Einfach Komplex – Der Software- und IT-Podcast Archiv
121 Episoden
51 Minuten
Klassische Software wird für Menschen gebaut, die durch Oberflächen klicken, oder für Entwickler, die REST-APIs ansprechen. Mit Large Language Models kommt ein neuer erster Nutzer hinzu: die KI selbst. Daraus folgt die These, dass sich SaaS-Anbieter zu Harness-Anbietern entwickeln. Ihre Software bleibt der Ort, an dem Fachlogik, Konnektivität und Ergebnisse liegen, wird aber so gebaut, dass ein beliebiges Modell sie über Tool Calls bedienen kann. Gleichzeitig spricht viel dafür, dass MCP mittelfristig REST und GraphQL als bevorzugte Schnittstelle ablöst, weil Modelle sie am besten verstehen.
Ein Modell wie Opus, Gemini oder GPT kann für sich genommen nur Text entgegennehmen und mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit Text zurückgeben. Es merkt sich nichts zwischen zwei Anfragen, kann keine Datei lesen und keine Verbindung zu einem Server aufbauen. Alles, was ein Modell darüber hinaus nutzbar macht, fasst der Begriff Harness zusammen, wörtlich das Geschirr oder Trapez, das beim Kitesurfen die Kraft des Schirms auf den Körper überträgt. Daher die Formel Agent gleich Modell plus Harness.
Der Harness ist deterministische Software. Er verwaltet den Kontext, der bei jeder Anfrage vollständig neu an das Modell geht, und komprimiert ihn per Compaction, wenn das Kontextfenster vollläuft. Er registriert Tools, deren Namen und Parameter als JSON Schema im Kontext stehen, und übersetzt die Textantwort des Modells in einen echten Funktionsaufruf, etwa um einen OPC UA Client zu konfigurieren und mit einem Server zu verbinden. Das Ergebnis fließt zurück ins Modell, das im agentischen Loop weiterarbeitet, bis die Aufgabe erledigt ist oder eine Abbruchbedingung greift. Ein guter Harness engt dabei den Lösungsraum ein, gibt bei fehlerhaften Parametern gezielt Feedback und fragt bei Mehrdeutigkeiten per Elicitation beim Nutzer nach. So werden auch kleinere, günstigere Modelle brauchbar.
Über das Model Context Protocol, kurz MCP, hängen mehrere domänenspezifische Harnesses, etwa für Industriedigitalisierung, CRM, Kalender oder E-Mail, gleichzeitig an einem austauschbaren Modell. An dieser Grenze wird von probabilistisch auf deterministisch umgeschaltet: Validierung und Berechtigungen lassen sich dort verbindlich durchsetzen, während Anweisungen im Prompt immer nur Wahrscheinlichkeiten verschieben. Wer Modell, Schnittstelle und Harness heute sauber trennt, kann später auf ein lokal betriebenes Open-Weight-Modell wechseln und sensible Daten im eigenen Haus halten, ohne an Eurer Lösung etwas zu ändern.
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Einfach Komplex ist ein Podcast von Heisenware.
Weitere Infos und ein kostenloser Test: https://heisenware.com/einfach-komplex
Kontakt: podcast@heisenware.com
Ein Modell wie Opus, Gemini oder GPT kann für sich genommen nur Text entgegennehmen und mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit Text zurückgeben. Es merkt sich nichts zwischen zwei Anfragen, kann keine Datei lesen und keine Verbindung zu einem Server aufbauen. Alles, was ein Modell darüber hinaus nutzbar macht, fasst der Begriff Harness zusammen, wörtlich das Geschirr oder Trapez, das beim Kitesurfen die Kraft des Schirms auf den Körper überträgt. Daher die Formel Agent gleich Modell plus Harness.
Der Harness ist deterministische Software. Er verwaltet den Kontext, der bei jeder Anfrage vollständig neu an das Modell geht, und komprimiert ihn per Compaction, wenn das Kontextfenster vollläuft. Er registriert Tools, deren Namen und Parameter als JSON Schema im Kontext stehen, und übersetzt die Textantwort des Modells in einen echten Funktionsaufruf, etwa um einen OPC UA Client zu konfigurieren und mit einem Server zu verbinden. Das Ergebnis fließt zurück ins Modell, das im agentischen Loop weiterarbeitet, bis die Aufgabe erledigt ist oder eine Abbruchbedingung greift. Ein guter Harness engt dabei den Lösungsraum ein, gibt bei fehlerhaften Parametern gezielt Feedback und fragt bei Mehrdeutigkeiten per Elicitation beim Nutzer nach. So werden auch kleinere, günstigere Modelle brauchbar.
Über das Model Context Protocol, kurz MCP, hängen mehrere domänenspezifische Harnesses, etwa für Industriedigitalisierung, CRM, Kalender oder E-Mail, gleichzeitig an einem austauschbaren Modell. An dieser Grenze wird von probabilistisch auf deterministisch umgeschaltet: Validierung und Berechtigungen lassen sich dort verbindlich durchsetzen, während Anweisungen im Prompt immer nur Wahrscheinlichkeiten verschieben. Wer Modell, Schnittstelle und Harness heute sauber trennt, kann später auf ein lokal betriebenes Open-Weight-Modell wechseln und sensible Daten im eigenen Haus halten, ohne an Eurer Lösung etwas zu ändern.
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1 Stunde 2 Minuten
Wie hört die deutschsprachige Tech-Community Podcasts? Das will die erste große Tech-Podcast-Umfrage herausfinden, gestartet vom Engineering Kiosk, und wir sind dabei. Macht bis zum 24. Dezember mit, es dauert nur ein paar Minuten: https://engineeringkiosk.github.io/german-tech-podcast-survey/
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Ein Over-the-Air-Update ist eine verteilte Transaktion auf Hardware, vor der gerade niemand steht. Der USB-Stick des Servicetechnikers funktioniert bei einem Gerät, aber nicht bei einer Roboterflotte, und er hinterlässt keinen Audit-Trail. Geprägt hat das Verfahren die Automobilindustrie. Mit dem Cyber Resilience Act wird es für jeden Hersteller zum Thema: Schwachstellen müssen gemeldet und über den Supportzeitraum mit Sicherheitsupdates behoben werden.
Aktualisieren lässt sich auf mehreren Ebenen, vom Bootloader und der Firmware über Betriebssystem und Container bis zu Apps, Agenten und reinen Konfigurationsdateien. Je tiefer die Ebene, desto teurer der Fehler, im schlimmsten Fall bleibt ein Hard Brick. Ein komplettes Image ist einfach und unabhängig vom Zustand des Zielsystems, ein Delta spart Bandbreite, setzt aber voraus, dass Ihr den Stand jedes Geräts exakt kennt. Weil Geräte im geschützten Netz von außen nicht erreichbar sind, läuft die Verteilung meist hybrid: Über eine ausgehende MQTT- oder WebSocket-Verbindung kommt nur der Anstoß, das Paket holt sich ein Agent auf dem Gerät selbst per HTTPS.
Damit ein fehlgeschlagenes Update kein Gerät lahmlegt, landet die neue Version bei A/B-Partitionen neben der laufenden, wird geprüft und erst dann aktiviert. Besteht sie den Health Check nicht, folgt der Rollback. Für das Vertrauen sorgen zwei getrennte Mechanismen: die Signatur des Pakets, deren Public Key auf dem Gerät hinterlegt ist, und das TLS-Zertifikat des Update-Servers, das in einer eigenen PKI wechseln können muss, ohne die Flotte auszusperren. Wer weitergehen will, schützt sich gegen manipulierte Rollbacks und verankert die Kette per Secure Boot in der Hardware, über einmalig gebrannte eFuses oder ein TPM.
