Podcaster
Episoden
16.12.2025
1 Stunde 1 Minute
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.
Links zur Folge
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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02.12.2025
45 Minuten
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.
Links zur Folge
Grollmus Website https://www.grollmus.de/
Grollmus auf YouTube
https://www.youtube.com/c/Grollmus_Automation
Michael auf LinkedIn https://www.linkedin.com/company/grollmus
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18.11.2025
44 Minuten
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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04.11.2025
56 Minuten
"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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21.10.2025
54 Minuten
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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Über diesen Podcast
Einfach Komplex ist ein Projekt von Burkhard und Gerrit, den
Gründern von Heisenware. Heisenware ist Low-Code für die Fabrik.
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Software, IT und Technologietrends verständlich – für Laien und
Entwickler gleichermaßen. Zweiwöchentlich liefern wir euch knackige
Details zu Softwarearchitektur, Hardware, Cloud Computing, IT/OT,
Cybersecurity, KI und sogar zur Smart Factory. Lasst euch für
Diskussionen über Digitalisierung, Softwareentwicklung und
Tech-Themen fit machen. Alles unkompliziert serviert, aber in
seiner ganzen Komplexität.
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