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Die Vision unseres Kunden ist der bidirektionale Zugriff auf verkaufte und in Betrieb befindliche Maschinen über das Internet, egal wo auf der Welt die Maschinen sich gerade befinden. Die Übertragung der Betriebsdaten in (nahezu) Echtzeit ermöglicht eine präzise teilautomatisierte Diagnose des aktuellen Betriebszustands (on-site oder in der Zentrale). Aufbauend auf dem Trend der Diagnoseergebnisse gepaart mit modelliertem Erfahrungswissen werden teilautomatisierte Prognosen über zukünftig eintretende Störungen und davon abgeleitete logistische oder sonstige proaktive Aktionen ermöglicht.
Techniker bekommen die Möglichkeit, das Betriebsverhalten über Remote Maintenance zu beeinflussen oder Wartungsarbeiten (z.B. Firmware Updates) vom Arbeitsplatz in der Firmenzentrale aus durchzuführen. Des Weiteren wird ein großer Datensatz an Betriebsdaten aufgebaut, welcher zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten bietet, wie z.B. kontinuierliche Produktverbesserung oder Mehrwertdienste für die Endkunden. Wir unterstützen unseren Kunden beim Aufsetzen des Projekts, bei der Definition der Systemarchitektur und übernehmen Teilaufgaben der Implementierung.
Unsere Aufgabe bestand darin, einen signifikanten Beitrag in der Startphase des Projekts zu übernehmen. Wir haben zunächst zusammen mit dem Kunden die Herausforderung bewältigt, eine initiale sichere Systemarchitektur zu entwerfen, welche alle Anforderungen abdeckt. Nachdem die Systemfunktionen auf die Elemente der Architektur abgebildet waren, bestand eine Herausforderung darin, die nötigen COTS Hard- und Softwarekomponenten zu wählen. Die Entwicklung der nötigen Zustands- und Diagnosefunktionen stellte eine weitere Herausforderung dar, da viele Anforderungen aus existierendem Source Code extrahiert werden mussten.
Wir haben uns zusammen mit dem Kunden zunächst aus bewährten Baukästen für die Startphase von komplexen Systementwicklungsprojekten bedient, unter anderem einer ausführlichen Stakeholderanalyse und der Erstellung eines validen Projektstrukturplans. Da allen beteiligten klar war, dass das System nicht wasserfallartig realisiert werden konnte, wurde das Thema über zwei Teams sowohl Top Down (“Was wollen wir überhaupt mit den Daten anfangen, wenn wir sie haben?”) als auch Bottom Up (“Was können wir mit existierender oder nachzurüstender Sensorik überhaupt an Zustands- und Diagnosedaten bereitstellen?”) angegangen. Die Kernlogik für die Diagnose, welche signifikantes proprietäres Know How darstellt, wurde als separate selbst zu programmierende Bibliothek geplant.
Java, C, C++, Docker, ICD