Wie groß der Blast Radius werden kann, hat CrowdStrike im Juli 2024 gezeigt: Eine fehlerhafte Konfigurationsdatei war 78 Minuten im Umlauf und legte 8,5 Millionen Windows-Systeme lahm, weil sie an alle gleichzeitig ging. Gestaffelte Rollouts und Canary Releases begrenzen genau das. Zum Schluss geht es darum, wie die Heisenware-Agenten aktualisiert werden: komplettes Image, Push über MQTT, signiertes Manifest und ein A/B-Verfahren, das automatisch zurückrollt, wenn nach 60 Sekunden keine Broker-Verbindung steht oder der Agent mehrfach hintereinander abstürzt.
Links zur Folge:
Tech-Podcast-Umfrage: https://engineeringkiosk.github.io/german-tech-podcast-survey/
CrowdStrike Post Incident Review: https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/falcon-content-update-preliminary-post-incident-report/
Cyber Resilience Act: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/2847/oj
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Ein Over-the-Air-Update ist eine verteilte Transaktion auf Hardware, vor der gerade niemand steht. Der USB-Stick des Servicetechnikers funktioniert bei einem Gerät, aber nicht bei einer Roboterflotte, und er hinterlässt keinen Audit-Trail. Geprägt hat das Verfahren die Automobilindustrie. Mit dem Cyber Resilience Act wird es für jeden Hersteller zum Thema: Schwachstellen müssen gemeldet und über den Supportzeitraum mit Sicherheitsupdates behoben werden.
Aktualisieren lässt sich auf mehreren Ebenen, vom Bootloader und der Firmware über Betriebssystem und Container bis zu Apps, Agenten und reinen Konfigurationsdateien. Je tiefer die Ebene, desto teurer der Fehler, im schlimmsten Fall bleibt ein Hard Brick. Ein komplettes Image ist einfach und unabhängig vom Zustand des Zielsystems, ein Delta spart Bandbreite, setzt aber voraus, dass Ihr den Stand jedes Geräts exakt kennt. Weil Geräte im geschützten Netz von außen nicht erreichbar sind, läuft die Verteilung meist hybrid: Über eine ausgehende MQTT- oder WebSocket-Verbindung kommt nur der Anstoß, das Paket holt sich ein Agent auf dem Gerät selbst per HTTPS.
Damit ein fehlgeschlagenes Update kein Gerät lahmlegt, landet die neue Version bei A/B-Partitionen neben der laufenden, wird geprüft und erst dann aktiviert. Besteht sie den Health Check nicht, folgt der Rollback. Für das Vertrauen sorgen zwei getrennte Mechanismen: die Signatur des Pakets, deren Public Key auf dem Gerät hinterlegt ist, und das TLS-Zertifikat des Update-Servers, das in einer eigenen PKI wechseln können muss, ohne die Flotte auszusperren. Wer weitergehen will, schützt sich gegen manipulierte Rollbacks und verankert die Kette per Secure Boot in der Hardware, über einmalig gebrannte eFuses oder ein TPM.
Wie groß der Blast Radius werden kann, hat CrowdStrike im Juli 2024 gezeigt: Eine fehlerhafte Konfigurationsdatei war 78 Minuten im Umlauf und legte 8,5 Millionen Windows-Systeme lahm, weil sie an alle gleichzeitig ging. Gestaffelte Rollouts und Canary Releases begrenzen genau das. Zum Schluss geht es darum, wie die Heisenware-Agenten aktualisiert werden: komplettes Image, Push über MQTT, signiertes Manifest und ein A/B-Verfahren, das automatisch zurückrollt, wenn nach 60 Sekunden keine Broker-Verbindung steht oder der Agent mehrfach hintereinander abstürzt.
Links zur Folge:
Tech-Podcast-Umfrage: https://engineeringkiosk.github.io/german-tech-podcast-survey/
CrowdStrike Post Incident Review: https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/falcon-content-update-preliminary-post-incident-report/
Cyber Resilience Act: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/2847/oj
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1 Stunde 15 Minuten
Kevin Riedl, Gründer und CEO der Softwareagentur Wavect, diskutiert mit uns den aktuellen Stand KI-gestützter Softwareentwicklung. Statt einzelner Prompts definieren Teams zunehmend Ziele mit klaren Akzeptanzkriterien und lassen Agenten in Schleifen arbeiten, bis diese erfüllt und durch Tests belegt sind. Dieses Loop-based Engineering verlagert den Aufwand in die Spezifikation. Agenten erschließen sich eine Codebase inzwischen selbst, schreiben dafür eigene Bash- und Python-Skripte und probieren Lösungen in Wegwerfcontainern aus, bevor sie Code ändern. Kritisch bleibt, ob die von der KI geschriebenen Tests die Kriterien wirklich prüfen oder nur grün werden sollen.
Arbeiten mehrere Agenten parallel am selben Repository, trennen isolierte Git‑Worktrees die Änderungen. Ein Orchestrierungsagent legt Reihenfolge und Parallelisierbarkeit der Issues fest. Die Qualität sichern Quality Gates als harte Prüfungen in der CI, etwa Skripte, die zu lange Dateien, abweichende Namenskonventionen oder versehentlich übernommene Kundendaten erkennen. Regeln für alle Sessions stehen in Dateien wie CLAUDE.md oder AGENTS.md, die jeder Agent zu Beginn liest. Je kohärenter eine Codebase benannt und strukturiert ist, desto schneller findet sich die KI darin zurecht. Ende-zu-Ende-Tests, früher wegen des Wartungsaufwands sparsam eingesetzt, werden wieder attraktiv, weil die KI sie schreibt und pflegt.
Die heutigen Tokenpreise gelten als stark subventioniert. Wer vorausplant, senkt den Verbrauch: Modellrouter verteilen Anfragen je nach Komplexität auf passende Modelle, Codemapper bilden die Codebase als semantischen Graphen ab, und Kompressionstools kürzen CLI-Ausgaben, bevor sie im Kontext landen. Eine Alternative sind Open-Weight-Modelle wie Kimi oder GLM, deren Selbstbetrieb allerdings schnell fünfstellige Hardwarekosten verursacht und sich erst bei Dauerlast rechnet. Quantisierung senkt den Bedarf, kostet aber Genauigkeit.
Mit dem Tempo wachsen die Risiken. Ein Agent mit weitreichenden Rechten liest auch .env-Dateien mit Secrets, packt beim Bauen eines Docker-Images womöglich Dateien ein, die nicht hineingehören, und findet erstaunlich kreative Wege um Einschränkungen herum. Sandboxing, Secret Management und risikobasierte Reviews gewinnen deshalb an Gewicht, ebenso der Umgang mit der eigenen Aufmerksamkeit, die bei vielen parallel laufenden Agenten zum eigentlichen Engpass wird.
