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Diplomarbeit aus dem Jahr 1995 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1, Hochschule Coburg (FH) (Betriebswirtschaft), Veranstaltung: Prof. Dr. Manfred Winkler, Sprache: Deutsch, Abstract: Inhaltsangabe: Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis1 Abkürzungsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis11 1.Einleitung12 1.1Hintergrund der Arbeit12 1.2Abgrenzung des Themas13 2.Grundlagen der Softwareentwicklung15 2.1Begriffsabgrenzungen15 2.1.1Software15 2.1.2System16 2.1.3Software- respektive Systementwicklung17 2.2Grundlegende Vorgehensmodelle zur Softwareentwicklung20 2.2.1Das Wasserfallmodell20 2.2.2Das Prototypingmodell23 2.2.3Das Spiralmodell25 2.3Phasen der Softwareentwicklung26 2.3.1Projektbegründung31 2.3.2Ist-Analyse36 2.3.2.1Zielsetzung37 2.3.2.2Inhalt der Erhebung38 2.3.2.3Erhebungstechniken40 2.3.2.4Darstellungstechniken42 2.3.2.5Analyse des Ist-Zustandes47 2.3.3Grobkonzept50 2.3.3.1Konzeptentwicklung50 2.3.3.2Wirtschaftlichkeitsvergleiche56 2.3.3.3Präsentation60 2.3.4Detailentwurf bzw. DV-technischer Feinentwurf60 2.3.4.1Systementwurf61 2.3.5Grundlagen der Programmentwicklung71 2.3.5.1 der Programmentwicklung72 2.3.5.2Anforderungen an das Software-Produkt75 2.3.5.3Software-Entwicklungswerkzeuge und -Entwicklungsumgebungen76 2.3.5.4Die Software-Entwicklungsumgebung CASE81 2.3.5.5Methoden der Software-Entwicklung87 2.3.5.5.1Lineare Programmierung87 2.3.5.5.2Modulare Programmierung87 2.3.5.5.3Normierte Programmierung88 2.3.5.5.4Strukturierte Programmierung88 2.3.5.5.5Objektorientierte Programmierung93 2.3.5.6Programmiersprachen101 2.3.6Programm- und Systemtest105 2.3.6.1Grundlagen des Testens106 2.3.6.2Methoden des Testens110 2.3.6.3Gegenüberstellung von White-Box- und Black-Box-Test117 2.3.6.4Empfehlung für eine Teststrategie118 2.3.6.5Organisation und Management des Testprozesses119 2.3.7Der Fremdbezug - Kauf von Standardsoftware120 2.3.7.1Einsatz von Standardsoftware121 2.3.7.2Kriterien für den Kauf von betrieblicher Standardsoftware124 2.3.7.3Auswahl des Softwareanbieters124 2.3.8Systemeinführung127 2.4Wartung von Software130 2.4.1Grundlagen der Software-Wartung130 2.4.2Kosten der Software-Wartung133 2.4.3Wege zur Durchführung von Wartungsmaßnahmen135 2.4.4Zusammenfassender Überblick136 2.5Grundlagen der Software-Ergonomie137 2.5.1Einführung137 2.5.2Anwendung der Software-Ergonomie138 2.5.3Integration der Software-Ergonomie in die Software-Entwicklung140 2.5.4Ausblick in die Zukunft143 2.6Die Projektaufwandschätzung am Beispiel des Function- Point-Verfahrens (FPV)145 2.6.1Heutige Situation bei der Ermittlung des Projektaufwandes145 2.6.2Das Function-Point-Verfahren (FPV)146 3.Software-Qualitätssicherung151 3.1Einführung in die Software-Qualitätssicherung151 3.2Begriffsabgrenzungen153 3.3Ziele der Software-Qualitätssicherung154 3.3.1Ziele aus der Sicht des Benutzers155 3.3.1.1Funktionserfüllung155 3.3.1.2Effizienz155 3.3.1.3Zuverlässigkeit156 3.3.1.4Benutzbarkeit156 3.3.1.5Sicherheit157 3.3.2Ziele aus der Sicht des Entwicklers157 3.3.2.1Erweiterbarkeit158 3.3.2.2Wartbarkeit158 3.3.2.3Übertragbarkeit bzw. Portabilität159 3.3.2.4Wiederverwendbarkeit159 3.4Arten der Qualitätssicherung160 3.4.1Konstruktive Qualitätssicherungsmaßnahmen160 3.4.1.1Konstruktive Elemente des Software Engineering zur Qualitätssicherung160 3.4.1.1.1Prinzipien162 3.4.1.1.2Methoden163 3.4.1.1.3Formalismus bzw. Sprachen164 3.4.1.1.4Werkze... Bucheinband-Typ:TaschenbuchUnterstützte Sprachen:DeutschGeschrieben von:Christian MeixnerAnzahl der Seiten:260 SeitenVeröffentlicher:Diplom.deFreigabedatum (TT/MM/JJ):5/2/2001International Standard Book Number (ISBN):9783838640280

