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School of Engineering

Software Engineering

Wir ermöglichen nachhaltige digitale Transformation

Die Software Engineering Research Group der ZHAW ist führend in der Verbindung von Lehre und angewandter Forschung. Wir engagieren uns für exzellente Ausbildung und setzen Standards, wo Forschungsinnovation auf Branchenrelevanz trifft. Unsere Vision ist es, innovative Software-Engineering-Methoden und -Tools anzuwenden, um die Effizienz und Qualität der Softwareentwicklung zu verbessern. Wir senken die Gesamtbetriebskosten und fördern die Bürgerentwicklung, um eine nachhaltige digitale Transformation zu ermöglichen.

 

Forschungsthemen

LowCode & NoCode Software Engineering

Im Bereich Low-Code- und No-Code-Softwareentwicklung treiben wir die Forschung an KI-gesteuerten Tools, domänenspezifischen Sprachen und intelligenten Modellierungsassistenten voran, um eine schnelle Prototypenerstellung zu ermöglichen und Citizen Developer zu unterstützen. Wir entwickeln neue Paradigmen für die Softwareentwicklung, die den Schwerpunkt auf die Rückverfolgbarkeit von Software und die Erfassung nutzerzentrierter Anforderungen legen und sicherstellen, dass Systeme gemeinsam mit den Menschen und nicht nur für sie entwickelt werden. Unsere Hauptziele sind:

🚀 Reduzierung der Softwareentwicklungskosten in der Schweiz

Durch den Einsatz von Low-Code- und No-Code-Plattformen passen wir Softwareentwicklungsmethoden und -tools an, um die mit der traditionellen Softwareentwicklung verbundenen Kosten und Zeiten deutlich zu reduzieren.

🛠️ Schnelle Entwicklung hochwertiger Lösungen

Unsere Forschung stellt sicher, dass die schnelle Entwicklung auf Low-Code- und No-Code-Plattformen keine Kompromisse bei der Qualität, Sicherheit oder Wartbarkeit der Software eingeht. 

🧑‍💻 Behebung des Mangels an qualifizierten Entwicklern

Mit Low-Code- und No-Code-Plattformen versetzen wir Unternehmen in die Lage, Anwendungen ohne ein Team hochspezialisierter Entwickler zu erstellen und gleichzeitig die Bürgerentwicklung zu maximieren.

🌍 Kontinuierliche Änderungen und neue Anforderungen integrieren

Unsere Forschung entwickelt Techniken, um Anforderungen aus verschiedenen Quellen schnell und mit minimalem Aufwand zu erfassen und so kontinuierliche und agile Lieferzyklen zu ermöglichen.

Projektbeispiele in dieser Forschungslinie

KI-gesteuerte Entscheidungsplattform für das Software-Staging-Management

AI-SQUARE ist ein innovatives, von Innosuisse finanziertes Projekt, das sich der Weiterentwicklung von Technologien zur Entscheidungsunterstützung im Software-Staging-Management widmet. Unsere Zusammenarbeit bringt ein Team von Experten aus führenden akademischen Einrichtungen und Industriepartnern zusammen, darunter ZHAW, HE-Arc Ingénierie, HEPIA-GE und Swiss Digital Network.

KI-basierte Software-Fabrik für MedTech-Anwendungen

Im Rahmen des von Innosuisse finanzierten Flaggschiff-Projekts SHIFT entwickeln wir eine No-Code-Technologie, welche die Bürgerentwicklung in Krankenhäusern ermöglicht. Damit können Gesundheitsexperten Software für ihre Dienste und Bedürfnisse entwerfen und entwickeln. Diese Lösung verkürzt die Markteinführungszeit erheblich und erhöht die Softwarequalität. 

Softwarequalität und Nachhaltigkeit

Im Bereich Softwarequalität und -nachhaltigkeit entwickelt unsere Forschung umfassende Kriterien und Messinstrumente zur Bewertung der Nachhaltigkeit von Entwicklungsprozessen, Paradigmen und Softwareprodukten. Wir fördern die Ausbildung und angewandte Forschung in den Bereichen Softwarequalitätsstandards und -tests, Entwicklungslebenszyklus, DevOps, Softwarearchitekturen und Softwareökonomie und setzen uns für hochwertige und nachhaltige Softwaresysteme ein. Unsere Hauptziele sind:

🌱 Messung der Auswirkungen und Nachhaltigkeit von Software

Unsere Forschung im Bereich nachhaltige Software hilft Unternehmen, die langfristigen ökologischen, wirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen ihrer Softwaresysteme zu messen und so die Übereinstimmung mit ihren Nachhaltigkeitszielen sicherzustellen.

🔍Weiterentwicklung von Software-Engineering-Paradigmen

Wir untersuchen, wie Nachhaltigkeits- und Qualitätskriterien über den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus hinweg gemessen und integriert werden können – von der Architektur bis zu DevOps –, um robuste und wartbare Systeme zu gewährleisten.

