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Kurzbeschreibung
Der Kunde möchte durch eine System– und Software–Neuentwicklung unabhängig von einer Drittanbieter Software zur Datenversorgung werden. Sowie eine Systemlandschaft zur Produktdaten–Produktion und Anreicherung realisieren. Das System soll auf Basis von Java Microservices in der AWS entwickelt werden und Daten für weitere interne Anwendungen bereitstellen. Die PTA unterstützt hierbei durch Beratungs– und Entwicklungstätigkeit.
Ergänzung
Die Neuentwicklung wird durch ein agiles Team unter Zuhilfenahme von Scrum, mit Unterstützung der Tools Jira, Confluence, Teams und Miro durchgeführt. Es wird eine Microservicearchitektur zwecks fachlicher Trennung der Services und der Skalierbarkeit des Systems gewählt. Die Micorservices werden unter Zuhilfenahme des Spring Boot Framework in Koltin geschrieben. Innerhalb der Services werden die Streaming Frameworks Webflux und Reactor zu Datenverarbeitung genutzt. Für die Kommunikation zwischen den Services wird der Message Broker Kafka verwendet. Für das Persistieren etwaiger Daten kommt der Provider MongoDB Atlas zum Einsatz. Ein Großteil der Infrastruktur wird in der AWS Cloud bereitgestellt und mit Hilfe von Cloudformation und Terraform provisioniert. Für das automatisierte Deployment der Anwendungen wird der Build–Agent Jenkins verwendet. Die Anwendungen werden als Docker Container im AWS Service Fargate bereitgestellt. Die Visualisierung des Systemzustandes wird in Grafana realisiert.
Fachbeschreibung
Ziel dieses Projektes ist die Optimierung und Veredelung von Produktdaten, die für die betriebliche Präsentation des Angebotes im Webshop des Kunden genutzt werden. Es soll eine Applikationslandschaft entwickelt werden, die auf Basis von Regeln und Konfigurationen Produktdaten anreichert. Die angereicherten Produktdaten sollen interne Abnehmer der Daten befähigen, den Webshop zu optimieren und so dem Kunden ein verbessertes Einkaufserlebnis zu ermöglichen. Die Nutzung umfasst unter anderem eine optimale Navigation innerhalb des Shops und eine verbesserte Auffindbarkeit der Produkte. Der Kunde erhofft sich dadurch einen verbesserten Zugang seiner Endkunden zu den von ihnen gewünschten Angeboten. Die Pflege der Daten soll für die beteiligten Stakeholder vereinfacht werden und Auswirkungen der Regeln soll transparent sein. Eine weitere Motivation für das Projekt ist die Unabhängigkeit von Drittanbieter Software und den damit verbunden Kostenersparnissen.
Bei dem Projekt handelt es sich um die Entwicklung einer mobilen Software für die Planung von Aufträgen in einem Technikum. Der Kunde möchte die Aufträge zentralisiert verwalten und Rezepte erstellen und diese an die Produktionsmaschinen senden. Die Anwendung soll betriebssystemunabhängig sein.
Ergänzung
Die Realisierung der Anwendung erfolgt im Bereich Backend und Frontend mit C# und dem Framework Blazor von Microsoft und einem kundenseitig zur Verfügung gestellten Framework. Die Datenhaltung erfolgt in einer Microsoft SQL Server Datenbank. Wir begleiten den kompletten Lebenszyklus der Anwendung von der Ermittlung der Anforderungen gemeinsam mit der Fachabteilung über die Realisierung und den Rollout. Nach dem Rollout der Anwendung wird der Support für die Anwendung sichergestellt.
Fachbeschreibung:
Die Software kommt im Technikum des Kunden zum Einsatz. Das System unterstützt den Anwender beim Anlegen und Bearbeiten von Aufträgen. Die Aufträge können weitergeleitet und zur Abarbeitung freigegeben werden. Die Software hat verschiedene Schnittstellen zu anderen Applikationen und Datenbanken.
Erfahrungen
Wir übernehmen im Rahmen dieses Projektes Aufgaben bei der Anforderungsanalyse, Implementierung und Support der Anwendung. Die Projektleitung liegt beim Kunden. Eine besondere Herausforderung stellt die nur rudimentär vorhandene Dokumentation und Detailplanung in allen Bereichen des Projekts dar. Angefangen bei den Anforderungen, über die Planung der Arbeitspakete, der Testplanung, den Softwarequalitätsanforderungen/-richtlinien bis hin zum nicht dokumentierten Kundenframework. Im Rahmen der uns gegebenen Möglichkeiten seitens des Kunden versuchen wir, diese Lücken zu schließen.
Im Rahmen eines Proof-of-Concept (PoC) wird die Machbarkeit der Vorhersage von Retourenmengen in der Paketlogistik untersucht. Unterschiedliche Ansätze, sowohl auf Grundlage der Zeitreihenanalyse als auch auf Grundlage maschineller Lernverfahren (Machine Learning), werden analysiert und im Benchmarking anhand geeigneter Fehlermaße evaluiert. Ziel ist es die Menge der Sendungen vorherzusagen, die an dem für die Retourenabwicklung vorgesehenen Standort des Versenders in den nächsten drei Tagen erwartetet werden. Die PTA berät den Kunden und identifiziert geeignete Verfahren, um Retourenmengen zu prognostizieren.
Ergänzung
Die Auswahl der Verfahren basiert auf dem State-of-the-Art. In Zusammenarbeit mit dem Kunden werden Vergangenheitsdaten erhoben und der Benchmark definiert. Hierzu werden die Zeiträume für Trainings- und Testdaten sowie geeignete Fehlermaße abgestimmt. Unter Verwendung von Jupyter Notebooks erfolgt zunächst die Analyse der Daten im Sinne einer klassischen Zeitreihenanalyse. Hierbei werden Konzepte wie Stationarität, Trend und Saisonalität der Zeitreihe untersucht, um unterschiedlichste Prognoseverfahren wie bspw. (S)ARIMA, (T)BATs, Exponential Smoothing, Holt-Winters, Random Forest und XGBoost optimal zu parametrisieren. Die Entwicklung und Evaluation der Prognosemodelle geschieht unter Verwendung bekannter Python Bibliotheken wie z. B. fbprophet, matplotlib, pandas, scikit-learn, scipy, statsmodels und tbats.
Fachbeschreibung
Durch die Integration eines Prognosedienstes in das Geschäftskundenportal möchte der Kunde seinen Auftraggebern (Versendern) verlässliche Retourenmengen ankündigen, welche in den kommenden ein bis drei Tagen an den jeweiligen Retourenabwicklungsstandorten zu erwarten sind. Hierdurch und durch das Anbieten weiterer Services soll die Kundenzufriedenheit und Kundenbindung gesteigert werden mit dem Ziel das Retourengeschäft weiter auszubauen.
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