Häufig gestellte Fragen
Häufige Probleme bei der Entwicklung kundenspezifischer Software und deren Lösung
Ansatz des technischen Teams von GWIT zur kundenspezifischen Softwareentwicklung
1. Umgang mit unklaren oder sich häufig ändernden Anforderungen
Um unklare oder sich entwickelnde Anforderungen zu bewältigen, setzt das technische Team von GWIT User Story Mapping ein, um Kernanforderungen zu priorisieren, und nutzt Prototyping-Tools (z. B. Figma) zur schnellen Machbarkeitsprüfung. Ein Mechanismus zur Überprüfung von Anforderungsänderungen ist etabliert, wobei in kritischen Entwicklungsphasen „Freeze Points“ festgelegt werden. Änderungen in späteren Phasen bedürfen der formellen Genehmigung.
Darüber hinaus liefert GWIT eine standardisierte Software Requirements Specification (SRS), die funktionale Grenzen, Akzeptanzkriterien und nicht-funktionale Anforderungen detailliert beschreibt.
2. Abteilungsübergreifende Anforderungskonflikte lösen
Bereits in frühen Kundengesprächen beziehen das Entwicklungsteam und die Projektmanager von GWIT Fachexperten in die Anforderungsüberprüfung ein, um Prioritäten mit der technischen Machbarkeit abzugleichen. Ein agiles Kanban (z. B. Jira) visualisiert den Fortschritt für alle Beteiligten. Um Missverständnisse zu minimieren, verwendet GWIT standardisierte Vorlagen (z. B. Confluence-Dokumente) zur Formalisierung der Anforderungsbeschreibungen.
3. Sicherstellung der Qualitätskontrolle
Um kritische Fehler nach der Veröffentlichung zu vermeiden, die durch eine unzureichende Testabdeckung verursacht werden, implementiert das Lieferteam von GWIT:
Testgetriebene Entwicklung (TDD), bei der die Unit-Test-Abdeckung als Voraussetzung für die Codezusammenführung erzwungen wird.
Automatisierte Testtools (z. B. Selenium + Jenkins) für Regressionstests.
Code-Peer-Reviews und statische SonarQube-Analyse zur Durchsetzung von Codierungsstandards.
Regelmäßige Bereinigung technischer Schulden zur Refaktorisierung risikoreicher Module.
4. Optimierung der Benutzererfahrung (UX)
Um komplexe Arbeitsabläufe oder nicht intuitive Benutzeroberflächen nach dem Start zu vermeiden, bietet GWIT Folgendes:
Nutzt User Journey Maps, um Interaktionen zu optimieren und Designs durch A/B-Tests zu validieren.
Führt Usability-Tests mit echten Benutzern durch, um Feedback für iterative Verbesserungen zu sammeln.
Die Grundprinzipien von GWIT:
Anforderungsvalidierung im Vorfeld · Transparente und kontrollierte Prozesse · Integrierte Qualität
Häufige Probleme und wissenschaftliche Lösungen in Lagerbestandsverwaltungssoftware
Bei der Nutzung und Entwicklung von Lagerverwaltungssystemen stoßen Kunden häufig auf folgende Probleme:
1. Ungenaue Bestandsdaten
Das GWIT-Technologieteam hat bei der Entwicklung des Lagerverwaltungssystems Barcode- und RFID-Technologien eingeführt, um eine lückenlose Warenverfolgung zu ermöglichen und die Fehlerquote auf 0,3 % zu senken. Darüber hinaus wurden dynamische Inventurregeln eingeführt (z. B. regelmäßiges Zählen von Artikeln der Klasse A nach der ABC-Klassifizierung).
2. Komplexe Betriebsabläufe
Das GWIT-Technologieteam hat eine intelligente Formular-Engine implementiert, die das automatische Ausfüllen von Feldern (z. B. Produktspezifikationen, Chargennummern) durch Barcode-Scannen unterstützt. Standardmäßige Betriebsrichtlinien werden durch Prozessautomatisierungstools (wie RPA) generiert.
3. Schwierigkeiten bei der Datenkoordination über mehrere Lager hinweg
Das GWIT-Technologieteam nutzt verteilte Datenbanken (wie TiDB), um eine Echtzeit-Datensynchronisierung über mehrere Knoten hinweg zu erreichen. Zur Anzeige der Gesamtbestandsmengen wurde eine zentrale Steuerkonsole eingerichtet.