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Künstliche Intelligenz in Forschung, Bildung und Industrie Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Industrie, Bildung und Forschung wird immer wichtiger. Um dieses komplexe Thema hands-on zu visualisieren, eignet sich das Modell Qualitätssicherung mit KI-System von fischertechnik hervorragend. Es wird dank Verknüpfung von Theorie und Praxis ein nachhaltiges Lernerlebnis geschaffen. Visualisierung von Qualitätssicherung durch KI mit fischertechnik Der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Qualitätskontrolle bringt viele Vorteile mit sich, welche beispielsweise in der Automobilindustrie bereits genutzt werden. Es können Prozesse verkürzt, Fehlerquoten und Kosten minimiert sowie die Fehlerbewertung standardisiert werden. Die fischertechnik Sortieranlage wird mit Werkstücken in drei verschiedenen Farben geliefert. Diese Werkstücke sind mit drei Bearbeitungsmerkmalen sowie verschiedenen Fehlerbildern versehen. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschließend anhand ihrer Qualitätsmerkmale von der künstlichen Intelligenz sortiert. Die verwendete KI ist mit maschinellem Lernen in Tensorflow realisiert, bei dem ein künstliches neuronales Netz mit Bilddaten eintrainiert wurde. Die eingelernte KI wird auf dem fischertechnik TXT 4.0 Controller ausgeführt. Die Ablaufsteuerung des Modells ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert. Eigene KI-Anwendungen generieren Wer einen Schritt weiter gehen möchte, dem steht die Möglichkeit zur Generierung eigener KI-Anwendungen zur Verfügung. Das Eintrainieren erfolgt hierbei in Python, wofür zur Erklärung ein entsprechendes Beispielprojekt bereitgestellt wird. Modellaufbau der Sortierstrecke mit KI Sortieranlage für Werkstücke in 3 verschiedenen Farben (weiß, rot, blau), mit 3 verschiedenen Bearbeitungsmerkmalen (Bohrung, Ausfräsungen, Bohrung+Ausfräsungen) sowie verschiedenen Fehlerbildern (Bohrung unrund, Bohrung fehlt, Ausfräsungen fehlen ganz oder teilweise, Risse im Werkstück. Diese Bearbeitungs- und Fehlermerkmale werden mit entsprechenden Klebeetiketten auf den Werkstücken simuliert. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschließend in 4 verschiedene Schächte sortiert. Die KI ist mit Tensorflow realisiert und wird auf dem TXT 4.0 Controller ausgeführt. Es können auch eigene KI-Modelle generiert werden. Das Eintrainieren erfolgt auf einem Rechner in Python. Ein entsprechendes Beispielprojekt wird zur Verfügung gestellt. Die Ablaufsteuerung für die Sortieranlage ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert.

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Künstliche Intelligenz in Forschung, Bildung und IndustrieDer Einsatz von künstlicher Intelligenz in Industrie, Bildung und Forschung wird immer wichtiger. Um dieses komplexe Thema hands-on zu visualisieren, eignet sich das Modell Qualitätssicherung mit KI-System von fischertechnik hervorragend. Es wird dank Verknüpfung von Theorie und Praxis ein nachhaltiges Lernerlebnis geschaffen.Visualisierung von Qualitätssicherung durch KI mit fischertechnikDer Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Qualitätskontrolle bringt viele Vorteile mit sich, welche beispielsweise in der Automobilindustrie bereits genutzt werden. Es können Prozesse verkürzt, Fehlerquoten und Kosten minimiert sowie die Fehlerbewertung standardisiert werden. Die fischertechnik Sortieranlage wird mit Werkstücken in drei verschiedenen Farben geliefert. Diese Werkstücke sind mit drei Bearbeitungsmerkmalen sowie verschiedenen Fehlerbildern versehen. Die Werkstücke werden von der Kamera gescannt und mit Hilfe der eintrainierten KI klassifiziert. Je nach Farbe, Merkmal und Fehlerbild werden die Werkstücke anschließend anhand ihrer Qualitätsmerkmale von der künstlichen Intelligenz sortiert. Die verwendete KI ist mit maschinellem Lernen in Tensorflow realisiert, bei dem ein künstliches neuronales Netz mit Bilddaten eintrainiert wurde. Die eingelernte KI wird auf dem fischertechnik TXT 4.0 Controller ausgeführt. Die Ablaufsteuerung des Modells ist in der Programmierumgebung ROBO Pro Coding und in Python implementiert.Eigene KI-Anwendungen generierenWer einen Schritt weiter gehen möchte, dem steht die Möglichkeit zur Generierung eigener KI-Anwendungen zur Verfügung. Das Eintrainieren erfolgt hierbei in Python, wofür zur Erklärung ein entsprechendes Beispielprojekt bereitgestellt wird.Modellaufbau der Sortierstrecke mit KISortieranlage für Werkstücke in 3 verschiedenen Farben (weiß, rot, blau), mit 3 verschiedenen Bearbeitungsmerkmalen...

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