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.

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Grollmus Website https://www.grollmus.de/

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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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"Die IT blockiert." – Dieser Satz ist oft das Ende für schnelle Digitalisierungsprojekte in der Fabrik. Der vermeintliche Zielkonflikt zwischen IT (Sicherheit, Stabilität) und OT (Produktion, Geschwindigkeit) ist jedoch ein Missverständnis. Letztlich wollen beide den Erfolg des Unternehmens.

Das wahre Problem ist nicht ob On-Prem, sondern wie.

"On-Premise" – also Software, die lokal in der Fabrik läuft – ist kein altes Eisen, sondern oft die einzige Lösung. Und wir reden hier nicht von altbackenen Desktop-Anwendungen, sondern davon, moderne Web-Software sicher in die Werkshalle zu bringen. In dieser Folge zeigen wir, wie man es richtig macht.

Wir erklären, wie moderne Softwareanbieter die Nachteile von On-Prem (z.B. komplexe Updates, Sicherheit) mit cleveren Methoden von vornherein auflösen. Der Schlüssel liegt in "Bundles" (z.B. mit Docker), die Installationen und Updates radikal vereinfachen, indem sie alle Abhängigkeiten kappen.

Außerdem geben wir Software-Anbietern einen klaren Tipp: Echte On-Prem-Fähigkeit erfordert eine bewusste Architektur. Man kann nur Komponenten nutzen, die man selbst hosten kann. Das kostet anfangs mehr Zeit, ist aber in der Industrie die Voraussetzung für skalierbaren Erfolg.

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Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) werden oft synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Man kann es sich wie Matroschka-Puppen vorstellen: KI ist die äußerste Puppe, die große Vision einer denkenden Maschine. Machine Learning ist die Puppe darin – der erfolgreichste Ansatz, bei dem die Maschine nicht programmiert wird, sondern selbst aus Daten lernt. Deep Learning ist der innerste Kern, die mächtigste ML-Technik hinter den aktuellen Durchbrüchen.

Diese Ideen sind nicht neu. Nach der "Geburt" in den 1950ern und einem langen "KI-Winter" kam der "Big Bang" um 2012: Erst das Zusammentreffen von Big Data, schnellen Gaming-Grafikkarten (GPUs) und reiferen Algorithmen machte die heutigen Erfolge möglich.

Im Kern gibt es drei Lernmethoden: Beim Überwachten Lernen (Supervised) trainiert man das Modell mit einem "Spickzettel", also gelabelten Daten (z.B. Spam-Mails). Diese Labels werden oft von einer riesigen, unsichtbaren Industrie von menschlichen KI-Trainern erstellt. Beim Unüberwachten Lernen (Unsupervised) agiert das Modell wie ein Detektiv, der ohne Spickzettel Muster in chaotischen Daten finden muss (z.B. Kundengruppen). Beim Bestärkenden Lernen (Reinforcement) lernt ein Agent wie ein Hund durch Belohnung und Bestrafung (z.B. eine KI, die lernt, Go zu spielen).

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REST APIs sind der Standard für die Kommunikation im Web, doch für Entwickler bedeuten sie oft ein starres Korsett: Semantisch reichhaltige Aktionen müssen in umständliche CRUD-Operationen gepresst werden, während moderne Anforderungen wie Event-Handling, Asynchronität oder Service Discovery nur mit viel "Klempnerarbeit" realisierbar sind.

In dieser Folge stellt Burkhard sein eigenes Open-Source-Projekt vor: VRPC (Variadic Remote Procedure Calls), eine direkte Alternative, die genau diese Schmerzpunkte adressiert. Die gesamte Heisenware-Plattform basiert auf dieser Technologie.

Der Kern von VRPC löst die alten Probleme durch zwei entscheidende Änderungen: Statt einer direkten Client-Server-Verbindung wird ein Message Broker (MQTT) als Vermittler genutzt, was die Inbound-Problematik in IoT-Szenarien beseitigt. Statt manueller API-Definitionen macht VRPC bestehenden Code mittels Reflection direkt und non-invasiv über das Netzwerk verfügbar. Funktionen können wieder als Verben (startMotor()) aufgerufen werden, statt sie in Substantive (PUT /motor/state) zu pressen.

