zum Vorschlag gehören auch dokumentierte Betriebsregeln und eine sicherere Zugriffsverwaltung.

Langfristig sieht der Plan eine gemeinsame, versionierte Datenverwaltung und einen Workflow mit nachvollziehbaren Status, Zuständigkeiten und Freigaben vor. Die schrittweise Einführung würde auf die bestehenden Systeme abgestimmt.

Methoden
Analyse von Systemverbindungen und Datenflüssen, Dokumentation manueller Schritte und Fehlerquellen.
Umsetzungsplan
Kurzfristige Verbesserungen und langfristige Integration mit schrittweiser Einführung.

Erwartete Ergebnisse

weniger manuelle Dateneingabe
AutomatisierungDie Übernahme von Konstruktions- und ERP-Daten könnte Eingabefehler reduzieren.
dokumentierte Status und Zuständigkeiten
NachvollziehbarkeitÄnderungshistorien und Freigaben wären nachvollziehbar.
geringeres Schlüsselpersonenrisiko
WissenstransferDokumentierte Betriebsregeln könnten die Einarbeitung neuer Kollegen erleichtern.

Analyse und Verbesserungsvorschlag sind abgeschlossen. Die dargestellten betrieblichen Vorteile werden von der Umsetzung der Empfehlungen erwartet.

Passende LeistungenSystem- und ProzessanalyseProzessautomatisierung und KI

Webbasierte Steuerung in der Automobilfertigung

Konfiguration, Prozessverfolgung und Qualitätsberichte für ein Poka-Yoke-System

Die Herausforderung

Die Entwicklung der Weboberfläche eines Automobilherstellers war ins Stocken geraten. Systemverständnis und Verknüpfung der Oberflächen benötigten mehr Zeit als geplant. Wir übernahmen die Aufgabe unter Beibehaltung des ursprünglichen Liefertermins.

Die Weboberfläche im System
Das Web-HMI im Browser greift über den virtuellen Anwendungsserver auf die Oracle-Datenbank zu. Auch IBM MQ und Siemens-PLCs sind an die Oracle-Datenbank angebunden. Die Weboberfläche steuert Prozesse über die Datenbankdaten. Der Auftrag umfasste die Weboberfläche.

Web-HMIBrowser-Dashboard mit Verbindung zum virtuellen Anwendungsserver.

Oracle DB
Zentraler Datenaustausch und Steuerung über die Weboberfläche anhand der Datenbankdaten
IBM MQ
Nachrichtenbasierter Datenaustausch mit Anbindung an die Oracle-Datenbank
Siemens PLC
Fertigungsliniensteuerung mit Anbindung an die Oracle-Datenbank

Die Lösung

Vor Ort untersuchten wir die Funktionsweise und Verbindungen des Systems. Innerhalb einer Woche stand eine Konfigurationsoberfläche für grundlegende Einstellungen bereit. In den folgenden Monaten wurde sie um den gesamten vereinbarten Funktionsumfang erweitert.

Das Browser-Dashboard bot Prozesssteuerung, Konfiguration, Fehlerverfolgung, Abfragen und Messberichte. Die Steuerung erfolgte über die Oracle-Datenbank, an die auch IBM MQ und Siemens-PLCs angebunden waren.

Methode
Systemanalyse vor Ort, Priorisierung betriebsnotwendiger Funktionen und schrittweise Erweiterung.
Systemumgebung
Virtueller Server, Oracle DB, ereignisbasierter IBM-MQ-Datenaustausch und Ethernet-basierte PLC-Kommunikation.

Ergebnisse

Die Zeitangaben beginnen mit der Übernahme der Webentwicklung. Die erste nutzbare Version entstand in der ersten Woche der insgesamt viermonatigen Entwicklung.

bis zur ersten nutzbaren Oberfläche
1 WocheGrundlegende Einstellungen im Browser während der Arbeit vor Ort.
gesamte Entwicklungsdauer
4 MonateProzesssteuerung, Fehlerverfolgung, Abfragen und Messberichte.
Nach Übernahme der festgefahrenen Entwicklung.
TermingerechtMit dem gesamten vereinbarten Funktionsumfang und Anbindung an das bestehende System.

Der Auftrag umfasste die Entwicklung der Weboberfläche und ihre Anbindung an das bestehende System.

Passende LeistungenArchitekturberatungProzessautomatisierung und KI

So arbeiten wir
zusammen.

Situation verstehen

Engpässe, Systemverbindungen

Lösungsplan

Möglichkeiten, Prioritäten, Zeitplan

Umsetzung

Entwicklung, Prüfung, Dokumentation

Stehen Sie vor einer
ähnlichen Aufgabe?

Stockt die Entwicklung, braucht Ihr System eine Erneuerung oder gibt es viel manuelle Dateneingabe? Wissen Sie nicht, wo fehlerhafte Daten entstehen, oder kennen Sie die Ursache und möchten manuelle Fehler vermeiden? Besprechen wir eine Lösung.

Das erste 30-minütige Gespräch ist unverbindlich. Den Termin vereinbaren wir per E-Mail.

Kontakt aufnehmencontact@core-systems.hu