Maßgeschneiderte Software ist sinnvoll, wenn vorgefertigte Dienste nicht den Regeln, der Datenstruktur oder dem erforderlichen Kontrollniveau einer Organisation entsprechen. In solchen Fällen ist das System auf den Prozess ausgerichtet und nicht umgekehrt.
Wir beginnen nicht mit der Technologie, sondern mit der Aufgabe: Wer sind die Benutzer, welche Daten geben sie ein, welche Entscheidungen treffen sie, welche Berichte werden benötigt und wo treten Fehler auf.
Danach ist es möglich, die minimal nützliche Version zu definieren, den Stack auszuwählen und schrittweise Funktionalität ohne unnötige Komplexität hinzuzufügen.
Die Zusammensetzung hängt vom Arbeitsablauf ab, typische Module wiederholen sich jedoch häufig.
Für seriöse Systeme sind Fehlerkontrolle, Backups, klare Datenstruktur, Dokumentation und ein klarer Entwicklungspfad nach der ersten Veröffentlichung wichtig.
Diese Richtung eignet sich für Organisationen, in denen Tabellenkalkulationen, Messenger und manuelle Dateien nicht mehr genügend Kontrolle über Arbeitsabläufe bieten.
Forschung Forschung und Entwicklung eines CRM-Systems für das Unbroken-Krankenhaus Das Labor erforschte und entwickelte ein Demonstrations-CRM-System für eine medizinische Einrichtung: Patienten, Personal, Stationen, Aufgaben, NK 025:2021-Diagnosen, PDF-Berichte, Berechtigungen und Prüfprotokolle.
Forschung Intelligente Analyse von Verkehr und Staus auf der Straßeninfrastruktur von Lemberg Ein Forschungsprojekt des Labors zusammen mit dem Stadtrat von Lemberg zur Analyse von Verkehrsströmen, Kreuzungsbelastung und Staufaktoren auf den Straßen von Lemberg.
Ja. Darum geht es bei der kundenspezifischen Entwicklung: Zuerst werden echte Regeln beschrieben und erst dann Daten, Schnittstellen und Berechtigungen entworfen.
Eine vollständige Spezifikation ist nicht immer zu Beginn verfügbar. Es werden jedoch die Problembeschreibung, Dokumentbeispiele, Benutzerrollen und kritische Aktionen benötigt, die das System unterstützen muss.
Ja, und oft ist das die richtige Reihenfolge. Zunächst sollten Daten und Arbeitsabläufe organisiert werden; dann können KI-Suche, Klassifizierung, Empfehlungen oder Computer Vision hinzugefügt werden.
Das Labor ist bereit, Forschung, Prototypen und nichtkommerzielle Projekte mit Universitaeten, Laboren, Unternehmen, Krankenhaeusern und oeffentlichen Einrichtungen zu besprechen.