Kevins Tool-Empfehlungen zum Token-Sparen:
RTK: https://github.com/rtk-ai/rtk
Graphify: https://github.com/safishamsi/graphify
LeanCTX: https://github.com/yvgude/lean-ctx
Wavect: https://wavect.io/
Kevin Riedl auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wsdt/
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Arbeiten mehrere Agenten parallel am selben Repository, trennen isolierte Git‑Worktrees die Änderungen. Ein Orchestrierungsagent legt Reihenfolge und Parallelisierbarkeit der Issues fest. Die Qualität sichern Quality Gates als harte Prüfungen in der CI, etwa Skripte, die zu lange Dateien, abweichende Namenskonventionen oder versehentlich übernommene Kundendaten erkennen. Regeln für alle Sessions stehen in Dateien wie CLAUDE.md oder AGENTS.md, die jeder Agent zu Beginn liest. Je kohärenter eine Codebase benannt und strukturiert ist, desto schneller findet sich die KI darin zurecht. Ende-zu-Ende-Tests, früher wegen des Wartungsaufwands sparsam eingesetzt, werden wieder attraktiv, weil die KI sie schreibt und pflegt.
Die heutigen Tokenpreise gelten als stark subventioniert. Wer vorausplant, senkt den Verbrauch: Modellrouter verteilen Anfragen je nach Komplexität auf passende Modelle, Codemapper bilden die Codebase als semantischen Graphen ab, und Kompressionstools kürzen CLI-Ausgaben, bevor sie im Kontext landen. Eine Alternative sind Open-Weight-Modelle wie Kimi oder GLM, deren Selbstbetrieb allerdings schnell fünfstellige Hardwarekosten verursacht und sich erst bei Dauerlast rechnet. Quantisierung senkt den Bedarf, kostet aber Genauigkeit.
Mit dem Tempo wachsen die Risiken. Ein Agent mit weitreichenden Rechten liest auch .env-Dateien mit Secrets, packt beim Bauen eines Docker-Images womöglich Dateien ein, die nicht hineingehören, und findet erstaunlich kreative Wege um Einschränkungen herum. Sandboxing, Secret Management und risikobasierte Reviews gewinnen deshalb an Gewicht, ebenso der Umgang mit der eigenen Aufmerksamkeit, die bei vielen parallel laufenden Agenten zum eigentlichen Engpass wird.
Kevins Tool-Empfehlungen zum Token-Sparen:
RTK: https://github.com/rtk-ai/rtk
Graphify: https://github.com/safishamsi/graphify
LeanCTX: https://github.com/yvgude/lean-ctx
Wavect: https://wavect.io/
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1 Stunde 5 Minuten
Hans Michael Krause ist Director Ecosystem ctrlX World bei Bosch Rexroth und verantwortet dort das Partnernetzwerk rund um ctrlX Automation und ctrlX OS. Mit ihm nehmen wir Software-defined Automation auseinander, ein Begriff, der als Buzzword herumläuft, technisch aber sehr konkret ist. Ausgangspunkt ist der Normalzustand vieler Fabriken: für jede Maschinengattung eine eigene Steuerung, eine eigene Sprache und eine eigene IDE, von IEC 61131 über G-Code bis zur herstellereigenen Robotersprache, dazu kompilierter Code auf dem Gerät und Versionierung per USB-Stick.
Software-defined heißt zuerst, Software von Hardware zu entkoppeln. Echtzeit braucht dafür keine Spezialhardware mehr: Standard-Ethernet mit EtherCAT oder Profinet, Industrie-PCs mit jitterarmen Netzwerkkarten und Linux mit PREEMPT_RT reichen für Zykluszeiten im Millisekundenbereich. Die Trennung zwischen zertifizierter Maschinenfunktion und beliebigem Container daneben übernimmt der Scheduler. Darüber liegt der Data Layer, ein semantisch strukturierter Datenbaum, über den alle Apps kommunizieren, auch die SPS selbst, und den Ihr über OPC UA, MQTT oder REST anzapfen könnt. Auch bidirektional, indem der nicht echtzeitfähige Teil Werte in ein Register legt, das die Steuerung im nächsten Zyklus ausliest.
Im zweiten Teil geht es um das Ökosystem: warum Bosch Rexroth Motion Control und Steuerungsarchitektur als eigene Stärke setzt und Vision, HMI oder Low-Code an inzwischen mehr als 100 Partner mit über 100 Apps im Marktplatz abgibt, Wettbewerber eingeschlossen. Dazu Device Management aus der Ferne, das mit Cyber Resilience Act und NIS2 vom No-Go zur Anforderung wird.
Links zur Folge:
ctrlX Ecosystem https://apps.boschrexroth.com/microsites/ctrlx-automation/de/
https://www.linkedin.com/in/hansmichaelkrause
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Software-defined heißt zuerst, Software von Hardware zu entkoppeln. Echtzeit braucht dafür keine Spezialhardware mehr: Standard-Ethernet mit EtherCAT oder Profinet, Industrie-PCs mit jitterarmen Netzwerkkarten und Linux mit PREEMPT_RT reichen für Zykluszeiten im Millisekundenbereich. Die Trennung zwischen zertifizierter Maschinenfunktion und beliebigem Container daneben übernimmt der Scheduler. Darüber liegt der Data Layer, ein semantisch strukturierter Datenbaum, über den alle Apps kommunizieren, auch die SPS selbst, und den Ihr über OPC UA, MQTT oder REST anzapfen könnt. Auch bidirektional, indem der nicht echtzeitfähige Teil Werte in ein Register legt, das die Steuerung im nächsten Zyklus ausliest.
Im zweiten Teil geht es um das Ökosystem: warum Bosch Rexroth Motion Control und Steuerungsarchitektur als eigene Stärke setzt und Vision, HMI oder Low-Code an inzwischen mehr als 100 Partner mit über 100 Apps im Marktplatz abgibt, Wettbewerber eingeschlossen. Dazu Device Management aus der Ferne, das mit Cyber Resilience Act und NIS2 vom No-Go zur Anforderung wird.
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56 Minuten
Dr. Julian Weller, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, ist unser Gast für das Thema „Condition Monitoring“. Promoviert hat er über Prescriptive Analytics, also darüber, wie sich aus Produktionsdaten konkrete Handlungsempfehlungen ableiten lassen. In der Praxis steht man davor allerdings meist ein paar Stufen weiter unten. Zustandsüberwachung klingt nach einem langweiligen Datenthema, ist aber die Voraussetzung für alles, was danach kommt. Die klassischen Leistungsstufen reichen von deskriptiv über Diagnose und Prädiktion bis zur Präskription, und wer die erste Stufe überspringt, scheitert zuverlässig an der vierten. Zuerst geht es also darum, Maschinendaten wie Motorstrom, Anpressdruck oder Vibration überhaupt zu erfassen und zu kontextualisieren, denn ein Fehlercode 100 ohne Bedeutung ist kein Zustand, sondern nur eine Zahl.
Technisch führt der Weg von der SPS über OPC UA und die Maschinennetze der Fabrik nach außen, oder eben über ein IoT-Device mit SIM-Karte direkt an der Anlage, das den Umweg durch sieben Sicherheitszonen umgeht. Welche Variante durchsetzbar ist, hängt stark von der Branche ab, denn Automobil und Medizintechnik ticken anders als Lebensmittel oder Möbelindustrie. Dazu kommt die Frage, wer die Überwachung überhaupt betreibt. Der Komponentenhersteller, der Maschinenbauer und der Betreiber haben jeweils eigene Interessen, und wer eine Presse mit eigener Plattform kauft, hat Ofen und Roboter davor und dahinter trotzdem nicht abgedeckt. Genau deshalb entstehen daneben immer wieder Retrofit-Lösungen über die gesamte Linie.
