IBM Bob bij een root-cause onderzoek
Een probleem in software lijkt soms eenvoudig. Toch kan het vinden van de oorzaak veel tijd kosten. Zeker wanneer verschillende applicaties, repositories en onderdelen van software met elkaar samenwerken.
Stijn heeft IBM Bob gebruikt tijdens een onderzoek naar een probleem in de MICC Export. Eingebruikers zagen daar geen herkenbare bestandsnamen meer. Met behulp van IBM Bob kon hij sneller achterhalen waar het probleem ontstond en hoe de verschillende onderdelen van het systeem met elkaar verbonden waren.
Eindgebruikers zagen in de MICC Export bij het inkorten van bestandsnamen een onverwacht resultaat. Een bestandsnaam zoals Factuur_2024.pdf werd bijvoorbeeld Factuur_5976.pdf.
Door de nieuwe cijfers was niet meer duidelijk waar het bestand oorspronkelijk vandaan kwam. Voor de gebruiker was het probleem zichtbaar in de export, maar de oorzaak lag ergens anders in het systeem.
Publicatiedatum: 07/08/26
Een probleem met bestandnamen
Op zoek naar de oorzaak
Om het probleem op te lossen, moest eerst worden uitgezocht waar de cijfers vandaan kwamen en wat er met de bestandsnaam gebeurde tijdens het importeren en exporteren.
Met behulp van IBM Bob kon Stijn sneller de juiste delen van de code vinden en verbanden leggen. Zo werd duidelijk dat de gebruikte asset_id een MD5-hash was die werd opgebouwd uit het folderpad en de bestandsnaam.
Omdat deze hash niet kan worden terugvertaald naar de oorspronkelijke bestandsnaam, moest verder worden gezocht. De vraag was vervolgens waar de originele bestandsnaam verloren ging.
Van export naar import
Eerst is gekeken naar de code die verantwoordelijk was voor de export. Daar werd de oorzaak niet gevonden. Vervolgens werd gekeken naar het importproces, omdat daar de bestandsnaam in het systeem wordt opgeslagen.
Met hulp van IBM Bob werd duidelijk dat de oorzaak niet in de eerste repository zat, maar in een tweede repository: MICC Import.
Daar werd uiteindelijk de oorzaak gevonden. Tijdens het importeren werd een UUID aangemaakt en als bestandsnaam opgeslagen. De originele bestandsnaam was op dat moment wel beschikbaar, maar werd voor documenten niet op de juiste manier gebruikt.
Daarmee was duidelijk waar het probleem ontstond.
IBM Bob als ondersteuning tijdens het onderzoek
Tijdens het onderzoek hielp IBM Bob niet alleen met het vinden van code, maar ook met het onderzoeken van verschillende mogelijke oorzaken. Stijn kon sneller verbanden leggen, hypotheses controleren en bepalen waar hij verder moest zoeken.
De manier van samenwerken met Bob werd daarbij als prettig ervaren. Stijn bleef zelf in controle over het onderzoek en de keuzes die werden gemaakt. Ook gaf Bob het meestal aan wanneer het iets niet zeker wist. Dat is belangrijk bij technisch onderzoek, omdat antwoorden altijd gecontroleerd moeten worden voordat ze worden gebruikt
Ruim 8 uur tijdswinst
Het onderzoek met IBM Bob duurde ongeveer 3,5 uur. Op basis van ervaring schatten we dat dezelfde analyse zonder IBM Bob ongeveer 12 uur zou hebben gekost.
Dat betekent een tijdwinst van ruim 8 uur op één onderzoek.
De tijdwinst zat vooral in het sneller vinden van de juiste code en het leggen van verbanden tussen verschillende onderdelen van het systeem. Handmatig zoeken naar de oorzaak zou veel meer tijd en verschillende zoek- en teststappen hebben gekost.
Meer dan alleen code schrijven
Deze case laat zien dat de waarde van IBM Bob verder gaat dan het genereren van code. AI kan ook helpen bij het begrijpen van bestaande software en het vinden van de oorzaak van problemen.
Voor ons is dit een belangrijk inzicht. IBM Bob helpt ontwikkelaars om sneller door een codebase te navigeren, mogelijke oorzaken te onderzoeken en oplossingen te controleren.
De ruim acht uur tijdwinst in één onderzoek is daar een concreet voorbeeld van. Voor Migrato zien we daarom steeds meer mogelijkheden om IBM Bob in te zetten bij het analyseren en oplossen van softwareproblemen.
Migrato
Nieuwsbrief
M - 06 50734696
© 2026. Alle rechten voorbehouden.
T - 010 3216244
E - info@migrato.nl
Navigatie
A - Nieuwe Haven 39
3291GA Strijen
Transforming Content To Knowledge
