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Kapitel/00_abstract-d106bc9f6040-safeBackup-0001.typ

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+#heading(level: 1, numbering: "0")[Abstract]
+Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ergänze hier die Zusammenfassung der Arbeit.

Kapitel/00_abstract.typ

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+#heading(level: 1, numbering: none)[Abstract]
+Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ergänze hier die Zusammenfassung der Arbeit.

Kapitel/01_einleitung.typ

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+#heading(level: 1)[Einleitung]
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+#heading(level: 2)[Ausgangssituation und Motivation]
+In den vergangenen Jahren hat die digitale Transformation mittelständische Softwareanbieter gezwungen, ihre gewachsenen Systeme neu zu bewerten. Besonders ERP-Lösungen, die über Jahrzehnte in Windows-Umgebungen gepflegt wurden, stoßen bei Cloud-, Web- und Mobile-Szenarien an technische sowie organisatorische Grenzen. Dokumentierte Architekturentscheidungen sind selten, implizites Wissen steckt in Source-Control-Systemen oder bei einzelnen Entwickler:innen.
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+Die c-entron GmbH in Ulm repräsentiert diesen Kontext. Das Unternehmen betreibt seit über zwanzig Jahren eine Windows-basierte ERP-Suite für IT-Systemhäuser. Die Lösung deckt Auftragsabwicklung, Lager, Fakturierung und Projektabrechnung ab, ist aber eng mit der bisherigen Client/Server-Architektur gekoppelt. Kunden fordern inzwischen plattformunabhängige Oberflächen, Self-Service-Funktionen und flexible Betriebsmodelle. Die bestehende Anwendung limitiert Skalierung, Deployment und Benutzerführung, wodurch eine Migration auf eine webbasierte Plattform zwingend erforderlich wird.
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+Parallel dazu hat sich ein neues Instrumentarium etabliert. Large Language Models wie Chat GPT-5 oder Claude.ai können große durch agentische CLIs (Codex, Claude Code) große Mengen an Quellcode analysieren, Muster erkennen und textuell beschreiben. Damit entsteht die Chance, fehlende Anforderungsdokumentationen zumindest teilweise aus dem Code heraus zu rekonstruieren. Die praktische Nutzung dieses Potenzials ist bislang kaum erforscht – insbesondere nicht in mittelständischen Legacy-Projekten. Diese Arbeit adressiert genau diese Lücke und untersucht, wie KI-gestützte Verfahren für eine systematische Anforderungsextraktion eingesetzt werden können.
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+#heading(level: 2)[Problemstellung]
+Im Projektumfeld der c-entron GmbH fehlen strukturierte Requirements für die bestehende ERP-Lösung. Die Analyse der Legacy-Codebasis ist zeitintensiv, personengebunden und anfällig für Auslassungen. Daraus ergeben sich mehrere Risiken:
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+- **Re-Implementationsfehler:** Edge Cases, Workarounds und kundenindividuelle Anpassungen sind nur im Code sichtbar. Ohne vollständige Erfassung drohen Funktionsverluste nach der Migration.
+- **Technische Schuld:** Entwickler:innen investieren viel Zeit in das Verständnis historischer Strukturen, statt aktiv an der neuen Plattform zu arbeiten. Veraltete Muster werden unreflektiert übernommen.
+- **Implizites Wissen:** Domänenwissen liegt bei wenigen langjährigen Mitarbeitenden. Personalwechsel führen zu Wissensverlust und Verzögerungen.
+- **Komplexität der Codebasis:** Verschachtelte Abhängigkeiten, unterschiedliche Stile und technologiebedingte Zwänge erschweren eine modulare Anforderungsableitung.
+- **Fehlende Traceability:** Ohne Zuordnung zwischen Code und Geschäftsprozess fehlt die Grundlage für Priorisierung, Testkonzeption und spätere Wartung.
