methodenlabor.
Software für Engineering & Wissenschaft
Sie bringen die technische Herausforderung.
Wir entwickeln das Werkzeug dafür.
Simulation, Numerik und Engineering Workflows — vom ersten Modell bis zu Software, auf die Ihr Team aufbauen kann.
01 / Leistungen
Wenn Standardlösungen nicht weiterhelfen, braucht es Software, die Ihre Methoden und Abläufe versteht. Wir verbinden fachliche Tiefe mit sauberer Entwicklung.
Numerische Verfahren, Strömungslöser und Rechenkerne für Ihre fachliche Fragestellung. Wir betrachten Genauigkeit, Stabilität und Rechenaufwand gemeinsam.
Numerik · Simulation · Solver
Geometrie, Meshing, Pre- und Postprocessing zusammenbringen. Wir verbinden Werkzeuge und Datenformate zu reproduzierbaren Abläufen.
CAD · CAE · CFD
Forschungscode und gewachsene Anwendungen schrittweise weiterentwickeln. Bestehendes Verhalten absichern, Strukturen klären und Wartung erleichtern.
Refactoring · Architektur · Wartung
Laufzeiten und Speicherbedarf messen, Engpässe lokalisieren und gezielt optimieren. Parallelisierung dort, wo sie zur Aufgabe und Hardware passt.
Profiling · Parallelisierung · Benchmarks
Berechnungen, Daten und Modelle zugänglich machen. Mit passenden Bedienoberflächen und Visualisierungen für den Engineering-Alltag.
Web · Daten · Visualisierung
Die entscheidende Annahme früh überprüfen, bevor eine große Entwicklung beginnt. Mit einem fokussierten Prototyp und klar benannten Grenzen.
Prototyping · Bewertung · Transfer
02 / Einsatzbereiche
Drei typische Ausgangspunkte für eine Zusammenarbeit. Beispielhafte Aufgaben — keine Kundenreferenzen.
Von der Idee zum Werkzeug
Ein Skript liefert wertvolle Ergebnisse, hängt aber an einer bestimmten Umgebung oder am Wissen einer einzelnen Person.
Wir erfassen Referenzfälle, trennen Berechnung und Bedienung und machen Installation, Tests und Schnittstellen nachvollziehbar.
Von der Wartezeit zur Erkenntnis
Ein Solver oder eine Auswertung bremst Variantenstudien aus. Noch ist unklar, ob Algorithmus, Datenzugriff oder Parallelisierung den größten Hebel bietet.
Wir schaffen eine belastbare Messbasis, untersuchen die Engpässe und bewerten Änderungen gegen dieselben fachlichen Referenzfälle.
Vom Dateiaustausch zum Prozess
Zwischen Geometrie, Simulation und Auswertung liegen manuelle Exporte, Kopierschritte und unterschiedliche Datenstände.
Wir klären Datenformate und Verantwortlichkeiten, automatisieren Übergaben und machen Fehler sowie den Stand einer Berechnung sichtbar.
03 / Zusammenarbeit
Wir beginnen mit der fachlichen Frage und einem überschaubaren nächsten Schritt. Kurze Iterationen machen Fortschritt sichtbar und lassen Raum für neue Erkenntnisse.
Gemeinsam den Anfang findenVerständlich im Aufbau.
Überprüfbar im Ergebnis.
Wartbar im Betrieb.
Methoden, Daten und Randbedingungen gemeinsam klären. Was soll die Software leisten, und woran erkennen wir ein richtiges Ergebnis?
Ergebnis: Aufgabenbild & Erfolgskriterien
Den kritischen Teil zuerst untersuchen. Bestehenden Code sichten, Annahmen erproben und eine passende Architektur entwerfen.
Ergebnis: Technischer Ansatz & priorisierter Plan
Mit nutzbaren Zwischenständen, Tests und direkter Rückmeldung. Entscheidungen, Aufwand und offene Fragen bleiben nachvollziehbar.
Ergebnis: Prüfbare Software in jeder Iteration
Quellcode, Build-Anleitung und Dokumentation zusammenführen. Ihr Team einarbeiten und die weitere Pflege gemeinsam planen.
Ergebnis: Eine nutzbare, dokumentierte Lösung
04 / Das Methodenlabor
Technische Software braucht Verständnis für das Modell dahinter — und für die Menschen, die damit arbeiten.
methodenlabor verbindet Softwareentwicklung mit einer Engineering-Perspektive. Wir arbeiten an der Schnittstelle von Numerik, Simulation und technischen Anwendungen. Dabei behalten wir die fachlichen Annahmen ebenso im Blick wie Schnittstellen, Tests und die spätere Wartung.