Bei der Datenanalyse gilt eine unbequeme Faustregel: Rund zwanzig Prozent der Projektzeit gehen dafür drauf, überhaupt herauszufinden, ob in den Daten etwas Verwertbares steckt. Das läuft hypothesengeleitet und über Gespräche an der Anlage, weil deutsche Maschinen so gebaut sind, dass sie zwanzig Jahre nicht ausfallen, und damit fehlen ausgerechnet die Labels für Fehlerfälle. Alte Serviceberichte werden hier wieder interessant, weil Sprachmodelle daraus nachträglich Ausfallzeitpunkte extrahieren können. Kurios ist dabei, dass der für Menschen optimale Wartungsbericht mit Ankreuzfeldern, Abkürzungen und rotem Stift für OCR und Sprachmodelle der Albtraum ist. Bei der Ablage der extrahierten Informationen zeichnet sich ab, dass reine Textähnlichkeit über Embeddings zu kurz greift und sich Ansätze durchsetzen, die eher wie Coding-Agenten funktionieren, also strukturierte Dateien in navigierbaren Ordnerstrukturen.
In der Realität scheitern anspruchsvolle Modelle oft an Concept und Context Drift, wenn sich Hallentemperatur, Material oder der Zustand nach einem Teiletausch ändern. Deshalb laufen auf vielen Anlagen bis heute Grenzwertüberwachungen mit E-Mail-Versand statt neuronaler Netze, weil der Mehrwert fast identisch ist. Auch mehr Sensorik ist nicht automatisch besser, denn technische Verfügbarkeiten multiplizieren sich und jeder zusätzliche Sensor kann selbst zum Stillstandsgrund werden. Vibrationsanalyse per Fourier-Transformation braucht zudem Auflösung und Rechenleistung, die vor Ort meist fehlen. Am Ende zählt, ob die Überwachung auf Qualität, Leistung oder Verfügbarkeit einzahlt. Sprachmodelle setzen sinnvoll als Layer darüber an, für Auswertung, Anpassung von Visualisierungen und Analysecode, aber eben erst, wenn die Datengrundlage steht.
Links zur Folge:
Dr. Julian Weller auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/julian-le-weller
Fraunhofer IEM: https://www.iem.fraunhofer.de
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Technisch führt der Weg von der SPS über OPC UA und die Maschinennetze der Fabrik nach außen, oder eben über ein IoT-Device mit SIM-Karte direkt an der Anlage, das den Umweg durch sieben Sicherheitszonen umgeht. Welche Variante durchsetzbar ist, hängt stark von der Branche ab, denn Automobil und Medizintechnik ticken anders als Lebensmittel oder Möbelindustrie. Dazu kommt die Frage, wer die Überwachung überhaupt betreibt. Der Komponentenhersteller, der Maschinenbauer und der Betreiber haben jeweils eigene Interessen, und wer eine Presse mit eigener Plattform kauft, hat Ofen und Roboter davor und dahinter trotzdem nicht abgedeckt. Genau deshalb entstehen daneben immer wieder Retrofit-Lösungen über die gesamte Linie.
Bei der Datenanalyse gilt eine unbequeme Faustregel: Rund zwanzig Prozent der Projektzeit gehen dafür drauf, überhaupt herauszufinden, ob in den Daten etwas Verwertbares steckt. Das läuft hypothesengeleitet und über Gespräche an der Anlage, weil deutsche Maschinen so gebaut sind, dass sie zwanzig Jahre nicht ausfallen, und damit fehlen ausgerechnet die Labels für Fehlerfälle. Alte Serviceberichte werden hier wieder interessant, weil Sprachmodelle daraus nachträglich Ausfallzeitpunkte extrahieren können. Kurios ist dabei, dass der für Menschen optimale Wartungsbericht mit Ankreuzfeldern, Abkürzungen und rotem Stift für OCR und Sprachmodelle der Albtraum ist. Bei der Ablage der extrahierten Informationen zeichnet sich ab, dass reine Textähnlichkeit über Embeddings zu kurz greift und sich Ansätze durchsetzen, die eher wie Coding-Agenten funktionieren, also strukturierte Dateien in navigierbaren Ordnerstrukturen.
In der Realität scheitern anspruchsvolle Modelle oft an Concept und Context Drift, wenn sich Hallentemperatur, Material oder der Zustand nach einem Teiletausch ändern. Deshalb laufen auf vielen Anlagen bis heute Grenzwertüberwachungen mit E-Mail-Versand statt neuronaler Netze, weil der Mehrwert fast identisch ist. Auch mehr Sensorik ist nicht automatisch besser, denn technische Verfügbarkeiten multiplizieren sich und jeder zusätzliche Sensor kann selbst zum Stillstandsgrund werden. Vibrationsanalyse per Fourier-Transformation braucht zudem Auflösung und Rechenleistung, die vor Ort meist fehlen. Am Ende zählt, ob die Überwachung auf Qualität, Leistung oder Verfügbarkeit einzahlt. Sprachmodelle setzen sinnvoll als Layer darüber an, für Auswertung, Anpassung von Visualisierungen und Analysecode, aber eben erst, wenn die Datengrundlage steht.
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1 Stunde 3 Minuten
Zu Gast ist Yannick Reinke, IT-Freelancer aus dem Allgäu mit eigener IT-Beratung und Schwerpunkt auf Microsoft-Technologie. Es geht um eine Sortierung des Portfolios entlang von drei Blöcken: Power Platform, Fabric samt Power BI sowie Copilot. Microsoft deckt gefühlt alles ab und die Tools greifen sauber ineinander, nur kann kaum jemand noch sagen, welches davon für welchen Fall das richtige ist.
In der Power Platform ist Power Apps das Frontend, Power Automate die Prozessengine und Dataverse die Datenhaltung. Programmiert wird in Power FX, allerdings eigenschaftsweise am jeweiligen Element und nicht als zusammenhängender Code, der sich versionieren oder am Stück von einer KI korrigieren ließe. Solange SharePoint oder Microsoft Lists als Quelle dienen, ist die Standardvariante in der E3-Lizenz enthalten, mit Dataverse wird es lizenzpflichtig und als Speicher schnell teuer. Bei den Daten ist Power BI das Visualisierungswerkzeug und Fabric die Plattform darunter, die Azure Data Factory, OneLake und Synapse zusammenfasst. Der Kern der Arbeit liegt dabei nicht im Dashboard, sondern im semantischen Modell samt Row Level Security, die bis auf Zeilenebene regelt, wer was sieht, und sich bis in die Copilot-Antworten durchzieht.
Beim dritten Block hilft es, die verschiedenen Dinge auseinanderzuhalten, die Microsoft alle Copilot nennt: den integrierten Copilot in Word, Excel, Teams und Outlook, den Copilot Chat mit Webwissen, Copilot Studio für Agenten auf eigener Knowledge Base und Microsoft Foundry, früher Azure AI Foundry, als Pro-Code-Plattform mit freier Modellauswahl. Dazu kommen die Frage nach Determinismus, wenn die Antwort eigentlich eine belastbare Zahl sein soll, und der Hinweis, dass acht von zehn vermeintlichen KI-Fällen in Wahrheit regelbasierte Workflows sind.
Links zur Folge:
IT-Beratung Reinke: https://www.it-beratung-reinke.de
Yannick Reinke auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/yannick-reinke-7688b2198/
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In der Power Platform ist Power Apps das Frontend, Power Automate die Prozessengine und Dataverse die Datenhaltung. Programmiert wird in Power FX, allerdings eigenschaftsweise am jeweiligen Element und nicht als zusammenhängender Code, der sich versionieren oder am Stück von einer KI korrigieren ließe. Solange SharePoint oder Microsoft Lists als Quelle dienen, ist die Standardvariante in der E3-Lizenz enthalten, mit Dataverse wird es lizenzpflichtig und als Speicher schnell teuer. Bei den Daten ist Power BI das Visualisierungswerkzeug und Fabric die Plattform darunter, die Azure Data Factory, OneLake und Synapse zusammenfasst. Der Kern der Arbeit liegt dabei nicht im Dashboard, sondern im semantischen Modell samt Row Level Security, die bis auf Zeilenebene regelt, wer was sieht, und sich bis in die Copilot-Antworten durchzieht.
