Die Automobilindustrie war schon immer eine Bastion der strukturierten Entwicklung. Im digitalen Zeitalter steigt jedoch der Bedarf an flexibleren Ansätzen. Im Gegensatz zu traditionellen Entwicklungsprozessen ist die agile Methodik nichtlinear und ermöglicht eine höhere Anpassungsfähigkeit – insbesondere bei kurzfristigen Änderungen.
Kontrollierte Agilität
Bei der agilen Softwareentwicklung in der Automobilindustrie geht es nicht darum, auf die Schnelle neue Versionen auf den Markt zu bringen – auch wenn das in anderen Branchen funktionieren mag. Autos sind sicherheitskritische Produkte, da gibt es keinen Spielraum für Fehler. Dennoch kann die Automobilindustrie von einem agilen Ansatz profitieren.
Durch die Implementierung kontrollierter agiler Prozesse können Entwickler sicherstellen, dass sich kleine Updates nicht nachteilig auf das gesamte Fahrzeug auswirken. Dieser Ansatz ermöglicht es den Entwicklern, kleine iterative Änderungen vorzunehmen und gleichzeitig die Anforderungen der Automobilindustrie zu erfüllen.
Vorteile iterativer Entwicklung
Aus Sicht des Entwicklers bietet der agile Ansatz viele Vorteile. Menschen haben Schwierigkeiten, große Aufgaben zu bewältigen, daher ist es praktisch, diese in kleinere Teile zu zerlegen. Eine große Aufgabe, wie die Entwicklung einer völlig neuen Funktion, kann überwältigend wirken. Die Aufteilung in kleinere, überschaubare Teile entspricht eher dem natürlichen menschlichen Verhalten und ermöglicht eine höhere Produktivität und Flexibilität.
Die Entwickler können effizienter arbeiten, wenn sie sich in verschiedenen Phasen auf bestimmte Funktionen konzentrieren und diese in kleinen Schritten freigeben. Dieser iterative Prozess erhöht nicht nur die Produktivität, sondern stellt auch sicher, dass jede Funktion gründlich getestet wird, bevor sie weiterentwickelt wird. Das ist entscheidend, wenn es um die Sicherheit eines Fahrzeugs geht.
Wie KI-Tools den agilen Entwicklungsprozess unterstützen können
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Entwicklungsprozess zu rationalisieren. Ein Beispiel ist die Fehlersuche in einem System. Klassische Systeme erfordern oft eine manuelle Suche, die für Entwickler wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen ist. KI kann helfen, Kundenanforderungen zu verstehen, Tests zu generieren und sicherzustellen, dass diese Tests den Anforderungen entsprechen. KI kann Entwicklern helfen, Fehler schneller zu beheben, indem sie das gesamte Softwaresystem abbildet und aufzeigt, welche Codezeilen sich geändert haben, welche getestet werden müssen und welche Probleme verursachen. Dies hilft bei der Erkennung von Fehlern, einschließlich solcher, die aus unvorhergesehenen Szenarien und Randbedingungen resultieren, die andernfalls schwer zu finden wären.
Die Automatisierung dieser Aspekte ermöglicht den Entwicklern einen agileren Ansatz bei der Softwareentwicklung und beim Testen, da sie schneller ein Feedback zur Qualität erhalten und sich auf das konzentrieren können, was sie am besten können: die Entwicklung neuartiger Lösungen für die Automobilindustrie.
Die Automobilindustrie steht vor einem großen Wandel. Wenn softwaredefinierte Fahrzeuge zur Norm werden, ist die Notwendigkeit einer agilen Entwicklung wichtiger denn je. Durch die Integration dieser Methoden und den Einsatz von KI-Werkzeugen können Entwickler ihre Innovationskraft und Effizienz steigern.
