Utveckling av programvara för läsning och skrivning till iButton

Dagens dataloggare har många funktioner vilket avspeglas i programvaran som används för att kommunicera med dem. De har fler funktioner än vad enskilda företag och privatpersoner behöver vilket gör programvaran onödigt komplicerad. Genom att minska antalet inställningsmöjligheter kan programvaran göras mindre, snabbare och lättare att lära sig. Arbetet utfördes hos Inventech Europe AB som tillhandahöll dataloggare för temperatur- och fuktighetsmätning. De ville undersöka möjligheterna att utveckla ett program som personer med begränsad datorvana snabbt kunde lära sig att använda. Därför var syftet med detta arbete att utreda hur ett sådant program kunde se ut. Arbetets fokus låg på designprocessen. Genom olika UML-diagram visualiserades de olika momenten i processen. Då projektet var relativt litet valdes en utvecklingsprocess som följer vattenfallsmodellen där de olika stegen (specifikation, design, implementation, test) utförs i följd. Det förutsätter att ett steg är färdigt innan nästa steg påbörjas. Modellen fungerar bäst när projektet är mindre och väldefinierat. Tyvärr ändrades företagets krav på hur programmet skulle fungera flera gånger under arbetets gång. Därmed borde en mer flexibel utvecklingsprocess ha valts för att ge utrymme för förändringar som kunde uppkomma under projektets gång. Slutresultatet blev en funktionsprototyp som var lätt att använda och inte hade fler inställningsmöjligheter än nödvändigt. Funktionsprototyp kan användas som bas för att lägga till egen skräddarsydd funktionalitet. För att visa detta inkluderades ytterligare två funktioner. En av funktionerna var möjligheten att kunna spara insamlad data till en extern databas som sedan kunde användas som källa till andra program vilka exempelvis skulle kunna visualisera data med hjälp av olika grafer. För att lätt kunna identifiera olika inkopplade dataloggare inkluderades även möjligheten att namnge de olika enheterna.

Globala försörjningsbeslut i en industriell kontext

Purpose – The purpose with this study is to investigate which factors that needs to be considered for sourcing decisions to ensure an optimal long-term decision, and which of these factors that can be quantified in a product costing model. To fulfill this purpose two research questions have been proposed: Which factors needs to be considered for a sourcing decision? Which of these factors that needs to be considered can be quantified in a product costing model? Method – A case study was conducted to fulfill the purpose of this study. The case study produced empirical data through interviews and document studies. The empirical data was interpreted and analyzed on the basis of the theoretical framework, created through literature studies. This process produced the result of this study. Findings – Factors to be considered for a sourcing decision have been identified and categorized in four over-arching categories: unit cost, logistical factors, capability factors and risk factors. These factors have been quantified in a product costing model. A preparatory decision model was created to further integrate some risk factors that could not be quantified. Implications – Both the make or buy decision and the manufacturing location decision have been considered in the product costing model presented in this study. The product costing model visualize and take into account hidden costs, rarely considered in sourcing decisions. This further enables optimal long-term sourcing decisions. Limitations – Risk factors remain difficult to quantify. This makes it difficult to determine the cost of risk factors, and as a result of that, to include them in a product costing model. Companies with similar conditions suites the model since the case study was conducted at only one company. Whether the product costing model is true for business in other contexts remain uncertain.