Software-Dienstleistungen

Von der Smartphone-App bis zu Big Data Analytics.

Software-Dienstleistungen

Von der Smartphone-App bis zu Big Data Analytics.

Software-Dienstleistungen

Von der Smartphone-App bis zu Big Data Analytics.

Software-Dienstleistungen

Von der Smartphone-App bis zu Big Data Analytics.

Wir sehen eine wachsende Komplexität und gehen bei unseren Software-Dienstleistungen deshalb neue Wege: Wir nutzen agile Entwicklungskonzepte und verwenden den DevOps-Ansatz (Development Operations), um die Software auch auf neue Anforderungen auszurichten. Auf diese Weise entwickeln wir beispielsweise Apps für mobile Endgeräte, wenden Big Data Analytics an und setzen Predictive Maintenance um.

Bertrandt ist der Partner für Trend-Entwicklungen wie das autonome Fahren, Industrie 4.0, Smart Grid oder das Internet of Things (IoT). Die Themen dokumentieren die neue Rolle von Software und IT-Dienstleistungen in der Industrie. Dabei verbinden wir Methodenwissen mit langjährigem Branchen-Know-how im Automobilbau, der Elektrotechnik, dem Maschinen- und Anlagenbau sowie der Luft- und Raumfahrt, der Medizintechnik und dem Energiebereich.

Wir entwickeln mit klassischen und agilen Projektmethoden

Bertrandt arbeitet mit klassischen Entwicklungsmethoden wie dem V-Modell oder Automotive Spice. Je größer die Projekte und je komplexer die Anforderungen, umso häufiger können starre Entwicklungs- und Konstruktionsprozesse mit Lastenheften und Meilensteinen allerdings scheitern. Bertrandt setzt deshalb auch auf agile Methoden mit User Stories, kurzen Entwicklungszyklen (Sprints), täglichem Austausch (Daily Scrum) und intensivem Feedback in Sprint Reviews.

Das hat unsere Kunden überzeugt:

  • Wir liefern sehr schnell erste lauffähige Teilergebnisse und Prototypen.
  • Die Anwender nehmen sehr früh Einfluss auf die Entwicklung.
  • Die Kundenbedürfnisse, Fragen der Bedienbarkeit und das Nutzererlebnis, also die User Experience (UX), sind zentrale methodische Elemente.

Nutzerstudien und psychologische Expertisen sind zu Standards geworden.

Der DevOps-Ansatz steht für ein neues Qualitätsverständnis bei der Softwareentwicklung. Das Konzept umfasst den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung. Von der Definition der Anforderungen, den Build bis zur Auslieferung und den Kundensupport. Das gilt ebenfalls für das Feedback von Fehlern oder den Verbesserungen in einem kontinuierlichen Prozess. Dabei werden die Reaktionszeiten immer kürzer. App-Stores leiten Fehlermeldungen in Echtzeit weiter und Korrekturen werden sehr kurzfristig umgesetzt.

Stichworte zu DevOps

  • Docker
  • Kubernetes
  • Azure DevOps

Bertrandt entwickelt Applikationen für mobile Endgeräte, beispielsweise zur Montageunterstützung, zum Monitoring des Maschinenparks, für das automatisierte Einparken von Autos oder zur Visualisierung von Daten aus der Cloud.

  • Mit unserer HoloLens-App „Guided Maintenance“ nutzen wir Augmented Reality, um den Servicetechniker bei Reparatur- und Wartungsarbeiten zu unterstützen. Dabei wird ein physisches Objekt, z. B. eine Werkzeugmaschine, um virtuelle Komponenten und Informationen erweitert. So erhält der Servicetechniker Zusatzinformationen zur Maschine und  für seine Wartungsaufgaben.
  • Über die Einpark-App kann das Auto selbstständig einparken. Die App berechnet die Route inklusive Hindernissen oder Umleitungen. Die Berechnungen finden in der Cloud statt, werden mit den lokalen Gegebenheiten abgeglichen und mit neuen Sensordaten aktualisiert.

