常見問題
客製化軟體開發中的常見挑戰和解決方案
主要挑戰和 GWIT 的解決方案
1. 需求不明確或頻繁變化
使用者故事映射→確定核心需求的優先順序並符合利害關係人的期望。
快速原型製作→使用 Figma/Axure 等工具儘早驗證可行性。
變更控制流程→在開發階段實施“凍結點”，後期變更需要正式批准。
2. 品質控制問題
測試驅動開發 (測試驅動開發 (TDD)) → 強制單元測試覆蓋作為代碼合併要求。
自動化測試管道→整合 碳粉匣 + 詹金斯 進行回歸測試，將發布後的缺陷減少 80% 以上。
3.糟糕的使用者體驗（使用者體驗）
使用者旅程圖→在開發開始前優化互動流程。
A/B 測試和可用性測試→讓真實使用者參與迭代回饋循環以改善 使用者介面/使用者體驗。
GWIT 的核心原則：
✔ 儘早驗證需求
✔ 透明且受控的流程
✔ 一開始就注重品質
倉庫庫存管理軟體的常見挑戰及解決方案
主要挑戰和 GWIT 的解決方案 1. 庫存資料不準確 條碼/射頻識別 整合 → 端對端追蹤物品，減少錯誤<0.3%.
Dynamic Cycle Counting → Implements ABC analysis (e.g., frequent counts for high-value "A" items).
2. Overly Complex Operations
Smart Form Engine → Auto-fills fields (e.g., SKU specs, batch numbers) via scanning.
RPA Automation → Guides staff with standardized workflows, cutting training time by 50%.
3. Multi-Warehouse Coordination Issues
Distributed Database (TiDB) → Ensures real-time sync across locations.
AI-Driven Alerts → Predicts safety stock thresholds and triggers mobile notifications for anomalies.
4. System Performance Bottlenecks
Microservices Architecture → Isolates core modules (orders, inventory, reporting) for scalability.
Redis Caching Layer → Boosts query speeds, handling 5,000+ concurrent users with sub-second response.
Advanced Capabilities
Real-Time Analytics → Apache Flink processes in/outbound data flows for AI-powered decisions.
Inventory Optimization AI → Generates automated procurement and transfer recommendations.
Low-Code Customization → Visual platform lets users design reports/approval workflows without coding.
Technical Excellence:
✔ Modular Development → 3-week iterative release cycles
✔ Automated Ops + Canary Deployments → Minimizes upgrade risks
✔ Future-Ready Architecture → Supports 99.99% uptime and unmanned warehouse expansion
軟體即服務 應用程式管理系統常見問題及解決方案
針對資料孤島和系統碎片化問題，GWIT SaaS技術團隊採用了統一的資料平台架構：建構標準化資料模型，整合ETL工具清洗異質系統資料。此外，還提供預先建置的行業連接器：提供開箱即用的 API 模板（例如與釘子、企業微信和 辦公室自動化 系統的整合）。
針對多租戶資源爭搶現象，GWIT團隊的SaaS技術骨幹提出了動態資源配額：根據租戶SLA自動分配運算資源（中央處理器/記憶體彈性伸縮）。
針對使用者權限配置錯誤導致越權操作，或欄位層級權限不足造成敏感資料外洩風險的問題，GWIT技術團隊提出了ABAC（屬性-基於 使用權 控制）動態授權模型：根據環境屬性（IP位址、時間、裝置）動態調整權限。
GWIT SaaS技術團隊也針對SaaS專案實施路線圖給出了建議：
短期：
部署API網關，統一介面管理，與主流第三方系統整合。
實作混合RBAC（基於角色的存取控制）+ABAC權限模型，並對敏感資料進行完整加密。
中期：
建置低程式碼平台，支援80%的客製化需求，減少程式碼變更比例。
啟動混沌工程框架，實現 99.95% 的可用性。
長期：
實施多雲架構，支援跨AWS、Azure和華為雲的無縫遷移。
實施關鍵：GWIT技術團隊建議客戶優先解決與資料互通和權限控制相關的問題。透過建立標準化介面和狀態權限模型，可以快速建立客戶信任。隨後，架構可以逐步升級。
使用 軟體即服務 客戶關係管理 解決零售商的資料整合挑戰
GWIT技術團隊詳細闡述了關鍵技術實作細節： 即時異質協定轉換 協定適配器層 使用Apache Camel實作多重協定轉換： //樹液 IDoc轉換為JSON範例 從("樹液-伊多克:佇列:訂單") .解組().伊多克() .convertBodyAody(傑森.班級) 10988:0008:000 -0007 -00008:00074：L0005:00005:0007 -00085:0005:0007:70007。 20 種協議，包括 樹液 JCo、電子資料交換 和 AS2。智慧型欄位對應：建立動態映射規則庫（例如，將CRM欄位「手機」對應到ERP欄位「TEL_NUMBER」）。自動化資料流處理即時資料管道階段 |技術 |效能指標資料擷取 | 德貝齊姆 疾病管制署 |吞吐量：100,000 筆記錄/秒流處理 | 阿帕契 Flink |延遲：<50ms
Persistent Storage | Cassandra + Redis | Write QPS: Over 50,000
Typical Processing Logic:
-- Detecting abnormal orders
INSERT INTO error_orders
SELECT * FROM orders_stream
WHERE total_amount < 0
OR customer_id NOT IN (SELECT id FROM crm_customers);
3.Business Process Automation Orchestration
BPMN Visual Modeling
實現跨系統業務流程的自動化執行。 SAGA模式的補償事務設計實作：步驟|前進行動 |反向補償行動 客戶關係管理 客戶創建 | 客戶關係管理.創建客戶() | 客戶關係管理.刪除客戶(客戶編號) ERP 銷售訂單產生 | ERP系統.產生銷售訂單() | ERP系統.取消訂單(訂單編號) 物流運力提升至物流交易率可提升至 007%7%7%。 GWIT技術團隊的多系統整合方案已在屈臣氏、名創優品等零售企業成功實施與驗證，平均降低營運成本35%以上。建議使用Spring 雲 + 阿帕契 Flink技術堆疊開始實作。
企業物聯網系統開發常見挑戰及解決方案
GWIT技術團隊物聯網建置解決方案：安全防護技術堆疊零信任安全架構設備認證：透過TLS相互認證結合國密SM9演算法實現設備指紋唯一性驗證。動態資料加密：採用AES-256及量子金鑰分發技術，確保傳輸鏈路的安全。威脅偵測系統：基於MITRE 攻擊&CK框架建構行為分析引擎，即時偵測異常操作鏈。資料處理架構升級混合運算架構邊緣層：使用 阿帕契 卡夫卡 邊緣 結合 WebAssembly 流處理引擎（延遲<50ms).
Fog Computing Layer: Supporting tens of millions of data points with TDengine/InfluxDB time-series database clusters.
Cloud Layer: Implementing cross-system federated data analysis with a digital twin platform to support real-time decision-making feedback.
Intelligent Maintenance System
OTA Upgrade Management: The GWIT technology team uses differential upgrade technology (BSDiff algorithm) to transmit only the differential data packages, reducing network bandwidth usage.
Predictive Maintenance: Utilizing an LSTM neural network-based Remaining Useful Life (RUL) prediction model for equipment, the team can provide early warnings of failures up to 30 days in advance, reducing maintenance costs by 35%.
Implementation Highlights:
GWIT's technology team has successfully implemented the most advanced technology combination of Zero Trust Architecture + 5G TSN + Digital Twin in enterprises such as BMW, achieving end-to-end deterministic communication and millisecond-level response.