Das Ergebnis ist eine extrem flexible und entkoppelte Architektur, die Entwicklungsgeschwindigkeit drastisch erhöht und in der asynchrone Prozesse und Echtzeit-Events zu nativen Konzepten werden. Burkhard erklärt die Kompromisse des Ansatzes und ordnet VRPC im Vergleich zu REST und gRPC ein.

Links:

VRPC Docs - https://docs.heisenware.com/developers/vrpc

VRPC on Github - https://github.com/heisenware/vrpc-js

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In fast jeder Fabrikhalle, jedem Kraftwerk und auf jedem Flughafen verrichtet ein unsichtbares Gehirn seine Arbeit: die Simatic SPS von Siemens. Das S7-Protokoll ist die Sprache, die dieses Gehirn spricht, und die als zentrales Nervensystem die globale Produktion am Laufen hält.

Wir tauchen in die Geschichte ein: von der legendären Vorgänger-Steuerung Simatic S5, über die jahrzehntelang dominierenden Arbeitspferde S7-300 und S7-400, bis in die moderne Ära des TIA Portals. Diese wird heute durch die leistungsfähigen S7-1200 und S7-1500 Steuerungen geprägt.

Dabei beleuchten wir den Wandel von einem in sich geschlossenen, auf pure Zuverlässigkeit getrimmten Protokoll zu einer vernetzten Komponente im Zeitalter von Industrie 4.0. Moderne Standards wie OPC UA sorgen heute dafür, dass die Welt der Automatisierung (OT) sicher und standardisiert mit der IT-Welt kommunizieren kann.

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unter heisenware.com

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Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00) Intro und Kontext

(05:30) Siemens Historie von Simatic S5 bis S7-1500

(09:00) Profinet-Kommunikation

(15:00) SPS-Funktionsweise

(21:00) Steuerungszugriff per Siemens S7

(38:00) Sicherheit und Absicherung

(42:00) OPC UA im Vergleich

(54:00) Heterogenität in der Industrie

Wie können in der Industrie 4.0 Maschinen, Bauteile und Anlagen verschiedenster Hersteller nahtlos miteinander kommunizieren? Um diese zentrale Frage zu klären, sprechen wir mit Aaron Zielstorff vom Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering (IESE).

Die Antwort liegt in der Asset Administration Shell (AAS), einem standardisierten Digitalen Zwilling für jede Art von industriellem Gut ("Asset"). Man kann sie sich als eine digitale Visitenkarte für jede Komponente vorstellen, die über eine standardisierte Schnittstelle (API) nicht nur ihre Stammdaten (z.B. das Digitale Typenschild) preisgibt, sondern auch ihre Fähigkeiten, Anleitungen oder Echtzeit-Daten.

Das große Ziel dahinter: Echte Interoperabilität und das Versprechen von "Plug & Produce", bei dem neue Komponenten einfach ins System integriert werden und sofort funktionieren. Aaron erklärt den aktuellen Stand des Standards, die Rolle der Industrial Digital Twin Association (IDTA) und wie diese Technologie die Grundlage für Konzepte wie den digitalen Batterie- oder Produktpass bildet.

Links zur Folge

Fraunhofer IESE https://www.iese.fraunhofer.de/

Aaron auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/aaron-zielstorff/

Eclipse BaSyx https://eclipse.dev/basyx/

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Aaron, Burkhard und Gerrit sprechen heute über:

(00:00:00) Intro Aaron & AAS

(00:10:00) Submodel & Submodel Templates

(00:26:00) Definition eines Assets

(00:29:00) Technologie und Implementierungen

(00:37:00) OpenSource Implementierung Eclipse BaSyx™

(00:40:00) AAS als Unternehmen einführen

(00:44:00) Bridging IT and OT

(00:51:00) Mehrwerte und Erfolgsgeschichten

(01:00:00) Angebot Fraunhofer IESE