Dieses IT-Projekt ist Teil unserer Digitalisierung und Optimierung der IT-Landschaft unserer Kunden. Durch gezielte Maßnahmen fördern wir den technologischen Fortschritt, optimieren systemübergreifende Prozesse und schaffen eine nachhaltige Basis für zukünftige Entwicklungen. Unsere IT-Referenzprojekte dienen als Grundlage zur Orientierung. Sie unterstützen die Wiederverwendbarkeit erprobter Konzepte im Rahmen der Projektumsetzung.
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Agentengestützte Codeanalyse und Migration eines Logistik-Kernsystems
Kurzbeschreibung
Im Projekt wird ein Teilbereich des operativen Kernsystems eines Speditions- und Logistikdienstleisters agentengestützt modernisiert. Das über Jahrzehnte gewachsene System besteht aus COBOL-Services, einem Java-Swing-Fat-Client und einer JSF-basierten Weboberfläche; überführt wird es in eine moderne Zielarchitektur aus Angular-Frontend und Kotlin-Backend. Statt den Altcode zeilenweise zu übersetzen, baut das Vorgehen zunächst ein vollständiges Verständnis des Bestandssystems auf, erzeugt daraus eine menschenlesbare Design-Spezifikation und generiert erst im dritten Schritt neuen Quellcode. Ziel ist ein produktiv einsetzbares System, das im Hybridbetrieb mit den noch nicht migrierten Bestandteilen der Software laufen kann, sowie der Nachweis, dass sich Aufwand, Vorgehen und Kostenanteil der KI-Nutzung so belastbar messen lassen, dass daraus die Kosten für eine Migration des gesamten Systems abgeleitet werden können.
Ergänzung
Das Vorgehen gliedert sich in drei Phasen. Zunächst erschließt das Team das Bestandssystem aus sechs unabhängigen Quellen: Architekturmodell, physisches Datenmodell, COBOL-Quelltext, Java- und JSF-Quelltext, aufgezeichnete Anwenderabläufe und Fachinterviews. Eine Extraktionspipeline führt diese Quellen in einer gemeinsamen, per SQL abfragbaren Wissensbasis zusammen, gleicht sie gegeneinander ab und löst Widersprüche mit dokumentierter Vertrauensstufe auf. Ein Feldglossar mit rund 7.500 Feldcodes übersetzt technische Kürzel in fachliche Begriffe. Darauf aufbauend entstehen fachlich geprüfte Design-Spezifikationen, aus denen erst im dritten Schritt Zielcode erzeugt wird. Zwischen den Phasen sichern Freigaben, deterministische Prüfungen, automatisierte Tests und ein nächtlicher Build die Ergebnisse ab. KI-Entwicklung, Softwareentwicklung, Fachbereich und Betrieb arbeiten dabei in einem gemeinsamen Repository, damit alle Beteiligten denselben Projektkontext nutzen.
Fachbeschreibung
Fachlich stehen die operative Auftrags- und Transportsteuerung im Mittelpunkt. Migriert werden die Schnellerfassung von Speditionsaufträgen sowie auftrags- und transportbezogene Zusatzfunktionen, also die Dialoge, in denen Sendungsdaten erfasst, geprüft, disponiert und freigegeben werden. Dazu gehören die zugehörigen Prüfregeln, Wertelisten, abgeleiteten Felder, Berechnungen und die Konfliktbehandlung bei der Auftragsfreigabe. Maßgeblich ist Verhaltensgleichheit: Die neue Anwendung liefert bei gleichen Eingaben dieselben Ergebnisse, Fehlercodes und Abläufe wie das Altsystem, damit die Fachbereiche ohne Umgewöhnung weiterarbeiten können. Die Zielarchitektur löst den über Terminalserver bereitgestellten Fat Client durch eine Browser-Anwendung ab und erlaubt es, migrierte und noch nicht migrierte Funktionen im laufenden Betrieb umzuschalten, sodass die Ablösung schrittweise statt als Big Bang erfolgt.
IT-Projektdaten
- Branchen Logistik
- Fachaufgaben Auftragsabwicklung, Disposition, KI: Allgemein, Migration, Spedition, Transportmanagement
- DV-Aufgaben Migration
- Systemumgebungen Client/Server, Internet/Intranet, Künstliche Intelligenz (KI), Multi-Tier-Architektur
- Vorgehensmodell Agile Softwareentwicklung
- Programmiersprachen Cobol, Java, Kotlin, Python, TypeScript
- Datenbanken Informix, SQLite
- Entwicklungs- und Testtool Git, JEE, Playwright
- Middleware und Frameworks Angular, Hibernate, JPA, Swing, Wildfly
Projektbeginn09.04.2026
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