Software Entwicklung

MEPROTEC bietet Unterstützung bei der Entwicklung und Wartung Ihrer Softwarelösungen in den Bereichen Microsoft Azure Cloud, C#, ASP.Net, JS, WPF... Wir unterstützen Sie in den Bereichen Programmierung, Cloud Migration, Datenübertragung und Archivierung sowie bei der Erstellung effizienter online Kalkulationen.

Unser Team verfügt neben fundierten Kenntnissen in den Bereichen Microsoft Azure Cloud und Softwareentwicklung auch über langjähriges Praxiswissen aus dem Betrieb, der Instandhaltung und der Optimierung komplexer Produktionsanlagen. Basierend auf dem breiten Spektrum an Erfahrung und dem Produktions-Know-How unserer Mitarbeiter können wir Komplettlösungen vom technischen Problem bis zur geprüften Softwarelösung anbieten!

Von der Planung und Architektur, über die Programmierung bis hin zur Implementierung Ihrer maßgeschneiderten Software bieten wir Ihnen alles, um möglichst einfach vom Problem zur gewünschten Lösung zu gelangen. Hierbei kann die Umsetzung sowohl on-premise als auch in der Cloud erfolgen. Gerne beraten wir Sie bezüglich technischer und wirtschaftlicher Unterschiede dieser Lösungen.

Automatisierung von Arbeitsabläufen und Geschäftsprozessen

Sich ständig wiederholenden Tätigkeiten können heutzutage großteils durch Workflows automatisiert werden. Von der E-Mail Bearbeitung über die automatische Berechnung und Analyse von Daten bis hin zur Überwachung von Social-Media Kanälen, Lösungen können mit den richtigen Werkzeugen sehr schnell und einfach erstellt werden.

Daten aus unterschiedlichsten Quellen (Betriebskennzahlen, Anlagendaten, Informationen aus sozialen Medien...) können in Echtzeit visualisiert und analysiert werden. Durch unternehmensweite Bereitstellung von Dashboards und Berichten sind Informationen immer und überall verfügbar. 

Durch die Verwendung vorgefertigter  IoT und App Lösungen können Anwendungen kostengünstig und sicher umgesetzt werden. Beispiele: Produktkonfiguratoren, automatisierte Angebotserstellung, Predictive Maintenance, mobil zugängliche Anlagenvisualisierungen, etc.

Von der Standardisierung einfacher Excel-Kalkulationen bis hin zu komplexen Datenanalysen und Machine-Learning Funktionen, Lösungen können kundenspezifisch erstellt oder als einfach zu bedienende Self-Service Anwendungen bereitgestellt werden.

Durch automatisierte Arbeitsabläufe können Anforderungen schnell bearbeitet werden. Beispiele: Automatisierung von Prüfprozessen, Wartungsaufträgen, Arbeitsaufträgen, Genehmigungsprozessen, Kundenanfragen, etc.

Mit modernen Tools und Technologien sind entsprechende Lösungen verblüffend einfach und sehr kostengünstig umsetzbar. Wir stehen hier als verlässlicher Partner gerne zur Verfügung egal ob Sie eine automatisierte Auswertung in Excel benötigen, Programme verknüpfen möchten, Daten zentral archivieren möchten oder Großprojekte zur Umsetzung spezifischer Softwarelösungen planen.

Eingesetzte Technologien


Microsoft Azure

C# (ASP.NET, WPF), NodeJS (Angular, IONIC), Docker

SQL (MS SQL, MySQL/MariaDB, PostgreSQL), Oracle DB,  NoSQL (MongoDB, CosmosDB), Azure Blob-Storage, Azure Data Lake

SignalR, REST, MQTT, Datenübertragung zur und in der MICROSOFT Azure Cloud

Machine Learning:  ML.NET, Azure Machine Learning, Python

AI: Cognitive Services, Azure Search

Komplettlösungen


Erfassung des technischen Problems

Technisches Projektmanagement

Umsetzung der technischen Lösung in Software-Konzept

Realisierung der Software und Produktionsbegleitung im Betrieb

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Cloud


Unter Cloud Computing wird die Bereitstellung von IT-Ressourcen über das Internet oder in einer privaten Cloud verstanden. Investitionen in Hardwarekomponenten entfallen und abhängig von der Umsetzungsvariante werden Wartungsarbeiten durch den Provider übernommen. Dadurch sind meist deutliche Einsparungen im Vergleich zu on-premise Lösungen realisierbar. Zusätzlich sind Daten, wenn gewünscht weltweit verfügbar, Lösungen können horizontal und vertikal skaliert werden und Geo-Redundanz ist auf Knopfdruck erhältlich.

