LEWA GMBH
Standardsoftware stößt in der Verpackungstechnik oft an ihre Grenzen: Hochspezialisierte individuelle Anlagen, hohe Taktraten, strenge Regulierung (z.B. Pharma, Food) und eine gewachsene Softwarelandschaft. Der Mehrwert durch Software entsteht, wenn Funktionen, Daten und Prozesse zusammespielen und miteinander richtig kommunizieren.
In der Praxis zeigen sich typische Herausforderungen:
Der gewinnbringende Nutzen für Hersteller und Kunden entsteht erst, wenn Daten durch passgenaue Software vollumfänglich nutzbar werden – z.B. durch Track & Trace entlang der Lieferkette, KI-gestützte Qualitätsprüfung inline oder flexibel anpassbare HMI Steuerungen für digitale Bedienkonzepte.
Unser Vorgehen folgt dabei denselben Prinzipien, die unserer Clean-Code-Philosophie zugrunde liegen: klare Strukturen, verständliche Logik und Softwarequalität, die langfristigen Betrieb ermöglicht – statt kurzfristiger Übergangslösungen.
Wir entwickeln Lösungen entlang Ihrer Maschinen-, Service- und Kundenprozesse – nicht entlang Produktgrenzen eines Standardangebots und das ohne Lock-in.
Der Fokus liegt auf verständlichem, wartbarem und erweiterbarem Code, der auch nach Jahren noch sicher betrieben werden kann.
Langjährige Erfahrung mit C#/.NET, Schnittstellen, APIs und Cloundintegration bilden die Basis für robuste Software-Architekturen.
Wartbarkeit, Sicherheit und Skalierung werden von Anfang an berücksichtigt – nicht erst nach der ersten Inbetriebnahme.
Individualsoftware für die Verpackungstechnik wird dort wichtig, wo Maschinensteuerung, Linienintegration, Serialisierung und digitale Services in gewachsenen Systemlandschaften zusammenlaufen müssen.

Eindeutige Kennzeichnung und Nachverfolgung von Produkten entlang der gesamten Lieferkette – bis hin zum Endverbraucher. Wie wir den Verpackungsspezialisten Uhlmann bei der Entwicklung hochsensibler Track & Trace Software unterstützen, zeigt unsere Referenz Uhlmann Pac-Systeme.

Transparenz über Maschinenzustände, Linienstillstände oder Abweichungen als Grundlage für operative Entscheidungen – von der Einzelmaschine bis zur kompletten Verpackungslinie.

Automatisierte Fehlererkennung und IO/NIO-Sortierung inline – mit Kamerasystemen, Deep-Learning-Modellen und Echtzeit-Visualisierung. Wie KI-gestützte Analysen die Fehlerquote in der Fertigung minimieren und Prüfpersonal entlasten, zeigt unsere Case Study zur KI-gestützten Prozesskontrolle.

Nutzung von Betriebsdaten zur besseren Planung von Wartungsmaßnahmen und zur Reduktion ungeplanter Ausfälle – besonders kritisch bei hohen Taktraten und regulierten Umgebungen.Verknüpfung von Produktions- und Qualitätsdaten zur Ursachenanalyse und Prozessverbesserung. Erfahren Sie in unserer Case Study zur Prozesskontrolle, wie KI-gestützte Analysen die Fehlerquote in der Fertigung minimieren.
Seit Jahren begleitet generic.de mittelständische Unternehmen und Konzerne in der Verpackungstechnik. Dadurch ist ein tiefes Verständnis für die typischen Spannungsfelder entstanden: Digitalisierung, IT und gewachsene Softwarelandschaften.
Gemeinsam analysieren wir Ihre Prozesse, identifizieren Anwendungsfälle und bewerten deren Business Case – als fundierte Grundlage für die Entscheidung über Ihre Software-Investition.
Wir konzipieren Ihre Software-Lösung als Schnittmenge aus Business-, Technologie- und Nutzeranforderungen. Dazu analysieren wir Use Cases, definieren Schnittstellen und erstellen einen konkreten Umsetzungsplan.
Im Dual Track Agile entwickeln wir Ihre Industriepumpen-Software nach Clean Code Standard – iterativ, nutzerzentriert und mit kontinuierlichen Releases, die frühzeitig Mehrwert in Ihrem Betrieb schaffen.
Wir betreiben und warten Ihre Software, überwachen die System-Performance und sorgen mit regelmäßigen Updates und technologischer Weiterentwicklung für einen nachhaltigen, sicheren Betrieb.
Ein solches Projekt lohnt sich, wenn Sie messbare Verbesserungen erreichen – etwa bei Verfügbarkeit, Servicekosten, Qualitätsquoten oder bei transparenterem Betrieb von Maschinen und Linien. Typische Effekte: weniger ungeplante Stillstände, automatisierte Qualitätsprüfung statt manueller Kontrolle, oder lückenlose Rückverfolgbarkeit entlang der Lieferkette.
Häufige Risiken sind unklare Ziele, unzureichende Einbindung bestehender Systeme (Steuerung, MES, ERP, SAP EWM) und zu optimistische Integrationsannahmen. Die klare Definition von Anforderungen und Schnittstellen sowie ein technisch belastbares Konzept reduzieren Risiken erheblich. Pilotprojekte mit überschaubarem Umfang helfen, das Richtige richtig zu entwickeln.
Es ist kein reines IT-Thema: Fachbereiche liefern Maschinen-Know-how und Prozessanforderungen (z.B. Formatwechsel, Serialisierung, Qualitätsprüfung). Die IT verantwortet Integration, Sicherheit und Betrieb. Gewinnbringende Projekte entstehen dort, wo beide Seiten früh zusammenarbeiten – wie bei Uhlmann, wo generic.de als voll integrierter Teil des Dev-Teams agiert.
Viele Lösungen knüpfen an vorhandene Systeme an – etwa Steuerung, MES, ERP oder SAP EWM. Bei der KI-gestützten Prozesskontrolle läuft die Lösung beispielsweise als Windows-Dienst im Produktions-LAN mit TCP/IP-Anbindung an bestehende Systeme. Statt paralleler Insellösungen empfiehlt sich ein schrittweiser Ausbau.
Edge und Cloud ergänzen sich: Nahe an der Maschine lassen sich Daten vorbereiten und zeitkritische Funktionen ausführen – wie die Echtzeit-Bildanalyse bei der KI-gestützten Prozesskontrolle. In der Cloud liegen Zusammenführung mehrerer Standorte, längerfristige Analysen und Skalierung. In der Praxis ist eine hybride Architektur üblich.
Klein und klar begrenzt: ein überschaubarer Anwendungsfall mit erkennbarem Nutzen – z.B. Track & Trace für eine Produktlinie, KI-basierte Qualitätsprüfung an einer Verpackungsstrecke oder ein definierter Service-Use-Case. Danach lässt sich die Software gezielt erweitern.
Üblich sind Ansprechpartner aus Produkt/Entwicklung, Anwendungstechnik, IT und bei Bedarf Qualitätssicherung. Entscheidend sind klare Zuständigkeiten und regelmäßiger Austausch – wie bei Uhlmann, wo das externe Team vollständig in den Scrum-Prozess integriert ist.
Die Dauer hängt von Umfang und Integrationsaufwand ab – von wenigen Monaten für fokussierte Erweiterungen bis zu längeren Laufzeiten für umfassende Plattformen. Pilotprojekte liefern früh belastbare Ergebnisse.