Ein Mittelständler fertigt individuelle, zum Teil hochkomplexe Bauteile aus Metall. Die Herstellung soll über einen Webshop beauftragt werden. Auf Basis der übermittelten Teilespezifikation soll automatisch ein Angebot erstellt werden. Zusätzlich soll die grundsätzliche Durchführbarkeit automatisiert abgeschätzt werden.
Die Preisberechnung für 2D- oder 3D-Teile ist ein komplexer Vorgang. Je nach einsetzen Material und Fertigungsverfahren kommen dafür unterschiedliche Systeme zum Einsatz. Die Kosten werden unter anderem von folgenden Faktoren beeinflusst:
Eine bestehende Softwarelösung soll abgelöst werden um Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit, Wartbarkeit und Konfigurierbarkeit zu gewährleisten. Das Ziel ist die vollständige Automatisierung von Angeboten, die über eine Vielzahl von verschiedenen verteilten Systemen kalkuliert werden.
Der Konfigurator bietet dem Webshop eine einheitliche Schnittstelle in Form einer REST API für alle Fertigungsverfahren- und Materialkombinationen. Die Services sind in Java und dem Spring Framework umgesetzt. Die bisherigen Systeme zur Kalkulation wurden in den Angebotsrechner Message-basiert via RabbitMQ angebunden. Der Angebotspreis wird in Echtzeit berechnet. Die Machbarkeit wird mit Unterstützung einer künstlichen Intelligenz prognostiziert. Hierbei handelt es sich um ein selbstlernendes neuronales Netzwerk, dass die Prognose auf Basis realer Produktionsergebnisse fortlaufend verfeinert. Der Betrieb wird über Prometheus und Grafana sichergestellt. Die bereitgestellte API dient dem Webshop zur Preisberechnung und steht anderen Applikationen offen.
Sie sind mit ähnlichen Herausforderungen konfrontiert?