Die Themen waren komplettes Neuland und ich konnte unmöglich alle Fragen im Vorfeld beantworten. Zu Beginn war echt viel Mocking und Prototyping angesagt.
Alexander Strobl
Director Digital Transformation IT
J. Wagner GmbH
J. Wagner GmbH
Der erste funktionstüchtige Prototyp stand bereits nach 4 Wochen Entwicklung
Intelligente Materialerkennung in dieser Form und in diesem Marktsegment derzeit einmalig
Flexible API ermöglicht hohe Skalierbarkeit und zukünftige Use Cases
Seit 1947 ist Wagner einer der weltweit führenden Hersteller von Geräten und Anlagen zur Oberflächenbeschichtung mit Pulver- und Nasslacken, Farben und anderen flüssigen Materialien. Wagner bietet seinen Kunden zuverlässige und bedienerfreundliche Lösungen, die sich durch hohe Qualität und zukunftsweisende Technologien auszeichnen.
Quelle: J. Wagner GmbH
Die Geräte von Wagner beschichten Oberflächen. So einfach das im ersten Moment klingt, so komplex ist die Materie – speziell im professionellen Einsatz. Denn Farbe ist nicht gleich Farbe und Lack nicht gleich Lack. Jedes Beschichtungsmaterial hat seine Eigenheiten und bedarf der richtigen Einstellung der Wagner-Sprühsysteme hinsichtlich Düse, Verdünnung und Druck – den sogenannten Beschichtungsparametern.
Um an eben diese Beschichtungsparameter zu gelangen, müssen Maler und Stuckateure mühsam das „Kleingedruckte“ auf Eimern entziffern, sich durch die Websites der Hersteller klicken oder massenhaft Datenblätter herunterladen. Hier wünschte sich die J. Wagner GmbH eine automatisierte Lösung, die zugleich Mehrwert für beliebige Sprühsysteme schafft.
Zusätzlich stand Projektleiter und Director Digital Transformation Alexander Strobl vor der Herausforderung die Budgetfreigabe für das Projekt zu bekommen. Keine vier Wochen nach Projektstart musste er dafür einen funktionalen Showcase präsentieren und das Konzept im Unternehmen vorstellen.
Quelle: J. Wagner GmbH
Geplant war über den Scan des EAN-Codes das Material – bspw. einen Farbeimer – eindeutig zuordnen zu können. Die Realität sieht jedoch anders aus. Denn die Materialhersteller arbeiten mit Nummernkreisen, die, im Gegensatz zu Handelsware aus dem Supermarkt, nicht zentral verfügbar sind. Die Lösung: eine Kombination aus intelligenter Bilder- und Texterkennung. Der Farbeimer wird mit der App fotografiert und ein Machine-Learning-Algorithmus erkennt den jeweiligen Hersteller sowie den genauen Materialtyp. Aus diesem Ergebnis werden aus einer Datenbank die notwendigen Parameter ausgelesen und angezeigt.
Neben dem Fehlen der notwendigen EAN-Codes, gibt es allerdings auch keine herstellerübergreifende Datenbank, die Auskunft über die Beschichtungsparameter gibt. Da die Anzahl von Herstellern, Materialien und Produkten kaum zu überblicken ist und ständig neue Artikel hinzukommen, musste eine automatisierte Lösung gefunden werden: die Entwicklung eines Web-Crawlers. In Kombination mit den Microsoft Azure Cognitive Services ist es darüber hinaus möglich, wichtige Beschichtungsparameter aus online abrufbaren Produktdatenblättern (PDFs) zu ermitteln – ein derzeit einmaliges Feature in diesem Marktsegment.
Eine weitere Herausforderung bestand darin, eine bereits existierende webbasierte Backend-API App-fähig zu machen. Die Lösung bestand in der Entwicklung einer flexiblen API, die mit nur einem Call alle nötigen Parameter übermitteln kann und damit sowohl von Web zu App, als auch umgekehrt funktioniert. Damit wurde gleichzeitig die Grundlage für zukünftige Use Cases geschaffen, bspw. der Anbindung eines Kundenportals.
Mit einer rudimentär gefüllten Datenbank, vorhandenem Code des existierenden Backends und einem vorläufigen Interface konnten wir gemeinsam nach nur vier Wochen Entwicklung einen ersten Prototypen auf die Beine stellen. Alexander Strobl präsentierte den interaktiven Showcase bei einer internen Veranstaltung und bekam grünes Licht für das Projekt.
Quelle: J. Wagner GmbH
Wagner startete das Projekt mit einer Vision. Wohin die Reise im Detail gehen sollte, war bis dato noch nicht klar – wohl aber der enge Zeithorizont. Eine der wichtigsten Anforderungen an den Dienstleister war von daher Flexibilität. Alexander Strobl, Director Digital Transformation: "Die Themen waren komplettes Neuland und ich konnte unmöglich alle Fragen im Vorfeld beantworten. Zu Beginn war echt viel Mocking und Prototyping angesagt. Da muss man erstmal einen Dienstleister finden, der das mitmacht. generic.de hat einfach die richtige Einstellung für solche Herausforderungen – die perfekte Hands-On-Mentalität."
Gesucht war jedoch nicht nur ein guter Partner für die Softwareentwicklung, sondern ein Full Stack Anbieter. Und den definiert Strobl so: "Full Stack bedeutet für mich alles aus einer Hand zu bekommen: Infrastruktur, Backend, Frontend, Azure Services aber auch konzeptionelle Beratung und Support. generic.de hat diesen Fullstack Approach. Das hat mich wieder überzeugt."