- thuis
- >
- Over ons
- >
- Veelgestelde vragen
- >
Veelgestelde vragen
Veelvoorkomende problemen bij de ontwikkeling van maatwerksoftware en hoe u deze kunt oplossen
De aanpak van het technische team van GWIT voor softwareontwikkeling op maat
1. Het aanpakken van onduidelijke of vaak veranderende vereisten
Om ambigue of veranderende eisen te beheren, gebruikt het technische team van GWIT User Story Mapping om de kernbehoeften te prioriteren en prototypingtools (zoals Figma) voor snelle haalbaarheidsvalidatie. Er wordt een mechanisme voor de beoordeling van wijzigingen in de vereisten ingesteld, met "stoppunten" voor kritieke ontwikkelingsfasen. Wijzigingen in een laat stadium vereisen formele goedkeuring.
Daarnaast levert GWIT een gestandaardiseerde Software Requirements Specification (SRS) waarin de functionele grenzen, acceptatiecriteria en niet-functionele vereisten worden beschreven.
2. Het oplossen van conflicten tussen afdelingen
Tijdens de eerste klantbesprekingen betrekken het ontwikkelteam en de projectmanagers van GWIT domeinexperts bij de beoordeling van de vereisten om prioriteiten af te stemmen op de technische haalbaarheid. Een Agile Kanban (bijvoorbeeld Jira) visualiseert de voortgang voor alle stakeholders. Om miscommunicatie te minimaliseren, gebruikt GWIT gestandaardiseerde sjablonen (bijvoorbeeld Confluence-documenten) om de beschrijvingen van de vereisten te formaliseren.
3. Kwaliteitscontrole garanderen
Om kritieke bugs na de lancering, veroorzaakt door onvoldoende testdekking, te voorkomen, implementeert het leveringsteam van GWIT:
Test-Driven Development (TDD), waarbij unit-testdekking wordt afgedwongen als vereiste voor het samenvoegen van code.
Geautomatiseerde testtools (bijv. Selenium + Jenkins) voor regressietesten.
Code Peer Reviews en statische analyses van SonarQube om coderingsnormen af te dwingen.
Regelmatig opruimen van technische schuld om modules met een hoog risico te refactoren.
4. Optimaliseren van de gebruikerservaring (UX)
Om complexe workflows of niet-intuïtieve interfaces na de lancering te vermijden, doet GWIT het volgende:
Maakt gebruik van User Journey Maps om interacties te stroomlijnen en valideert ontwerpen via A/B-testen.
Voert bruikbaarheidstesten uit met echte gebruikers om feedback te verzamelen voor iteratieve verbeteringen.
Kernprincipes van GWIT:
Validatie van vereisten vooraf · Transparante en gecontroleerde processen · Ingebouwde kwaliteit
Veelvoorkomende problemen en wetenschappelijke oplossingen in software voor magazijnvoorraadbeheer
Bij het gebruik en de ontwikkeling van warehouse management systemen lopen klanten vaak tegen de volgende problemen aan:
1. Onjuiste inventarisgegevens
Het GWIT Technology Team heeft barcode- en RFID-technologieën geïntroduceerd tijdens de ontwikkeling van het warehouse management systeem om volledige goederentracering te realiseren, waardoor het foutpercentage werd teruggebracht tot 0,3%. Er zijn ook dynamische voorraadtellingsregels opgesteld (zoals het frequent tellen van klasse A-artikelen met behulp van de ABC-classificatiemethode).
2. Complexe bedieningsprocedures
Het GWIT Technology Team heeft een intelligente formulierengine geïmplementeerd die automatische veldinvulling ondersteunt door middel van barcodescanning (bijvoorbeeld productspecificaties, batchnummers). Standaardwerkrichtlijnen worden gegenereerd via procesautomatiseringstools (zoals RPA).
3. Moeilijkheden bij de coördinatie van gegevens in meerdere warehouses
Het GWIT Technology Team maakt gebruik van gedistribueerde databases (zoals TiDB) om realtime gegevenssynchronisatie tussen meerdere knooppunten te realiseren. Er is een centrale controleconsole opgezet om de totale voorraadniveaus weer te geven.
Bovendien missen sommige gebruikers mechanismen voor vroegtijdige waarschuwing, wat resulteert in vertragingen van meer dan 48 uur bij het detecteren van voorraadtekorten of -overschotten. Het GWIT-team heeft intelligente modellen voor vroegtijdige waarschuwing geconfigureerd om veiligheidsvoorraadniveaus te voorspellen op basis van historische verkoopgegevens en mobiele pushmeldingen in te schakelen voor realtime waarschuwingen over abnormale voorraadwijzigingen.
Bovendien ervaren sommige gebruikers knelpunten in de systeemprestaties, met responstijden van meer dan 10 seconden tijdens piekmomenten en onvoldoende ondersteuning voor gelijktijdige gebruikers (minder dan 500). Het GWIT Technology Team heeft een microservicesarchitectuur geïmplementeerd om kernmodules (zoals orders, inventaris en rapportage) te analyseren en een Redis-cachelaag geïmplementeerd om de efficiëntie van hoogfrequente query's te verbeteren.
Het GWIT Technology Team gebruikt de Flink stream computing engine om realtime analyses van inkomende en uitgaande transacties te realiseren met AI-ondersteunde besluitvorming. Voorraadoptimalisatiealgoritmen worden ook ingezet om automatisch inkoopvoorstellen en toewijzingsplannen te genereren. Daarnaast wordt low-code uitbreidingstechnologie gebruikt, met een visueel configuratieplatform dat bedrijfspersoneel ondersteunt bij het aanpassen van rapporten en goedkeuringsworkflows.
Het GWIT Technology Team hanteert een modulair ontwikkelings- en geautomatiseerd operationeel en onderhoudsmodel, waarbij de iteratiecycli van het kernsysteem binnen drie weken worden beheerd. Het grijze releasemechanisme wordt gebruikt om upgraderisico's te verminderen. Onze technische architectuur voldoet aan de eisen voor hoge beschikbaarheid (99,99% SLA) en schaalbaarheid en past zich aan de toekomstige trend van onbemande, slimme magazijnen aan.
Veelvoorkomende problemen bij de implementatie van SaaS-beheersystemen en hoe u deze kunt oplossen
1. Oplossen van gegevenssilo's en systeemfragmentatie Het SaaS-team van GWIT maakt gebruik van een uniforme gegevensplatformarchitectuur: Gestandaardiseerde gegevensmodellen met geïntegreerde ETL-hulpmiddelen voor het opschonen van heterogene systeemgegevens Vooraf gebouwde branchespecifieke connectoren met kant-en-klare API-sjablonen (bijvoorbeeld integratie van DingTalk/WeCom/OA-systemen) Op Kafka gebaseerde eventbus die realtime gegevensdistributie mogelijk maakt (<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 >Zelfherstellende capaciteit van 60% GWIT adviseert klanten om prioriteit te geven aan data-interoperabiliteit en machtigingsbeheer via gestandaardiseerde API's en dynamische autorisatie. Hiermee wordt direct vertrouwen gecreëerd voordat de architectuur wordt opgeschaald.