Sie bringen das Wissen über Ihre Anwendung ein. Gemeinsam machen wir daraus eine Lösung, die zu Ihrem Team und Ihrer vorhandenen Infrastruktur passt.
05 / Journal
Kurze Werkstattnotizen zu Fragen, die gute technische Software ausmachen. Direkt hier zum Weiterlesen.
Numerik Werkstattnotiz 01
Ein erfolgreicher Programmlauf ist der Anfang der Prüfung.
Vor der Implementierung steht eine fachliche Frage: Welche Eigenschaften muss das Ergebnis erfüllen? Referenzlösungen, Erhaltungsgrößen und bewusst einfache Grenzfälle helfen, diese Frage überprüfbar zu machen.
Wir trennen dabei zwei Prüfungen: Löst der Code die gewählte mathematische Aufgabe korrekt? Und bildet das Modell die beabsichtigte Anwendung ausreichend ab? Ein Softwaretest allein beantwortet die zweite Frage nicht.
Deshalb gehören Annahmen, Toleranzen und der Gültigkeitsbereich des Modells zur Dokumentation — genauso wie der Code.
Performance Werkstattnotiz 02
Erst den Engpass finden. Dann die passende Änderung wählen.
Eine Optimierung braucht eine Vergleichsbasis: einen repräsentativen Datensatz, eine festgehaltene Umgebung und eine klare Messgröße. Neben der Laufzeit kann auch der Speicherbedarf entscheidend sein.
Wir betrachten zunächst, wo die Anwendung ihre Zeit verbringt. Erst dann entscheiden wir, ob ein anderer Algorithmus, ein veränderter Datenzugriff oder Parallelisierung sinnvoll ist.
Nach jeder Änderung wird erneut gemessen und die Ergebnisqualität geprüft. Ein schnellerer Sonderfall hilft wenig, wenn die eigentliche Arbeitslast langsamer wird.
Architektur Werkstattnotiz 03
Gewachsener Code enthält oft mehr Wissen, als seine Struktur zeigt.
Vor einem Umbau halten wir das beobachtbare Verhalten fest: typische Eingaben, bekannte Randfälle und die dazugehörigen Ergebnisse. Auffälligkeiten werden fachlich bewertet, damit bestehende Fehler nicht unbemerkt zum Maßstab werden.
Dann ziehen wir kleine, überprüfbare Grenzen. Beispielsweise trennen wir Dateizugriff, Berechnung und Darstellung, bevor wir einzelne Teile ersetzen.
So lassen sich fachliche Änderungen von strukturellen Änderungen unterscheiden. Das erleichtert Reviews und hilft dem Team, die Software während der Modernisierung weiter zu nutzen.
Aus dem Labor: Vertiefende Beiträge und begleitende Videos sind in Planung.
06 / Vor dem ersten Gespräch
Ein klarer Einstieg hilft beiden Seiten.
Eine kurze Beschreibung der Aufgabe, der aktuelle Stand und das gewünschte Ergebnis reichen für den Einstieg. Hilfreich sind außerdem die eingesetzten Technologien und wichtige Randbedingungen. Sie brauchen dafür noch kein fertiges Lastenheft.
Ja. Wir können mit einer eingegrenzten Codeanalyse, einem konkreten Fehler oder einem Performance-Problem beginnen. Gemeinsam entscheiden wir, welche Teile erhalten, überarbeitet oder ergänzt werden sollten.
Wir grenzen zunächst die Aufgabe und die offenen Fragen ein. Daraus entsteht ein Vorschlag für den ersten Arbeitsschritt mit Ergebnissen und Aufwand. Bei größeren Unsicherheiten kann eine vorgelagerte Analyse oder ein Prototyp die Planung fundieren.
Darauf richten wir Architektur, Tests und Dokumentation aus. Quellcode, Build-Anleitung und Wissenstransfer gehören zur geplanten Übergabe. Den konkreten Lieferumfang und die Nutzungsrechte vereinbaren wir vor Projektbeginn.
Nein. Ob KI eingesetzt wird, stimmen wir mit Ihnen ab. Klassische Entwicklung ist ebenso möglich wie ein lokal betriebener Ansatz. Maßgeblich sind Ihre Anforderungen an Daten, Infrastruktur und Qualität.
07 / Ihr nächster Schritt
Was soll Ihre Software möglich machen? Erzählen Sie uns von Ihrer Aufgabe, Ihrem bestehenden Code oder der Idee, die Sie prüfen möchten.
hallo@methodenlabor.deEin paar Sätze sind ein guter Anfang.
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