Beim dritten Block hilft es, die verschiedenen Dinge auseinanderzuhalten, die Microsoft alle Copilot nennt: den integrierten Copilot in Word, Excel, Teams und Outlook, den Copilot Chat mit Webwissen, Copilot Studio für Agenten auf eigener Knowledge Base und Microsoft Foundry, früher Azure AI Foundry, als Pro-Code-Plattform mit freier Modellauswahl. Dazu kommen die Frage nach Determinismus, wenn die Antwort eigentlich eine belastbare Zahl sein soll, und der Hinweis, dass acht von zehn vermeintlichen KI-Fällen in Wahrheit regelbasierte Workflows sind.
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46 Minuten
TypeScript ist keine eigene Programmiersprache, sondern ein Typsystem über JavaScript, das beim Kompilieren wieder verschwindet. Am Ende läuft Vanilla JavaScript. Genau daran hat sich Burkhards jahrelange Skepsis entzündet: C++ zwingt Euch, alles zu typisieren, JavaScript wurde unter anderem erfunden, um diesen Ballast loszuwerden, und TypeScript schraubt ihn wieder obendrauf. Entstanden ist es bei Microsoft unter Anders Hejlsberg, dem Architekten hinter Turbo Pascal, Delphi und C#, von Anfang an öffentlich unter Apache-2.0-Lizenz.
Anders als die nominalen Typsysteme von Java oder C++ typisiert TypeScript strukturell, umgangssprachlich Duck Typing: Wenn die Form stimmt, passt der Typ. Der Compiler tsc führt nichts aus, er prüft nur die Konsistenz und meldet Fehler bereits in der IDE statt erst zur Laufzeit. Damit verschwinden die Klassiker, die Ihr sonst erst im Betrieb seht, etwa ein undefined mitten in der UI-Maske oder eine weiße Seite im Frontend. Wer nicht erzwingen will, kann bei JavaScript plus JSDoc bleiben und Typen nur dokumentieren. Testabdeckung ersetzt das übrigens nicht, Typisierung und Tests sind zwei orthogonale Dimensionen.
Der Auslöser für die Umstellung der Heisenware-Engine von Node.js mit Vanilla JavaScript auf TypeScript war allerdings KI. TypeScript ist alt genug für massive Präsenz in den Trainingsdaten, der vorhandene Code ist durch den Compiler-Check überdurchschnittlich sauber, und semantische Typnamen wie User oder ProductionOrder machen eine Codebase für ein LLM lesbar wie Fließtext. Ein durchdefinierter Typ lässt der KI keinen Interpretationsspielraum, und für Tool Calling und MCP lassen sich JSON-Schemata direkt aus den Typen ableiten. Wie schnell sich hier etwas bewegt, zeigt der Compiler selbst: Unter dem Codenamen Corsa nach Go portiert, um echtes Multithreading zu nutzen, ist TypeScript 7.0 am 8. Juli 2026 allgemein verfügbar geworden, mit Beschleunigungsfaktoren von acht bis zwölf bei vollen Builds.
Links zur Folge:
https://www.typescriptlang.org
https://github.com/microsoft/TypeScript
https://github.com/microsoft/typescript-go
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Einfach Komplex ist ein Podcast von Heisenware.
Heisenware kennenlernen: https://heisenware.com/einfach-komplex
Kontakt: podcast@heisenware.com
Anders als die nominalen Typsysteme von Java oder C++ typisiert TypeScript strukturell, umgangssprachlich Duck Typing: Wenn die Form stimmt, passt der Typ. Der Compiler tsc führt nichts aus, er prüft nur die Konsistenz und meldet Fehler bereits in der IDE statt erst zur Laufzeit. Damit verschwinden die Klassiker, die Ihr sonst erst im Betrieb seht, etwa ein undefined mitten in der UI-Maske oder eine weiße Seite im Frontend. Wer nicht erzwingen will, kann bei JavaScript plus JSDoc bleiben und Typen nur dokumentieren. Testabdeckung ersetzt das übrigens nicht, Typisierung und Tests sind zwei orthogonale Dimensionen.
Der Auslöser für die Umstellung der Heisenware-Engine von Node.js mit Vanilla JavaScript auf TypeScript war allerdings KI. TypeScript ist alt genug für massive Präsenz in den Trainingsdaten, der vorhandene Code ist durch den Compiler-Check überdurchschnittlich sauber, und semantische Typnamen wie User oder ProductionOrder machen eine Codebase für ein LLM lesbar wie Fließtext. Ein durchdefinierter Typ lässt der KI keinen Interpretationsspielraum, und für Tool Calling und MCP lassen sich JSON-Schemata direkt aus den Typen ableiten. Wie schnell sich hier etwas bewegt, zeigt der Compiler selbst: Unter dem Codenamen Corsa nach Go portiert, um echtes Multithreading zu nutzen, ist TypeScript 7.0 am 8. Juli 2026 allgemein verfügbar geworden, mit Beschleunigungsfaktoren von acht bis zwölf bei vollen Builds.
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1 Stunde 3 Minuten
Wir begrüßen Stefan Herrmann, VP Product bei Cybus, als unseren Gast für das Thema Unified Namespace, kurz UNS. In vielen Industrieunternehmen wächst die IT- und OT-Landschaft über Jahre hinweg organisch, was meist in starren Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, Gateways mit unterschiedlichen Softwareständen und unstrukturierten Daten endet. Ein Unified Namespace löst dieses Integrationschaos, indem er als standardisiertes, integriertes Konzept alle Geräte, Senkrechten und Datenströme innerhalb eines Netzwerks einheitlich benennt und organisiert. Daten erhalten dadurch einen festen, vorhersehbaren Platz, wodurch Applikationen von direkten End-zu-End-Verbindungen entkoppelt werden.
Im Gegensatz zu einer klassischen Datenbank fungiert ein Unified Namespace als reiner Live-Datenstrom für Echtzeitdaten, an den Langzeitspeicher wie Historians oder Analysetools modular angedockt werden. Technisch basiert diese Architektur auf MQTT und einem zentralen Broker als Drehscheibe im Publish-Subscribe-Verfahren. Über hierarchisch verschachtelte Adressierungen, sogenannte Topics, lassen sich Datenstrukturen vom Werk über die Linie bis hin zum einzelnen Sensor logisch abbilden. Das ermöglicht eine eventgetriebene Kommunikation, bei der Funktionen wie Retained Messages den letzten bekannten Zustand puffern oder Last Will and Testament automatische Offline-Meldungen bei Verbindungsabbrüchen absetzen.
Da im industriellen Umfeld strenge Sicherheitsvorgaben gelten, wird die Zugriffssteuerung über ein rollenbasiertes Access-Management bis auf den einzelnen Datenpunkt granular geregelt und an bestehende IT-Benutzermanagements wie LDAP oder Entra-ID gekoppelt. Um diese menschliche und technische OT-IT-Konvergenz in Eurer Fertigung erfolgreich umzusetzen, ist eine klare Konvention notwendig. Hierfür empfiehlt sich der Aufbau einer übergreifenden Taskforce oder eines Center of Excellence, das OT, IT und die fachlichen Prozessverantwortlichen an einen Tisch bringt.
