Die Migration und Modernisierung bestehender Java-Webanwendungen stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen: Legacy-Code, veraltete Frameworks, komplexe Abhängigkeiten und das Risiko von Funktionsverlusten bei der manuellen Überarbeitung. Besonders bei gewachsenen Java-Enterprise-Anwendungen erfordert die Migration zu modernen Architekturen und Technologie-Stacks tiefgreifendes technisches Verständnis und ist oft mit einem erheblichen manuellen Refactoring-Aufwand verbunden. Ein KI-gestütztes System könnte diese Migrationsprozesse automatisieren, die Übertragungsqualität verbessern und gleichzeitig Entwicklungszeiten drastisch reduzieren.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll ein strukturiertes Vorgehensmodell entwickelt werden, das mithilfe von Machine Learning-Algorithmen und Code-Analyse-Tools verschiedene Komponenten einer Java-Webanwendung (Backend-Services, Web-Layer, Datenbank-Integration, Framework-Dependencies) intelligent analysiert und daraus automatisiert moderne, optimierte Java-Code-Strukturen generiert. Das entwickelte Modell soll anschließend anhand einer vorhandenen Java-Webanwendung evaluiert und validiert werden.

Diese Abschlussarbeit wird im Rahmen der Forschungskooperation POINT in Kooperation mit der abat AG durchgeführt.

• Arbeit an einem hochinnovativen Thema mit direkter Relevanz für die Digitalisierungsstrategie moderner Unternehmen
• Einblicke in reale Software-Migrationsprojekte 
• Zugang zu echten Anwendungsbeispielen und die Möglichkeit, deine Lösung an konkreten Migrationsprojekten zu testen
• Qualifizierte Betreuung durch Uni-Ansprechpartner und Softwarearchitektur-Experten der abat AG
   

• Fundierte Kenntnisse in Java-Entwicklung