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.

Links zur Folge

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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