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+Eine rein manuelle Rekonstruktion aller Anforderungen wäre wirtschaftlich kaum tragbar. Deshalb soll geprüft werden, ob KI-gestützte Verfahren Requirements so extrahieren können, dass sie als belastbare Basis für die Modernisierung dienen.
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+#heading(level: 2)[Zielsetzung]
+Diese Arbeit verfolgt das Ziel, ein vollständiges Vorgehen für KI-gestütztes Reverse Requirements Engineering im Umfeld eines mittelständischen ERP-Herstellers zu entwickeln und zu bewerten. Die Teilziele lauten:
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+- Entwicklung eines Prozessmodells, das Vorbereitung, Analyse, Validierung und Übergabe strukturiert.
+- Evaluation aktueller LLMs hinsichtlich Kontextfenster, Codeverständnis, Steuerbarkeit, Kosten und Datenschutz.
+- Prototypische Umsetzung eines Agenten, der Quellcode verarbeitet, Requirements formuliert und Traceability-Informationen hinterlegt.
+- Integration von Stakeholder-Wissen durch Interviews, um nicht direkt aus dem Code ableitbare Anforderungen zu ergänzen.
+- Definition eines Evaluationsrahmens mit quantitativen und qualitativen Kriterien (Vollständigkeit, Verständlichkeit, Redundanzfreiheit, Aufwandseinsparung).
+- Formulierung konkreter Handlungsempfehlungen für die c-entron GmbH sowie Übertragbarkeit auf ähnliche Unternehmen.
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+#heading(level: 2)[Forschungsleitfragen]
+Die Zielsetzung wird über vier Forschungsleitfragen strukturiert:
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+- **F1 - Einsatz von LLMs im Reverse Requirements Engineering:** Welche Prozessschritte, Steuerungsmechanismen und Kontrollpunkte sind notwendig, um LLMs reproduzierbar einzusetzen?
+- **F2 - Kombination von KI-Analyse und Stakeholder-Input:** Welche funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen lassen sich aus Code extrahieren, und welche Informationen müssen über Interviews ergänzt werden?
+- **F3 - Qualitätsbewertung der generierten Requirements:** Wie beurteilen Fachexperten Vollständigkeit, Verständlichkeit, Nützlichkeit und Aufwandseinsparung der KI-Ergebnisse?
+- **F4 - Chancen und Grenzen des Ansatzes:** Welche Effizienzgewinne sind realistisch, wo liegen technische oder organisatorische Limitierungen, und welche Risiken (z. B. Halluzinationen, Datenschutz) müssen adressiert werden?
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+#heading(level: 2)[Aufbau der Arbeit]
+Die Arbeit ist in acht Kapitel gegliedert und folgt dem in den Vorlagen üblichen Aufbau:
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+1. **Einleitung:** Kontext, Problemstellung, Ziele und Forschungsfragen.
+2. **Theoretische Grundlagen:** Requirements Engineering, Reverse Engineering, Large Language Models sowie Qualitätssicherungskriterien.
+3. **Fallstudie c-entron GmbH:** Unternehmensprofil, Produktarchitektur, Migrationsdruck und Rahmenbedingungen.
+4. **Konzeption und methodisches Vorgehen:** Prozessmodell, Technologieauswahl, Stakeholder-Einbindung und Datenbasis.
+5. **Prototypische Umsetzung:** Architektur und Funktionsweise des LLM-Agenten sowie Integration in bestehende Toolchains.
+6. **Evaluation:** Vorgehen, Metriken, Ergebnisse und Expertenfeedback.
+7. **Diskussion:** Interpretation der Resultate, Limitationen und Implikationen für Forschung und Praxis.
+8. **Fazit und Ausblick:** Zusammenfassung, Beantwortung der Forschungsfragen und Perspektiven für weitere Arbeiten.
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+Damit entsteht eine nachvollziehbare Linie von der Ausgangssituation über das Konzept bis zur Validierung.