Darüber hinaus verfügen manche Benutzer nicht über Frühwarnmechanismen, wodurch es zu Verzögerungen von über 48 Stunden bei der Erkennung von Fehlbeständen oder Überbeständen kommt. Das GWIT-Team hat intelligente Frühwarnmodelle konfiguriert, um Sicherheitsbestände auf Basis historischer Verkaufsdaten vorherzusagen und mobile Push-Benachrichtigungen für Echtzeitwarnungen bei ungewöhnlichen Bestandsänderungen zu ermöglichen.
Darüber hinaus kommt es bei manchen Benutzern zu Engpässen bei der Systemleistung. Die Antwortzeiten betragen in Spitzenzeiten mehr als 10 Sekunden, und die Anzahl gleichzeitiger Benutzer (weniger als 500) ist unzureichend. Das GWIT-Technologieteam hat eine Microservices-Architektur eingeführt, um Kernmodule (wie Bestellungen, Inventar und Berichterstellung) aufzuschlüsseln, und eine Redis-Caching-Schicht bereitgestellt, um die Effizienz hochfrequenter Abfragen zu verbessern.
Das GWIT-Technologieteam nutzt die Flink-Stream-Computing-Engine, um Echtzeitanalysen eingehender und ausgehender Transaktionen mit KI-gestützter Entscheidungsfindung durchzuführen. Darüber hinaus werden Algorithmen zur Bestandsoptimierung eingesetzt, um automatisch Einkaufsvorschläge und Allokationspläne zu generieren. Zusätzlich kommt eine Low-Code-Erweiterungstechnologie mit einer visuellen Konfigurationsplattform zum Einsatz, die das Fachpersonal bei der Anpassung von Berichten und Genehmigungsworkflows unterstützt.
Das GWIT-Technologieteam setzt auf ein modulares Entwicklungs- und automatisiertes Betriebs- und Wartungsmodell, wobei die Iterationszyklen des Kernsystems innerhalb von drei Wochen kontrolliert werden. Der Gray-Release-Mechanismus reduziert Upgrade-Risiken. Unsere technische Architektur erfüllt die Anforderungen an hohe Verfügbarkeit (99,99 % SLA) und Skalierbarkeit und passt sich dem zukünftigen Trend der unbemannten intelligenten Lagerhaltung an.
Häufige Probleme bei der Implementierung von SaaS-Managementsystemen und deren Lösung
1. Auflösung von Datensilos und Systemfragmentierung Das SaaS-Team von GWIT verwendet eine einheitliche Datenplattformarchitektur: Standardisierte Datenmodelle mit integrierten ETL-Tools zur Bereinigung heterogener Systemdaten Vorgefertigte Branchenkonnektoren mit sofort einsatzbereiten API-Vorlagen (z. B. DingTalk/WeCom/OA-Systemintegration) Kafka-basierter Eventbus, der die Datenverteilung in Echtzeit ermöglicht (<500ms latency)
2. Mitigating Multi-Tenant Resource Contention
Our technical leads implement:
Dynamic resource quotas: Auto-allocating compute resources (CPU/memory elastic scaling) per tenant SLA
Storage tiering: Hot data on SSD, cold data auto-archived to object storage (e.g., AWS S3)
Tenant isolation enhancement: Logical database partitioning + containerized deployment (reduces failure impact by 90%)
3. Preventing Permission Misconfigurations & Data Leaks
GWIT's proven solutions:
ABAC dynamic authorization: Context-aware permissions (IP/time/device attributes)
Field-level data masking: Real-time obfuscation for IDs/phone numbers
Operation watermarking: Traceable user ID/timestamp tags (improves audit efficiency by 70%)
Implementation Roadmap
*Phase 1 (0-3 months):*
Deploy API gateway for unified third-party integrations
Implement hybrid RBAC+ABAC model with sensitive data encryption
*Phase 2 (3-6 months):*
Launch low-code platform to handle 80% customization needs
Adopt chaos engineering for 99.95% availability
*Phase 3 (6-12 months):*
Enable multi-cloud (AWS/Azure/Huawei Cloud) seamless migration
Embed AIOps for >60 % Selbstheilungsrate. GWIT rät Kunden, zunächst der Dateninteroperabilität und Berechtigungsverwaltung durch standardisierte APIs und dynamische Autorisierung Priorität einzuräumen und vor der Skalierung der Architektur sofort Vertrauen aufzubauen.