- MSSQL
- Oracle Database
- PHP
- Apache
- Symfony framework
- DyGraphs
- Docker
- VirtualBox
Klient
Verwendete Technologien
Überblick
Hyundai Transys ist in der Produktion von Automobilsitzen für das KIA-Werk in Teplička nad Váhom tätig. Die Sitzeherstellung erfolgt auf einer Schäumanlage, von wo aus sie zum Fließband gelangen. Nach der abschließenden Qualitätskontrolle gehen die Sitze in das KIA-Werk, wo sie dann in Autos montiert werden. Zwischen der Sitzherstellung und der Montage selbst vergehen nur wenige Stunden, daher muss dieser Prozess so optimal wie möglich sein. Dies kann nur durch eine genaue Planung und Erkennung möglicher Ausfälle und Abweichungen im Produktionsprozess von Anfang an erreicht werden. Zu diesem Zweck wurde die Hydra-Anwendung erstellt.
Herausforderung
Die ursprüngliche Vorgehensweise beruhte auf dem langwierigen manuellen Datendownloads vom Bedienterminal auf den USB-Stick, deren Verarbeitung und anschließender Erkennung von Abweichungen sowie der Planung von Wartungsarbeiten. Die Hauptaufgabe bestand darin, den Datenerfassungsprozess von der Produktionslinie und deren anschließende Verarbeitung in Form von Berichten zu beschleunigen und zu automatisieren, damit auf Änderungen operativ reagiert werden kann. Das Hauptproblem war das Fehlen von Dokumentation für die Produktionslinie und ihre Software, sodass die einzige Informationsquelle der Dump aus der Datenbank und die Musterberichte waren.
Lösung
Das erstellte System besteht aus Backend- und Frontend-Teilen. Der Backend-Teil ist über das Netzwerk direkt mit der MSSQL-Datenbank verbunden, in der Daten von Sensoren in der Produktionslinie gespeichert werden. Die Daten werden anschließend vom System verarbeitet und optimiert, wobei überschüssige Daten von nicht angeschlossenen Sensoren entfernt werden. Dann werden die Daten zu den Berichts- und Archivierungszwecken in der Oracle-Datenbank gespeichert.
Der Frontend-Teil wird verwendet, um Daten von den Sensoren in Form von Diagrammen anzuzeigen, so dass der Benutzer den Zeitraum und die überwachten Größen einfach auswählen kann.
Die Daten können auch abhängig vom verwendeten Roboter oder Rezeptur gefiltert werden. Darüber hinaus sind Produktionsdaten praktisch in Echtzeit verfügbar, sodass auf alle Probleme operativ reagiert werden kann. Der Mitarbeiter kann die Ergebnisse auf einfache Weise in Form von Grafiken und Tabellen zur weiteren Verarbeitung direkt von seinem Computer herunterladen, ohne die Produktionshalle besuchen zu müssen.
Darüber hinaus kann das System bei dem Bedarf einfach um beispielsweise E-Mail-Benachrichtigungen bei Überschreitung der festgelegten Grenzwerte ergänzt werden.
Der Frontend-Teil wird verwendet, um Daten von den Sensoren in Form von Diagrammen anzuzeigen, so dass der Benutzer den Zeitraum und die überwachten Größen einfach auswählen kann.
Die Daten können auch abhängig vom verwendeten Roboter oder Rezeptur gefiltert werden. Darüber hinaus sind Produktionsdaten praktisch in Echtzeit verfügbar, sodass auf alle Probleme operativ reagiert werden kann. Der Mitarbeiter kann die Ergebnisse auf einfache Weise in Form von Grafiken und Tabellen zur weiteren Verarbeitung direkt von seinem Computer herunterladen, ohne die Produktionshalle besuchen zu müssen.
Darüber hinaus kann das System bei dem Bedarf einfach um beispielsweise E-Mail-Benachrichtigungen bei Überschreitung der festgelegten Grenzwerte ergänzt werden.