Wissenschaftliche Herausforderungen

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Beschreibung

Die wissenschaftlichen Herausforderungen des Forschungsvorhabens liegen schwerpunktmäßig in den folgenden Bereichen:

Zieldefinition und KPI-Selektion: Die Identifikation von Erfolgsfaktoren bzw. Geschäftszielen für KMUs ist entscheidend für die zielgerichtete Auswahl von KPIs. Dies umfasst Faktoren auf der Ebene des durchgeführten Entwicklungsprozesses (z.B. Stabilität), auf der Ebene des erstellten Produktes (z.B. Produktqualität), auf der Ebene eines durchgeführten Projektes (z.B. Ressourcenverbrauch) und auf der Ebene der Gesamtorganisation/Enterprise (z.B. Reifegrad).

Controlling: Die ermittelten KPIs müssen zur effizienten Projektkontrolle in geeigneter Weise gesteuert und interpretiert werden. Zu den dafür notwendigen Überprüfungstechniken zählen unter anderem Techniken wie Arbeitswertverfahren, statistische Prozesskontrolle und Tolerance Range Checking. Eine Herausforderung liegt darin, geeignete Kontrollverfahren für KMUs und die jeweils identifizierten KPIs zu finden und anzupassen. Dies umfasst sowohl die algorithmische Umsetzung (z.B. im einfachsten Falle die Identifikation der Abweichung von einer gesetzten Baseline und das Benachrichtigen von Entscheidungsträgern), als auch die geeignete Kondensation und Visualisierung der Ergebnisse in einer Graphik (z.B. Kontrastierung der drei Teilbereiche Qualität, Zeit und Kosten).

Ursache-Wirkungs-Relation: Wird eine Planabweichung auf Basis der eingesetzten Projektkontrolltechniken identifiziert, ist es essentiell, die Ursache der Abweichung feststellen zu können und geeignete Gegenmaßnahmen einzuleiten. Dazu muss die Quelle der Abweichung identifiziert werden können. Eine wissenschaftliche Herausforderung liegt daher in der Bereitstellung von Techniken zur Verfolgung von Planabweichungen, dem Erstellen solcher Ursache-Wirkungs-Relationen sowie der Historisierung aller ermittelten Werte und Artefakte für kontinuierliche Trendanalysen.

Visualisierung: Die zunehmenden technischen Möglichkeiten der Visualisierung (z.B. dreidimensionale Bilder mittels VRML in jedem Internet-Browser) werden aufgrund fehlender Nutzungskonzepte nur selten angewendet. Die Darstellung erfolgt oft planlos und ohne Bezug zu dem Personenkreis, für den die Daten relevant sind: Bei der Betrachtung hoher Informationsdichten werden nach wie vor Standard-Visualisierungen wie Listen oder Bar-Charts verwendet. Die Vielzahl wichtiger, verfügbarer Daten und die jeweils separate Betrachtung einzelner Teilausschnitte lässt wichtige Zusammenhänge meistens nicht erkennen. Die wissenschaftliche Herausforderung liegt darin, geeignete Visualisierungsmechanismen zu entwickeln, welche die Informationen schnell erfassbar und interpretierbar machen und lediglich rollenbezogen relevante Informationen anzeigen. Die stufenweise Erhöhung des Detailgrades der Darstellung (etwa zur Findung von Abweichungsursachen und Ursache-Wirkungs-Relationen) soll dabei unterstützt werden. Die bisherigen Experimente zur Visualisierung der Strukturen komplexer Softwaresysteme zeigen, dass hier noch große wissenschaftliche Herausforderungen und Potenziale stecken, zu denen insbesondere die Exploration geeigneter Visualisierungsmetaphern (z.B. Cockpit) gehört.


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