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Höhere Softwarequalität in Automatisierungsanwendungen

Höhere Softwarequalität in Automatisierungsanwendungen

Steigende Anforderungen in der Fertigungsautomatisierung erfordern komplexere Steuerungssoftware und kürzere Entwicklungszyklen. Um zukünftig ihre Korrektheit und Zuverlässigkeit sicherstellen zu können, ist eine Anpassung der Qualitätssicherung erforderlich. Die Verifizierung, ein geeignetes Verfahren, wird bisher aufgrund hoher Kosten und Aufwand in der Industrie wenig eingesetzt. Am Lehrstuhl AIS der TU München hat man hierfür nun einen pragmatischen und zugleich zuverlässigen Weg gefunden. lesen

Debugging und Laufzeitbeobachtungen beim Design von High-End-SoCs

Debugging und Laufzeitbeobachtungen beim Design von High-End-SoCs

Es gibt diverse Faktoren, welche die Beobachtung von Datenströmen bei Applikationstests erschweren. Dazu zählen Hardware-Neuerungen wie Networks-onChips (NoCs), Echtzeitbetriebssysteme oder der Einsatz externer Prüfgeräte. Wie lassen sich hier Laufzeiten verlässlich im Blick behalten? lesen

6 Gründe für Modernisierung von Legacy-Software

6 Gründe für Modernisierung von Legacy-Software

In Zeiten von Cloud Native und Microservices entscheiden sich viele Unternehmen, ihre Legacy-Anwendungen durch Neuentwicklungen zu ersetzen. Avision kennt aber gute Gründe dafür, warum Unternehmen ihren Altanwendungen unter Umständen treu bleiben sollten. lesen

Optimierung von Automations-Software: Effizientes Variantenmanagement

Optimierung von Automations-Software: Effizientes Variantenmanagement

Ordnung ist das halbe Leben – doch das Verwalten und die Dokumentation von Software und ihren Änderungen werden im Maschinen- und Anlagenbau leider häufig vernachlässigt. Das Projekt REDSPLAT an der TU München will das ändern. lesen

Legacy Code in C mit Ada sicher aktualisieren

Legacy Code in C mit Ada sicher aktualisieren

Wachsende Anforderungen an Sicherheit und Zuverlässigkeit moderner eingebetteter Systeme werden zum Problem, wenn in C geschriebene Legacy-Software modifiziert werden soll: wie können die in der Regel höheren Sicherheitsanforderungen, die für die neue Software gelten, erreicht werden, ohne die Performance des C-Codes zu beeinträchtigen? Eine Lösung kann sein, Ada für neue Komponenten zu verwenden. lesen

Bias-Fehler und Testing in der KI-Entwicklung

Bias-Fehler und Testing in der KI-Entwicklung

In der Industrie gehören auf KI-Algorithmen basierende Systeme inzwischen zum Alltag, zum Beispiel bei der Qualitätssicherung in der Produktion oder beim Betrieb von Anlagen. Aber wie ist es um die Qualität der Algorithmen selbst bestellt? lesen

MISRA C auf Legacy Code anwenden: Best Practices im Nachgang

MISRA C auf Legacy Code anwenden: Best Practices im Nachgang

MISRA C hat sich als Programmierstandard in der Automobilbranche bewährt. Auch andere Branchen können von der Richtlinien- und Regelsammlung profitieren, um Sicherheit und Zuverlässigkeit der Anwendungen zu steigern. Der Einstieg birgt jedoch ein paar Hindernisse, die man umschiffen muss. Eine wichtige Hilfe dabei ist die statische Code-Analyse. lesen

Optimierung für Automatisierungsanwendungen: Kosten richtig einschätzen

Optimierung für Automatisierungsanwendungen: Kosten richtig einschätzen

Automatisierte Produktionssysteme (aPS) sind oft mehrere Jahrzehnte in Betrieb und werden im Laufe der Zeit gewartet und modifiziert. Muss eine Komponente, sei es nun ein größeres Bauteil oder nur ein kleiner Sensor, getauscht werden, lässt sich der Aufwand für die Implementierung der Änderung nur schwer abschätzen. Zu dicht sind die Verflechtungen und Abhängigkeiten zwischen Mechanik, Elektronik und Software. Am Lehrstuhl AIS der TU München sucht man nun einen Weg, um diesen Aufwand besser abschätzen zu können. lesen

Was bedeutet künstliche Intelligenz bei Softwaretests?

Was bedeutet künstliche Intelligenz bei Softwaretests?

Der Trend bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung geht klar in Richtung autonomes Testen, um den Software Development Lifecycle zu vereinfachen. Mithilfe von Schlussfolgerung, Problemlösung und in einigen Fällen auch durch Maschinelles Lernen (ML) kann KI die Automatisierung mit vorantreiben und den Umfang der profanen und mühsamen Aufgaben beim Entwickeln und Testen verringern. lesen

Durchblick bei Legacy-Code: Erste Hilfe beim Refactoring

Durchblick bei Legacy-Code: Erste Hilfe beim Refactoring

Die Arbeit an Legacy-Code gehört zu den undankbarsten Aufgaben der Entwickler. Sich in gewachsenem, meist kaum dokumentierten Quellcode zurecht zu finden, ist zeitraubend und fehleranfällig. Allerdings gibt es Werkzeuge, die dabei helfen können. Etwa, indem die Software und die zugrunde liegende Architektur grafisch so aufbereitet werden, dass ein effizientes Refactoring möglich wird. lesen