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!

Wir bieten unsere Erfahrung im Bereich Softwareentwicklung an um

  • Komplettlösungen zu entwickeln
  • existierende Lösungen zu erweitern und optimieren

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.

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

Zertifizierungen

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 verfügbar.

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 Computing und Machine Learning mit metallurgischen Grundlagen kombiniert und in der Automobilindustrie erfolgreich umgesetzt. Durch die Erfahrungen aus dem industriellen Einsatz unseres Produktes seit Anfang 2017 können wir industrietaugliche, möglichst kosteneffiziente und geprüfter 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.

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

Basierend auf unseren Erfahrungen im Bereich der Produktion setzen unsere Lösungen auf bestehenden Modellen und dem Wissen der Betreiber auf, bzw. können sie 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.

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, auf denen das maschinelle Lernen beruht. 

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


Unter anderem finden folgende Technologien ihre Verwendung:

  • Cognitive Services
  • ML.NET
  • Azure ML Services
  • Azure Search

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 Vorhersagen über Anlagenparameter getroffen werden, um Stillstände zu verhindern und Wartungszeiten zu minimieren.

Automatisierte Berechnungen


Metallurgische Vorgänge

Materialverfolgung

Fehleranalyse im Prozess

Temperaturberechnungen für Produkt und Anlagenkomponenten

Verschleißteil-Optimierungen

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