Motoryzacja
Producenci i dostawcy samochodów stają dziś przed licznymi wyzwaniami.
Zarządzanie danymi klientów globalnych
Znany niemiecki producent samochodów musi wdrożyć w swojej firmie system zarządzania globalnymi danymi klientów (Global Customer Data Management) w roli centralnej platformy oprogramowania pośredniczącego dla wszystkich swoich systemów klienckich. Należy przy tym uwzględnić obecność online, aplikacje mobilne, wewnętrzne systemy CRM i SAP oraz wiele innych interfejsów. Realizacja tego projektu ma miejsce w 80 krajach.
Nasz wkład
QualityMinds świadczy w tym zakresie usługi doradcze, obejmujące w szczególności strategię zwinnego testowania oraz automatyzacji testów. Przy pomocy zespołu ekspertów ds. zwinnego testowania, cały projekt liczący 70 pracowników i pięć zespołów scrumowych, jest obecnie zwinnie i płynnie realizowany. Wysoka złożoność testów przeprowadzanych na platformie z licznymi interfejsami API prowadzi do całkowitej automatyzacji testów end-to-end, w tym testów obciążenia i wydajności oraz zarządzania błędami – wszystko w ciągu czterech lat.
Skuteczne testy oprogramowania kontrolnego
Znany niemiecki producent samochodów poszukuje dla swoich pojazdów optymalnego czasowo i kosztowo rozwiązania w zakresie wdrożenia oprogramowania w urządzeniach sterujących swoich pojazdów. Niezbędne do tego testy są najpierw wybierane ręcznie, następnie planuje się ich implementację i przeprowadza ją automatycznie przy pomocy dużych zespołów. Klientowi zależy na innowacyjnej, zautomatyzowanej metodzie doboru i planowania badań. Jednocześnie sam proces planowania powinien być stale optymalizowany.
Nasz wkład
QualityMinds wspiera klienta poprzez warsztaty „Discovery Workshop”, na których dokładnie precyzujemy problem. Pierwsza wersja powstaje w w ciągu zaledwie czterech miesięcy, z pomocą Kanban i badań użyteczności. Uczenie maszynowe umożliwia automatyzację wyboru odpowiednich testów. Na podstawie danych bazowych, AI sugeruje testy odpowiednie dla danego działu i automatycznie je planuje. To znacznie przyspiesza proces, a dodatkowo AI uczy się z każdą iteracją.