💡Nahtlose Verbindung von Softwareökonomie und Testing

Durch die Verbindung von Softwareökonomie mit Tests und Design fördern wir kostengünstige, hochwertige und nachhaltige Lösungen.

🧩 Aufbau robuster Softwarearchitekturen

Wir untersuchen, wie robuste Softwarearchitekturen jede Phase des Softwareentwicklungslebenszyklus leiten und verbessern können, um skalierbare und nachhaltige Systeme zu gewährleisten.

Projektbeispiele in diesem Forschungsbereich

Grüne und nachhaltige Digitalisierung für die Textilindustrie

Durch die Optimierung der Produktion in der Textilindustrie kann die Digitalisierung dazu beitragen, den Stromverbrauch und damit auch den Ausstoss von Schadstoffen zu reduzieren. Allerdings verursacht die Digitalisierung selbst Emissionen, beispielsweise durch den Einsatz leistungsfähiger KI-Algorithmen. Derzeit gibt es keine Transparenz darüber, wie Investitionen in die Digitalisierung zu einer Emissionsreduzierung führen können. In diesem Projekt das, in Zusammenarbeit mit der Zürcher Stiftung für Textilforschung durchgeführt wird, schlagen wir wirksame Massnahmen zur Reduzierung der durch die Digitalisierung verursachten Emissionen vor.

Messung nachhaltiger Entwicklungspraktiken

Softwareprodukte und -dienstleistungen müssen nachhaltig sein, um ihre negativen Auswirkungen auf Mensch und Umwelt zu minimieren. Um dies zu erreichen, müssen Nachhaltigkeitsaspekte frühzeitig in Softwareentwicklungsprojekte integriert werden ( ). Zu diesem Zweck haben wir GitGauge entwickelt – ein Tool, das Software-Repositorys analysiert, um Qualität- und Nachhaltigkeit-Metriken auf Basis künstlicher Intelligenz zu berechnen und so eine objektive Bewertung der Gesamtleistung eines Projekts zu ermöglichen.

Herausforderungen der Industrie

Wir arbeiten eng mit Praktikern aus der Industrie zusammen, um zentrale Herausforderungen im Bereich Software-Entwicklung zu adressieren, darunter:

Lehre und Ausbildung

Bachelor in Informatik, Medizinischer Informatik und Datenwissenschaft. Wir leiten die Kurse zu Programmierung, Softwareentwicklung und Informationssystemen in drei Bachelor-Programmen der Fakultät für Ingenieurwissenschaften. Wir beziehen unsere Studierenden von Beginn ihres Studiums an aktiv in Forschungsthemen ein.

 

Weiterbildung Unser CAS Software Engineering (nur auf Deutsch) bietet Praktikern und Quereinsteigern die Möglichkeit, die Grundlagen für den Aufbau robuster und nachhaltiger IT-Systeme und Softwareprodukte zu erlernen. Das pädagogische Programm vermittelt den Teilnehmern bewährte Prinzipien, Methoden und Werkzeuge. Der CAS Software Engineering kann als Wahlfach im Rahmen des DAS Informatik und des MAS Informatik anerkannt werden.

 

Master-Studiengang MSE. Wir sind auch als Forschungsprojektbetreuer im MSE engagiert. Unsere Studierenden haben ihr Studium erfolgreich abgeschlossen und sind als Forscher in unseren Projekten tätig.

Studierendenprojekte

Doktorarbeiten

David Mosquera entwickelt MARPa, eine Methode für Low-Code-/No-Code-Software, die wiederverwendbare Anforderungsmuster mit intelligenter Modellierungsunterstützung kombiniert. MARPa unterstützt kollaboratives und automatisiertes Requirements Engineering mithilfe von domänenspezifischer Modellierung, ontologiebasierter Argumentation und natürlicher Sprachverarbeitung. Empirische Studien zeigen eine verbesserte Effizienz und Effektivität in LCNC-Kontexten. Zukünftige Arbeiten werden sich auf die Verbesserung der Musterverwendbarkeit und die Stärkung der Modellintegration und Rückverfolgbarkeit konzentrieren. Davids Forschungsergebnisse wurden auf wichtigen Konferenzen vorgestellt und in führenden Fachzeitschriften veröffentlicht.

Christian Birchler konzentriert sich auf Software-Engineering und Testmethodiken für autonome Systeme. Seine Arbeit umfasst die Entwicklung von Tools für simulationsbasierte Tests, wobei er sich insbesondere auf die Testauswahl, Priorisierung und Regressionstests konzentriert. Er ist an der Verbesserung der Zuverlässigkeit und Effizienz von Testprozessen für selbstfahrende Fahrzeuge in virtuellen Umgebungen beteiligt. Christian veröffentlicht seine Ergebnisse regelmässig in Fachzeitschriften und auf Konferenzen und trägt damit zur Weiterentwicklung der Software-Qualitätssicherung bei.

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