Kapitel/02_theoretischer_hintergrund.typ

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+#heading(level: 1)[Theoretischer Hintergrund]
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+#heading(level: 2)[Large Language Models im Requirements Engineering]
+Charakterisiere relevante LLM-Konzepte, Fähigkeiten und Grenzen.
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+#heading(level: 2)[Reverse Requirements Engineering]
+Beschreibe etablierte Verfahren, Herausforderungen und Best Practices.
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+#heading(level: 2)[Legacy-Modernisierung und Governance]
+Analysiere regulatorische, sicherheitsrelevante und organisatorische Aspekte.

Kapitel/03_methodisches_vorgehen.typ

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+#heading(level: 1)[Methodisches Vorgehen]
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+#heading(level: 2)[Forschungsdesign und Vorgehensmodell]
+Verbinde Literaturrecherche, Technologieevaluation und Interviews in einem konsistenten Design.
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+#heading(level: 2)[Technologieauswahl und LLM-Konfiguration]
+Dokumentiere Kriterien, Modellwahl und Evaluationsschritte.
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+#heading(level: 2)[Datengrundlage und Stakeholder-Einbindung]
+Beschreibe Datenquellen, Interviewleitfäden und Validierungsworkshops.

Kapitel/04_prototypische_umsetzung.typ

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+#heading(level: 1)[Prototypische Umsetzung]
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+#heading(level: 2)[Architektur des LLM-Agenten]
+Skizziere die Komponenten, Interaktionsabläufe und Traceability-Konzepte.
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+#heading(level: 2)[Toolchain-Integration]
+Bewerte die Einbindung in bestehende Systeme (z. B. Jira, Confluence).
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+#heading(level: 2)[Governance, Datenschutz und IP]
+Dokumentiere Maßnahmen zur Sicherstellung von Compliance.

Kapitel/05_evaluation.typ

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+#heading(level: 1)[Evaluation]
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+#heading(level: 2)[Evaluationskriterien und Messgrößen]
+Beschreibe Vollständigkeit, Verständlichkeit, Redundanzfreiheit, Stakeholder-Alignment und Aufwandsreduktion.
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+#heading(level: 2)[Durchführung der Evaluation]
+Erläutere Messaufbau, Workshop-Design und Datenauswertung.
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+#heading(level: 2)[Ergebnisse]
+Stelle die Resultate der Qualitätsbewertung zusammen.

Kapitel/06_diskussion.typ

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+#heading(level: 1)[Diskussion]
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+#heading(level: 2)[Interpretation der Ergebnisse]
+Vergleiche die Evaluation mit den Forschungsleitfragen.
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+#heading(level: 2)[Chancen und Grenzen]
+Diskutiere Potenziale und Limitationen des KI-gestützten Ansatzes.
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+#heading(level: 2)[Implikationen für Forschung und Praxis]
+Leitfäden für Unternehmen und offene Forschungsfragen.

Kapitel/07_fazit_ausblick.typ

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+#heading(level: 1)[Fazit und Ausblick]
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+#heading(level: 2)[Zusammenfassung der Arbeit]
+Fasse die wichtigsten Erkenntnisse zusammen.
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+#heading(level: 2)[Ausblick]
+Zeige zukünftige Forschungsschwerpunkte und Weiterentwicklungsmöglichkeiten des Prototyps.
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+#heading(level: 2)[Handlungsempfehlungen]
+Formuliere konkrete nächste Schritte für die c-entron GmbH.

Kapitel/08_literaturverzeichnis.typ

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+#heading(level: 1)[Literaturverzeichnis]
+Ergänze hier das automatisch generierte Literaturverzeichnis.

Kapitel/09_anhang.typ

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+#heading(level: 1)[Anhang]
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+#heading(level: 2)[Interviewleitfäden]
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+#heading(level: 2)[Zusätzliches Datenmaterial]
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+#heading(level: 2)[Konfigurationsdetails des Prototyps]