Links zur Folge
Cybus https://cybus.io
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Im Gegensatz zu einer klassischen Datenbank fungiert ein Unified Namespace als reiner Live-Datenstrom für Echtzeitdaten, an den Langzeitspeicher wie Historians oder Analysetools modular angedockt werden. Technisch basiert diese Architektur auf MQTT und einem zentralen Broker als Drehscheibe im Publish-Subscribe-Verfahren. Über hierarchisch verschachtelte Adressierungen, sogenannte Topics, lassen sich Datenstrukturen vom Werk über die Linie bis hin zum einzelnen Sensor logisch abbilden. Das ermöglicht eine eventgetriebene Kommunikation, bei der Funktionen wie Retained Messages den letzten bekannten Zustand puffern oder Last Will and Testament automatische Offline-Meldungen bei Verbindungsabbrüchen absetzen.
Da im industriellen Umfeld strenge Sicherheitsvorgaben gelten, wird die Zugriffssteuerung über ein rollenbasiertes Access-Management bis auf den einzelnen Datenpunkt granular geregelt und an bestehende IT-Benutzermanagements wie LDAP oder Entra-ID gekoppelt. Um diese menschliche und technische OT-IT-Konvergenz in Eurer Fertigung erfolgreich umzusetzen, ist eine klare Konvention notwendig. Hierfür empfiehlt sich der Aufbau einer übergreifenden Taskforce oder eines Center of Excellence, das OT, IT und die fachlichen Prozessverantwortlichen an einen Tisch bringt.
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60 Minuten
Wer Software, Firmware oder digitale Komponenten für die Industrie auf den Markt bringt, haftet künftig über den gesamten Produktlebenszyklus für die IT-Sicherheit. Der Cyber Resilience Act (CRA) der EU macht Cybersicherheit von der optionalen Produkteigenschaft zur harten gesetzlichen Pflicht. Das betrifft Embedded-Systeme im Schaltschrank genauso wie SCADA-Plattformen oder industrielle Cloud-Anwendungen. Gemeinsam mit Benjamin Becker von abl solutions ordnen wir die rechtlichen und technischen Anforderungen ein.
Das akuteste Thema des CRA ist die neue Meldepflicht, die bereits im September 2026 in Kraft tritt. Aktiv ausgenutzte Schwachstellen müssen innerhalb von nur 24 Stunden an die europäische Cybersicherheitsbehörde ENISA gemeldet werden, was vollkommen neue interne Prozesse in den Unternehmen erfordert. Dabei gilt im Audit ein unerbittliches Prinzip: Was nicht dokumentiert ist, existiert regulatorisch nicht. Jede Risikoanalyse und jede Architekturentscheidung muss lückenlos nachweisbar sein.
Ein zentraler Baustein ist das kontinuierliche Schwachstellen-Management über eine automatisierte Software Bill of Materials (SBOM). Damit lassen sich Abhängigkeiten und bekannte Sicherheitslücken in externen Komponenten oder Open-Source-Bibliotheken fortlaufend überwachen. Entscheidend ist dabei die Frage, wie sich diese automatisierten Risikoanalysen so in die CI/CD-Pipeline integrieren lassen, dass sie die Entwicklungsgeschwindigkeit nicht blockieren und die gesetzliche Konformität innerhalb der dreijährigen Übergangsfrist sichergestellt wird.
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Benjamin auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/benjaminbecker2/
Website abl solutions: https://abl-solutions.com/
Website Pallax-Plattform: https://pallax.io/
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Das akuteste Thema des CRA ist die neue Meldepflicht, die bereits im September 2026 in Kraft tritt. Aktiv ausgenutzte Schwachstellen müssen innerhalb von nur 24 Stunden an die europäische Cybersicherheitsbehörde ENISA gemeldet werden, was vollkommen neue interne Prozesse in den Unternehmen erfordert. Dabei gilt im Audit ein unerbittliches Prinzip: Was nicht dokumentiert ist, existiert regulatorisch nicht. Jede Risikoanalyse und jede Architekturentscheidung muss lückenlos nachweisbar sein.
Ein zentraler Baustein ist das kontinuierliche Schwachstellen-Management über eine automatisierte Software Bill of Materials (SBOM). Damit lassen sich Abhängigkeiten und bekannte Sicherheitslücken in externen Komponenten oder Open-Source-Bibliotheken fortlaufend überwachen. Entscheidend ist dabei die Frage, wie sich diese automatisierten Risikoanalysen so in die CI/CD-Pipeline integrieren lassen, dass sie die Entwicklungsgeschwindigkeit nicht blockieren und die gesetzliche Konformität innerhalb der dreijährigen Übergangsfrist sichergestellt wird.
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55 Minuten
Große Sprachmodelle sind mächtig, aber von Haus aus komplett isoliert. Wenn sie auf interne Firmendaten, lokale Code-Repositories oder Datenbanken zugreifen sollen, artete das bisher in architektonischem Wildwuchs aus: Für jedes neue KI-Tool mussten Entwickler eigene, maßgeschneiderte API-Wrapper schreiben. In Folge 112 räumen wir mit diesem Integrations-Chaos auf und schauen tief in den Maschinenraum des Model Context Protocol (MCP).
Wir erklären, warum MCP als offener Standard genau dieses Problem löst, indem es wie ein universeller USB-Anschluss zwischen KI-Anwendungen und lokalen Datenquellen fungiert. Dabei zerlegen wir die Architektur strikt in ihre Einzelteile: Du erfährst den entscheidenden Unterschied zwischen dem Host (wie der IDE Cursor oder einem Agenten-Framework), dem internen Client-Konnektor und dem lokalen MCP-Server, der die spezialisierten Tools und Datenquellen bereitstellt.
Technisch gehen wir der Frage auf den Grund, wie die Kommunikation via JSON-RPC 2.0 über Standard Input/Output (Stdio) oder Server-Sent Events (SSE) im Detail abläuft. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der IT-Sicherheit: Wir diskutieren, warum die lokale Code-Ausführung durch den MCP-Server einen natürlichen Airgap schafft und sicherstellt, dass Cloud-KIs niemals unkontrollierten Vollzugriff auf Eure Infrastruktur bekommen. Zum Schluss werfen wir einen Blick darauf, wie dieses Protokoll die Art und Weise verändern wird, wie wir in Zukunft Software und interne APIs designen.
MCP Website https://modelcontextprotocol.io/
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Wir erklären, warum MCP als offener Standard genau dieses Problem löst, indem es wie ein universeller USB-Anschluss zwischen KI-Anwendungen und lokalen Datenquellen fungiert. Dabei zerlegen wir die Architektur strikt in ihre Einzelteile: Du erfährst den entscheidenden Unterschied zwischen dem Host (wie der IDE Cursor oder einem Agenten-Framework), dem internen Client-Konnektor und dem lokalen MCP-Server, der die spezialisierten Tools und Datenquellen bereitstellt.
Technisch gehen wir der Frage auf den Grund, wie die Kommunikation via JSON-RPC 2.0 über Standard Input/Output (Stdio) oder Server-Sent Events (SSE) im Detail abläuft. Ein zentraler Fokus liegt dabei auf der IT-Sicherheit: Wir diskutieren, warum die lokale Code-Ausführung durch den MCP-Server einen natürlichen Airgap schafft und sicherstellt, dass Cloud-KIs niemals unkontrollierten Vollzugriff auf Eure Infrastruktur bekommen. Zum Schluss werfen wir einen Blick darauf, wie dieses Protokoll die Art und Weise verändern wird, wie wir in Zukunft Software und interne APIs designen.
