Intelligente Material­erkennung durch Machine Learning und Data Science

Wagner SprayManager: Smartphone-App für mobile Beschichtungs­systeme

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

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

Das Projekt

Projektdauer
Dezember 2020 bis Sommer 2022 (Release)
kontinuierliche Weiterentwicklung

Leistungen

  • Prototyping
  • Backend-Entwicklung
  • API-Entwicklung
  • Machine Learning
  • Data Science

Technologien

  • ASP .NET Core
  • ASP .NET + Web API
  • Python
  • Azure DevOps
  • Azure IoT Hub
  • Azure Cognitive Services
  • Docker

J. Wagner GmbH

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
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Ausgangs­situation und Heraus­forderungen

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.
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Langwierige Informationssuche

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.
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Schnelle Ergebnisse gefordert

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

Lösung und Ergebnisse

Machine Learning zur Materialerkennung

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.

Der Web Crawler

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.

Flexible API

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.

Rapid Prototyping

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.

Der Wagner SprayManager in Aktion

Quelle: J. Wagner GmbH

Warum generic.de?

Hands-On-Mentalität

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."

Alles aus einer Hand

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."

Wagner Spraymanager
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Infra­struktur, Backend, Frontend, Azure Services aber auch konzeptionelle Beratung und Support – generic.de hat diesen Fullstack Approach. Das hat mich wieder überzeugt.
Alexander Strobl
Director Digital Transformation IT
J. Wagner GmbH

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