Ein Schwerpunkt unserer Engineering- und Beratungsdienstleistungen umfasst die Gestaltung von Daten-intensiven Prozessen, Datenbank-basierten Entwicklungen und den Einsatz von Methoden zur Analyse großer Datenmengen. Dafür haben wir umfangreiches Know-how aufgebaut, um strukturierte und unstrukturiert Daten zu verarbeiten, proprietäre Formate in geeignete Datenbankstrukturen zu überführen und geeignete Datenbank-Technologien wie SQL und NoSQL oder Hadoop-Cluster einzusetzen.

  • Für das Sammeln und Speichern von Daten, die Analyse, die Entwicklung von Algorithmen und den Einsatz von Machine Learning haben wir die „Bertrandt Industry Cloud (BIC)“ aufgebaut. Die BIC liefert einen fertigen Grundbaukasten, der nur noch an die spezifische Aufgabenstellung des Kunden angepasst werden muss. Hier verbinden wir das Methodenwissen mit 40 Jahren Branchen-Know-how zu Fragen der Entwicklung, Konstruktion, Produktion und dem Support.
  • Für das automatisierte Fahren müssen sehr große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet werden. Dafür setzen wir sehr große Datenspeicher und ein Hochperformance-Computing ein, wie wir sie mit der „Bertrandt Automotive Cloud (BAC)“  in der Microsoft Azure Cloud realisiert haben.
  • Wir entwickeln Lösungen für das Daten-Labeling, um beispielsweise ein neuronales Netz mit Bilddaten zu trainieren. Dafür kennzeichnen wir in einem automatisierten Verfahren Millionen Bilder mit maschinenlesbaren Beschreibungen.
  • Wir setzen Big Data Analytics für Marketingprojekte ein, um aus Verkaufsdaten Kundennutzenanalysen zu generieren.

Stichworte zum Bertrandt-Portfolio

  • Smart Data Management
  • Deep Learning, Neuronale Netze, Machine Learning
  • Statistische Datenanalyse
  • Data Labeling
  • Predictive Analytics
  • Pattern Mining, Mustererkennung
  • Korrelationsanalysen, Spektralanalysen

Bertrandt unterstützt Kunden aus dem Maschinen- und Anlagenbau sowie dem Logistikbereich beim Aufbau von Predictive-Maintenance-Lösungen zur vorausschauenden Wartung. Um Störungen und Maschinenstillstände zu vermeiden, werden systematisch Daten der Anlagen gesammelt und ausgewertet. So können Ausfallwahrscheinlichkeiten ermittelt und Störungsursachen frühzeitig erkannt werden.

  • Wir beraten Hersteller und Anlagenbetreiber bei der Auswahl von Messstellen, beim Einsatz von smarten Sensoren und der Entwicklung und Validierung der Messtechnik. Fehlende Schnittstellen beispielsweise bei alten Maschinen und Anlagen rüsten wir mit einem IoT-Device zur Maschinendatenerfassung aus.
  • Wir entwickeln Lösungen, um die Daten lokal zu speichern oder an einen digitalen Zwilling in der Cloud zu transferieren. Auf dem virtuellen Abbild der Maschine kann der gesamte Life Cycle der realen Anlage aufgezeichnet werden.
  • Die Maschinendaten ermöglichen ein laufendes Monitoring zur Leistungsauswertung und um Abweichungen vom Normalverhalten zu erkennen und Ausfallwahrscheinlichkeiten zu ermitteln.

In einem Dashboard können alle relevanten Leistungskennzahlen und der Zustand der Anlage visualisiert werden.
 

Stichworte zum Predictive-Maintenance-Angebot

  • Auswahl von Sensoren, Sensordatenfusion
  • Funktionen, Abläufe und Messstellen einer Anlage
  • Maschinendatenerfassung
  • Digital Twin
  • Big Data Analytics
  • Machine Learning
  • Design von Dashboards
  • Apps für mobile Endgeräte