Unsere Spezialisierung liegt in der Umsetzung und Migration von Softwarekomponenten in der Microsoft Azure Cloud. Die Microsoft Azure Cloud überzeugt durch sehr hohe Sicherheitsstandards und ein breites Angebot an innovativen Services.

Mit unserer Optimierungssoftware „HFsmart“ haben wir Zukunftstechnologien wie Cloud Computing, Serverless Architecture und Machine Learning mit metallurgischen Grundlagen kombiniert und in der Automobilindustrie erfolgreich implementiert. Durch die Erfahrungen aus dem industriellen Einsatz unseres Produktes seit Anfang 2017 können wir industrietaugliche, kosteneffiziente und geprüfte Technologien in der Microsoft Azure Cloud umsetzen.

Wenn einzelne Services nicht in der Cloud stattfinden sollen oder dürfen, können wir unsere Kunden auch bei der Umsetzung von Projekten mit Hybrid Lösungen wie z.B. Azure Edge (IOT) oder Azure Stack (Hybrid-Cloud) unterstützen.

Gemeinsam migrieren wir auch Ihre existierenden on-premise Lösungen in die Cloud, mit dem Ziel administrative Kosten einzusparen oder die Zuverlässigkeit der Software zu verbessern.

Machine Learning


Machine Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz und ermöglicht die Erstellung von Systemen, die mit minimaler menschlicher Intervention aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen treffen können. Entsprechende Werkzeuge zur Datenanalyse und Modellbildung sind mittlerweile in zahlreichen Varianten verfügbar. Viele Branchen nutzen diese neuen Werkzeuge bereits in großem Umfang. Auch im Bereich der industriellen Produktion ist in den nächsten Jahren ein großflächiger Einsatz zu erwarten.

Basierend auf unseren Erfahrungen im Bereich der Produktion setzen unsere Lösungen auf bestehenden Modellen und dem Wissen der Betreiber auf, bzw. können diese auch direkt von diesen eingesetzt und bedient werden. Um vorausschauend Fehler vorherzusagen und zu verhindern, setzen wir Machine Learning für Predictive Maintenance und die Erstellung verschiedener Berechnungsmodelle ein.

Anwendungen Machine-Learning

Durch Auswahl der richtigen Technologien und die Berücksichtigung moderner Software-Architekturkonzepte können bereits sehr kostengünstige, hoch flexible und vor allem zukunftssichere Lösungen erstellt werden.

  • Analyse großer Datenmengen
  • Anomalieerkennung
  • Automatisierte Auswertung und Überwachung von Zeitreihen Daten
  • Klassifizieren von Daten, Bilder oder Texten
  • Automatische Analyse von Einflussgrößen und Fehlerquellen 
  • Erweiterung bestehender Modelle, Kalkulationen und Auswertung. z.B. Excel Tabellen
  • Textanalysen
  • Spracherkennung
  • Sprachübersetzung
  • Bild und Videoanalysen
  • Maschinelles Sehen
  • Intelligente Suchfunktionen
  • Chatbots

Selbst komplexe Aufgaben wie Spracherkennung, Maschinelles Sehen oder Bild- und Videoanalysen können durch die Verwendung von Cognitive Services in ihre Unternehmensanwendungen implementiert werden!  

Im Produkt „HFsmart“ wird Machine Learning beispielsweise für die Vorhersage der Bauteileigenschaften bereits während der Produktion verwendet. Die kontinuierliche Erweiterung der Testdatensätze ermöglicht uns eine konstante Verbesserung & Anpassung der Modelle. 

Die implementierte Modell-Verwaltung ermöglicht eine lückenlose Nachverfolgung und gegebenenfalls die Wiederherstellung oder Neuberechnung von historischen Modellen und Daten.

IoT & Industrie 4.0

IoT bietet die Möglichkeiten, unterschiedliche Geräte, Anlagen, Services und Personen miteinander über Datennetzwerke zu verbinden.

Im Bereich der Datenerfassung und Datenspeicherung sind in zunehmendem Umfang Informationen verfügbar, die zur Visualisierung, Überwachung und Steuerung von Prozessen herangezogen werden können. Durch IoT ist es möglich eine Produktionsanlage in die digitale Welt zu überführen und große Datenmengen zu speichern.

Ein Beispiel für solch einen digitalen Zwilling ist das Produkt „HFsmart“. Daten der laufenden Produktion werden über Sensoren erfasst und in einer Datenbank in der Azure Cloud abspeichert. Diese Daten werden dann für die Ansicht der aktuell laufenden Produktion verwendet und physikalische Berechnungen zur Systemoptimierung durchgeführt. Weiters werden die Daten mittels Machine-Learning Modellen ausgewertet und analysiert. Dadurch können Prozess-  und Anlagenparameter optimiert, Stillstände verhindert und Wartungszeiten minimiert werden.