Im Rahmen des langfristigen Entwicklungsplans des Unternehmens wollte der Kunde ein IIoT-Ökosystem (Industrielles Internet der Dinge) zur Optimierung von Produktionsprozessen, Bestandsmanagement, Qualitätskontrolle, vorausschauender Wartung und Datenverwaltung aufbauen. Das Ökosystem sollte integraler Bestandteil des Produktionsmanagements in einer der Maschinenfabriken des Kunden werden.
Der Kunde beauftragte Innowise mit der Softwareentwicklung des IIoT-Ökosystems. Auf Basis des vollständigen Outsourcing-Modells hat unser Unternehmen ein Entwicklungsteam zusammengestellt, um eine komplexe Smart-Factory-Anwendung zu erstellen, die Daten von Sensoren sammelt, verarbeitet, speichert und analysiert. Die Anwendung sollte vorgegebene Algorithmen und maschinelles Lernen verwenden, um die gesamte Bandbreite der Operationen ausführen zu können.

Lösung

Innowise hat eine Webanwendung für eine intelligente Fabrik des Produktionsunternehmens entwickelt und implementiert. Die Anwendung ist Teil eines IIoT-basierten Ökosystems, das darauf abzielt, die Arbeitsprozesse zu erleichtern und deren Effizienz anhand verschiedener Indikatoren zu verbessern.

Die Smart-Factory-Webanwendung besteht aus miteinander verbundenen Funktionsblöcken zur Verwaltung bestimmter Prozesse innerhalb der größten Maschinenfabrik des Kunden. Die Lösung wurde entwickelt, um die Produktionseffizienz zu verbessern, die Kosteneffizienz zu erhöhen, Arbeitsabläufe zu optimieren und den Betrieb zu rationalisieren.

Effizienz der Produktion
Auf Grundlage der von den Sensoren erfassten Daten berechnet das System die OEE (Overall Equipment Effectiveness) für alle Produktionsabteilungen und Maschinen. Die Benutzer können die Schlüsselindikatoren anzeigen, die sich auf das OEE-Niveau auswirken, mögliche Probleme erkennen und Maßnahmen zu deren Lösung durchführen lassen. Die Anwendung ermöglicht die Überwachung der Leistungsindikatoren über einen bestimmten Zeitraum. Auf diese Weise können die Bediener die Entwicklung der wichtigsten Produktionskennzahlen überwachen.

Qualitätskontrolle

In der IIoT-basierten Plattform können Menge und Qualität der pro Schicht oder in einem beliebigen Zeitraum produzierten Teile kontrolliert werden. Die Benutzer können detaillierte Informationen zu jedem gefertigten Teil anzeigen lassen: Produktionslinie, Anzahl der Ausschussteile, Statistiken usw. Auf Grundlage dieser Daten können die Anlagenbetreiber ein Produktionsmuster erkennen, Ursachen für erhöhte Ausschussraten ausfindig machen und umgehend geeignete Maßnahmen zur Verbesserung der Qualitätskennzahlen ergreifen.

Prädiktive Wartung

Alle Maschinen sind mit Sensoren ausgestattet, die in Echtzeit Daten über Temperatur und Vibrationspegel der Anlage senden. Die Smart-Factory-Anwendung alarmiert den Bediener, wenn ein abnormaler Temperaturanstieg auftritt. So trägt die IIoT-basierte Lösung dazu bei, automatische Abschaltungen zu vermeiden. Algorithmen analysieren anschließend die Wartungshistorie der Maschinen und empfehlen außerplanmäßige Wartungen, um Ausfälle zu vermeiden.

Umgebungskontrolle

Sensoren erfassen verschiedene Indikatoren, die sich auf den Komfort und die Sicherheit der Mitarbeiter in der Fabrik auswirken. Dazu gehören Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Lärmpegel. Außerdem überwacht die Smart-Factory-Anwendung den Grad der Luftverschmutzung in der Produktionshalle und die Höhe der Emissionen. Bei einer Überschreitung der Normen benachrichtigt das System die Betreiber und bietet voreingestellte Algorithmen zur Behebung der Situation an.

Technologien & Tools

Backend

C#, ASP. NET MVC, .NET Core 3, .Net 5, Web API

Frontend

JavaScript, JQuery, TypeScript

JUnit, Mockk, Roboletric, Espresso, XCTest, XCUITest, JMeter, ApacheBench, Gatling

Cloud-Dienste

Azure AD, benutzerdefinierte UI für Azure Active Directory (AAD) Admin Center, Azure DevOps

Prozess

Der Kunde entschied sich für eine schlüsselfertige Produkterstellung durch Outsourcing, bei der Innowise alle Prozessphasen der Softwareentwicklung übernehmen sollte. Das Unternehmen hat einen Projektmanager und mehrere Technologen beauftragt, um die Leistung unseres Teams zu überwachen und die Lösungsentwicklung zu unterstützen. Unser Entwicklungsteam hat nach Scrum-Methode (zweiwöchige Sprints) gearbeitet und täglich Berichte über den Arbeitsfortschritt erstellt. Während des Projekts haben wir eng mit den Vertretern des Kunden zusammengearbeitet und das Werk sowie Fachkonferenzen besucht, um die Aufgaben so effizient wie möglich zu erfüllen.

Team

Full-Stack-Entwickler

Projektleiter

QS-Ingenieure

Lösungsarchitekt

UI/UX-Designer

DevOps-Ingenieur

Ergebnisse

Innowise hat eine Smart-Factory-Webanwendung entwickelt, die sämtliche Funktionen eines IIoT-Systems zur Produktionssteuerung umfasst. Die Anwendung zielt darauf ab, die Produktivität zu steigern, die Qualitätskontrolle zu verbessern und Schaden an Produktionsanlagen zu vermeiden. Unser Team hat alle Fristen eingehalten und die resultierende IIoT-Lösung erfolgreich eingeführt. Nach der Einführung bieten unsere IT-Experten weiterhin Wartungs- und Supportdienste für die Lösung an. Der Kunde ist mit den Ergebnissen und der Wirksamkeit der industriellen IIoT-Anwendung auf die Produktionsleistung mit einer um 20-30 % höheren Produktivität zufrieden. Deshalb plant er, die Smart-Factory-Anwendung um neue Funktionen zu erweitern und die Lösung in weiteren Einrichtungen des Unternehmens zu implementieren.

Projektdauer

2020 - Andauernd
Das Projekt ist noch im vollen Gange, in dieser Phase betreuen wir die App und setzen neue Funktionen um

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Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

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