Implementierung einer visuellen Programmiersprache im Unternehmen, Machbarkeit und Akzeptanz anhand des Anwendungsbeispiels Alcotest® 7000 innerhalb der Drägerwerk AG & Co. KGaA

In dieser Arbeit wurde die Machbarkeit und Akzeptanz einer visuellen Programmiersprache

(VPLs) untersucht. Hierbei wurde in die Implementierung

einer visuellen Programmiersprache für die Konfiguration des Alcotest7000

des Unternehmens Drägerwerk AG & Co. KGaA als Fallbeispiel für die Analyse

und Evaluation der in dieser Arbeit entwickelten Software genutzt.

Für die theoretische Grundlage dieser Arbeit wurden zu Beginn visuelle

Programmiersprachen als das Erstellen des Quellcodes auf einer zwei- oder

mehrdimensionalen Ebene definiert. Nachdem VPLs in diverse Kategorien,

wie zum Beispiel Data Flow VPLs eigeteilt wurden, sind des weiteren die

kognitiven Dimensionen dargestellt worden, mit denen eine VPL bewertet

werden kann. Zu diesen Dimensionen gehören unter Anderem versteckete

Abhängigkeiten, sekundäre Notation und Fehleranfälligkeit. Mit diesen

Informationen kann eine Software konzipiert werden, die optimaler an die

Bedürfnisse des Nutzers, als auch an den Verwendungskontext angepasst

sind.

Diese theoretischen Grundlagen wurden dann in der Anforderungsanalyse

für die in dieser Arbeit zu entwickelnde Software angewendet. Hierbei konnte

festgetsellt werden, dass bei der Entwicklung der Software besonders auf die

späteren Nutzer geachtet werden muss. Basierend auf der Analyse wurden

verschiedene Prototypen entworfen, die zusammen mit Mitarbeitern des

Drägerwerkes evaluiert wurden. Der final gewählte Prototyp wurde dann mit

Blockly, einem JavaScript Framework für die Erstellung von VPLs, als native

Anwendung umgesetzt.

Anschließend an die Implementierung wurde eine analytische Evaluation basierend

auf den Definitionen der Dimensionen von VPLs, aber auch in Bezug

auf die Definition einer guten Software durchgeführt. Die analytische Evaluation

zeigte, dass ein gutes Proof-of-Concept umgesetzt wurde, was ein niedriges

Threshold aufweist und mit einer dynamischen Ceiling verbessert werden

kann. Bei den kognitiven Dimensionen waren die Dimensionen „Progressive

Bewertung“ und „Sichtbarkeit und Nebeneinanderlegbarkeit“ stark verbesserungwürdig.

Für die Verbesserung dieser Dimensionen wurden im Ausblick verschiedene

Prototypen entworfen, die die Dimensionen in aufbauenden Arbeiten verbessern

könnten. Es wurden außerdem einige Erweiterungen augelistet, mit denen

die Software verbessert werden kann, zum Beispiel die anwendbarkeit von

KIs in VPLs. Gesamt kann festgestellt werden, dass in dieser Arbeit mit der

umgesetzen Software ein gutes Beispiel entwickelt wurde, wie der Ablauf zur

Implementierung einer VPL umgesetzt werden kann.