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46 Minuten
Wenn wir Software in die industrielle Produktion bringen, stoßen wir On-Premise schnell auf ein massives Begriffschaos rund um virtuelle Maschinen, Container und Server-Betriebssysteme. In dieser Folge räumen wir architektonisch auf und sortieren die verschiedenen Ebenen der Virtualisierung für den praktischen Einsatz in der Fertigung.
Wir betrachten das klassische Hypervisor-Modell und klären den Unterschied zwischen Typ-1-Bare-Metal-Systemen wie KVM und Typ-2-Applikationen wie VMware oder VirtualBox. Dabei werfen wir auch einen Blick auf das Konzept der CPU-Privilegienringe. Wenn Altsysteme im Spiel sind, reicht reine Virtualisierung oft nicht mehr aus. Wir besprechen, warum echte Emulatoren wie QEMU oder 86box notwendig sind, um das exakte Hardware-Timing uralter Windows-Versionen nachzustellen, damit geschäftskritische Legacy-Software lauffähig bleibt.
Der technologische Schwerpunkt liegt auf der Containerisierung mit Docker. Hier räumen wir mit einer weit verbreiteten Fehlkonfiguration in der Industrie auf: dem Einsatz von Docker Desktop über das Windows-Subsystem for Linux (WSL) auf Windows-Servern. Wir beleuchten die gravierenden technischen Gründe, warum dieses Setup für den 24/7-Betrieb auf dem Shopfloor ungeeignet ist, sobald sich ein Nutzer abmeldet. Am Ende zeigen wir, warum eine schlanke Linux-Distribution wie Debian mit einem echten System-Account die einzig stabile Basis für eine Container-Infrastruktur darstellt und wie uns Emulation sogar beim automatischen Multi-Architecture-Build für ARM-Edge-Geräte hilft.
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Wir betrachten das klassische Hypervisor-Modell und klären den Unterschied zwischen Typ-1-Bare-Metal-Systemen wie KVM und Typ-2-Applikationen wie VMware oder VirtualBox. Dabei werfen wir auch einen Blick auf das Konzept der CPU-Privilegienringe. Wenn Altsysteme im Spiel sind, reicht reine Virtualisierung oft nicht mehr aus. Wir besprechen, warum echte Emulatoren wie QEMU oder 86box notwendig sind, um das exakte Hardware-Timing uralter Windows-Versionen nachzustellen, damit geschäftskritische Legacy-Software lauffähig bleibt.
Der technologische Schwerpunkt liegt auf der Containerisierung mit Docker. Hier räumen wir mit einer weit verbreiteten Fehlkonfiguration in der Industrie auf: dem Einsatz von Docker Desktop über das Windows-Subsystem for Linux (WSL) auf Windows-Servern. Wir beleuchten die gravierenden technischen Gründe, warum dieses Setup für den 24/7-Betrieb auf dem Shopfloor ungeeignet ist, sobald sich ein Nutzer abmeldet. Am Ende zeigen wir, warum eine schlanke Linux-Distribution wie Debian mit einem echten System-Account die einzig stabile Basis für eine Container-Infrastruktur darstellt und wie uns Emulation sogar beim automatischen Multi-Architecture-Build für ARM-Edge-Geräte hilft.
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1 Stunde 7 Minuten
Rust gewinnt seit Jahren Entwicklerherzen und positioniert sich als ernsthafte Alternative zu etablierten Größen wie C oder C++. Gemeinsam mit Marcel Koch schauen wir unter die Haube der Sprache und klären, warum der Hype absolut gerechtfertigt ist. Der historische Grundstein von Rust liegt zwar in der garantierten Speichersicherheit ohne bremsenden Garbage Collector, doch das ist längst nicht mehr der einzige Grund für den Siegeszug der Sprache.
Ein massiver Treiber für die aktuelle Verbreitung ist WebAssembly (WASM). Rust hat sich hier als absolute First-Class-Language etabliert. Durch die Möglichkeit, Kernlogik einmal zu schreiben und dann performant in den Browser zu bringen, verschwimmen die klassischen Grenzen zwischen Backend und Frontend. Plötzlich lassen sich rechenintensive Aufgaben mit nahezu nativer Geschwindigkeit direkt in Web-Applikationen ausführen, was völlig neue Architekturansätze ermöglicht.
Gleichzeitig werfen wir einen Blick auf die Developer Experience und die teils berüchtigte Lernkurve. Wer von Sprachen wie Python oder JavaScript kommt, wird anfangs unweigerlich mit dem strengen Compiler von Rust kämpfen. Doch genau dieser Compiler fungiert nicht als bloßer Fehler-Melder, sondern fast schon als strenger Mentor, der Entwickler zu sauberer Architektur zwingt. Ergänzt durch das hochgelobte Tooling rund um den Paketmanager Cargo bietet Rust ein modernes Ökosystem, das den Frust früherer C-Projekte schlichtweg überflüssig macht.
Links zur Folge
Marcel im Web https://marcelkoch.net
Marcel auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/mknet
Zu Cross-Plattform-Entwicklung mit Rust
https://www.heise.de/hintergrund/Cross-Plattform-Applikationen-mit-Rust-1-Langlebig-und-flexibel-10646857.html
https://www.heise.de/hintergrund/Cross-Plattform-Applikationen-mit-Rust-2-Crux-im-Einsatz-11163186.html
https://www.heise.de/hintergrund/Cross-Plattform-Applikationen-mit-Rust-3-Fachlichkeiten-und-Shell-Integration-11273602.html
Rust Buch https://rust-buch.de/
Konferenzen
https://www.md-devdays.de/act-details/1000897
https://oxidizeconf.com/sessions/beyond_ffi_shipping_native-libraries_in_rust
https://rustlab.it/talks/back-to-the-future-building-cloud-functions-lite-with-rust-and-cgi
Wikipedia https://de.wikipedia.org/wiki/Rust_(Programmiersprache)
Web Assembly https://de.wikipedia.org/wiki/WebAssembly
Rust Foundation https://rustfoundation.org/
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Ein massiver Treiber für die aktuelle Verbreitung ist WebAssembly (WASM). Rust hat sich hier als absolute First-Class-Language etabliert. Durch die Möglichkeit, Kernlogik einmal zu schreiben und dann performant in den Browser zu bringen, verschwimmen die klassischen Grenzen zwischen Backend und Frontend. Plötzlich lassen sich rechenintensive Aufgaben mit nahezu nativer Geschwindigkeit direkt in Web-Applikationen ausführen, was völlig neue Architekturansätze ermöglicht.
Gleichzeitig werfen wir einen Blick auf die Developer Experience und die teils berüchtigte Lernkurve. Wer von Sprachen wie Python oder JavaScript kommt, wird anfangs unweigerlich mit dem strengen Compiler von Rust kämpfen. Doch genau dieser Compiler fungiert nicht als bloßer Fehler-Melder, sondern fast schon als strenger Mentor, der Entwickler zu sauberer Architektur zwingt. Ergänzt durch das hochgelobte Tooling rund um den Paketmanager Cargo bietet Rust ein modernes Ökosystem, das den Frust früherer C-Projekte schlichtweg überflüssig macht.
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55 Minuten
KI schreibt heute Code in Sekunden, was für private Hobbyprojekte völlig ausreicht. Wer jedoch professionelle Software baut und Verantwortung für fremde Daten übernimmt, darf sich nicht im Blindflug auf generierte Snippets verlassen. Auf vielfachen Wunsch aus der Community klären wir in dieser Folge, wie man als angehender Entwickler das Handwerk heute richtig lernt, ohne wichtige Grundlagen zu überspringen.
Die reine Syntax einer bestimmten Programmiersprache ist dabei zweitrangig geworden. Entscheidend ist das tiefe Verständnis für fundamentale Konzepte der Informatik. Wer professionell entwickelt, muss Objektorientierung, den gezielten Einsatz von Datenstrukturen wie Arrays, Listen oder Key-Value-Stores sowie Laufzeitabschätzungen anhand der O-Notation beherrschen. Genauso unverzichtbar ist das Wissen um verteilte Systeme, Threads und Asynchronität in Event-Loops. Ohne diese architektonische Basis produziert KI schnell redundanten Code, der das DRY-Prinzip ignoriert und in der späteren Wartung schlichtweg kollabiert.
Gleichzeitig ist KI ein hervorragender Lernbegleiter, wenn man sie richtig bedient. Der Schlüssel liegt im iterativen Prompting: Abstrakte Probleme sollten in Ruhe Schritt für Schritt zerlegt werden, anstatt direkt nach fertigem Code zu verlangen. Die Rolle von Junior-Entwicklern verändert sich dadurch massiv. Das reine Tippen von Code rückt in den Hintergrund, während Fähigkeiten im Requirements Engineering, im Systemdesign und im Verständnis von Sicherheitsthemen wie Ports oder TLS-Verschlüsselung entscheidend werden.
Passend zu diesem Wandel wächst auch unser Team bei Heisenware. Wir suchen einen Solutions Engineer, der genau an dieser Schnittstelle ansetzt: Kundenanforderungen präzise verstehen und sie mit unserer Plattform in industrielle Software übersetzen. Hier geht’s zur Stellenausschreibung: https://join.com/companies/heisenware/16092771-solutions-engineer-m-w-d
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Die reine Syntax einer bestimmten Programmiersprache ist dabei zweitrangig geworden. Entscheidend ist das tiefe Verständnis für fundamentale Konzepte der Informatik. Wer professionell entwickelt, muss Objektorientierung, den gezielten Einsatz von Datenstrukturen wie Arrays, Listen oder Key-Value-Stores sowie Laufzeitabschätzungen anhand der O-Notation beherrschen. Genauso unverzichtbar ist das Wissen um verteilte Systeme, Threads und Asynchronität in Event-Loops. Ohne diese architektonische Basis produziert KI schnell redundanten Code, der das DRY-Prinzip ignoriert und in der späteren Wartung schlichtweg kollabiert.
Gleichzeitig ist KI ein hervorragender Lernbegleiter, wenn man sie richtig bedient. Der Schlüssel liegt im iterativen Prompting: Abstrakte Probleme sollten in Ruhe Schritt für Schritt zerlegt werden, anstatt direkt nach fertigem Code zu verlangen. Die Rolle von Junior-Entwicklern verändert sich dadurch massiv. Das reine Tippen von Code rückt in den Hintergrund, während Fähigkeiten im Requirements Engineering, im Systemdesign und im Verständnis von Sicherheitsthemen wie Ports oder TLS-Verschlüsselung entscheidend werden.
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1 Stunde 8 Minuten
Wir sprechen mit Fabian Fink, Game Lead bei Lotum, über die Architektur hinter massiv skalierenden Mobile Games. Wenn Millionen Nutzer gleichzeitig spielen, entstehen Lastspitzen, von denen sich viel für den Bau robuster Industrie- und B2B-Software lernen lässt.
Dabei geht es um handfeste Technologieentscheidungen: Warum setzt Lotum statt auf schwere Engines wie Unity oft auf schlanke Web-Technologien? Und wie baut man eine Architektur auf, die zentrale relationale Datenbanken bei viralem Wachstum zuverlässig vor dem Zusammenbruch schützt?
Außerdem werfen wir einen Blick auf KI in der Entwicklungspraxis. Lotum generiert lauffähige Prototypen bereits fast vollständig über Vibe-Coding. Das zeigt deutlich: Reines Programmieren tritt zunehmend in den Hintergrund, während die intelligente Orchestrierung von Systemarchitekturen zur Kernkompetenz wird.
Links zur Folge:
www.programmier.bar
www.lotum.de
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59 Minuten
Maschinendatenerfassung (MDE) und Betriebsdatenerfassung (BDE) sind die Grundpfeiler für echte Transparenz auf dem Shopfloor. Ohne sie bleibt die Fertigung eine Blackbox voller manueller Zettelwirtschaft und verspäteter Reaktionen auf Störungen. Das Ziel ist es, diese Lücke zu schließen: Auftragsdaten und Maschinenstati werden in Echtzeit sichtbar, um Engpässe systematisch zu beseitigen.
Für die Anbindung älterer Anlagen braucht es kein teures Hardware-Retrofit. Ein simples elektrisches Signal der Steuerung, das etwa über einen Optokoppler an einen industrietauglichen Raspberry Pi übertragen wird, reicht aus. Dieser fungiert als smarte Edge: Statt Takte blind in die Cloud zu funken, läuft direkt an der Anlage eine lokale Logik. Sie berechnet Durchschnittstakte, erkennt ausbleibende Signale als Stillstand und verhindert Datenverluste, auch wenn das IT-Netzwerk zeitweise ausfällt.
Verlassen die Maschinendaten das OT-Netzwerk über eine sichere MQTT-Verbindung, laufen sie in einer zentralen Cloud-Datenbank zusammen. Dort werden die Takte direkt mit den Aufträgen verknüpft, die das System kontinuierlich aus dem ERP synchronisiert. Gleichzeitig dient der Raspberry Pi samt Touchdisplay als Eingabeterminal. Über eine Web-Applikation im Kiosk-Modus können Werker Aufträge auswählen, Rüstzeiten starten oder Störgründe melden.
Der architektonische Vorteil dieses Setups ist der minimale Wartungsaufwand. Anstatt dutzende lokale Programme auf den Terminals Eurer Fertigung zu pflegen, greifen alle Stationen auf dieselbe zentrale Anwendung zu. Die Zuordnung der passenden Maschine erfolgt dynamisch über den Terminal-Login. Das schafft eine saubere Datenbasis für Dashboards und verlässliche Live-Auswertungen der Produktionsleitung.
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Für die Anbindung älterer Anlagen braucht es kein teures Hardware-Retrofit. Ein simples elektrisches Signal der Steuerung, das etwa über einen Optokoppler an einen industrietauglichen Raspberry Pi übertragen wird, reicht aus. Dieser fungiert als smarte Edge: Statt Takte blind in die Cloud zu funken, läuft direkt an der Anlage eine lokale Logik. Sie berechnet Durchschnittstakte, erkennt ausbleibende Signale als Stillstand und verhindert Datenverluste, auch wenn das IT-Netzwerk zeitweise ausfällt.
Verlassen die Maschinendaten das OT-Netzwerk über eine sichere MQTT-Verbindung, laufen sie in einer zentralen Cloud-Datenbank zusammen. Dort werden die Takte direkt mit den Aufträgen verknüpft, die das System kontinuierlich aus dem ERP synchronisiert. Gleichzeitig dient der Raspberry Pi samt Touchdisplay als Eingabeterminal. Über eine Web-Applikation im Kiosk-Modus können Werker Aufträge auswählen, Rüstzeiten starten oder Störgründe melden.
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