Was technische Leiter sagen
Michael Henderson
CTO
General Motors
Sarah Jenkins
VP of Engineering
Intel Corporation
David Chen
Head of Digital Manufacturing
Pfizer Inc.
Jessica Miller
Lead Software Architect
Amazon Robotics
Robert Smith
Director of IoT Solutions
Honeywell
Emily Davis
Senior Dev Team Lead
Boeing
Branchenlösungen
Automobilindustrie
Halbleiterfertigung
Pharmaindustrie
Logistik & Lagerhaltung
Luft- und Raumfahrt
Energie & Versorgung
Maschinenbau
Lebensmittelproduktion
Elektronikfertigung
Industrie 4.0 Shopfloor-Integration Fallstudien
Globaler Automobilzulieferer
Kunde: Ein Tier-1 Automobilzulieferer mit Sitz in Deutschland.
Herausforderung: Das Unternehmen kämpfte mit veralteten Schnittstellen, die eine moderne Industrie 4.0 Shopfloor-Integration verhinderten und zu Datenstaus führten.
Lösung: Unser Team aus drei C++ Senior-Entwicklern implementierte innerhalb von sechs Wochen eine Middleware-Lösung auf Basis von OPC UA. Sie refakturierten den Legacy-Code der SPS-Kommunikation, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen.
Ergebnis: Die Datenlatenz zwischen Maschinen und MES wurde um 40% reduziert, was die Taktzeit signifikant verbesserte.
Führender Halbleiterhersteller
Kunde: Ein multinationaler Hersteller von Mikrochips.
Herausforderung: Eine ineffiziente Industrie 4.0 Shopfloor-Integration der Wafer-Handling-Roboter verursachte unregelmäßige Mikrostopps in der Produktion.
Lösung: Smartbrain stellte zwei spezialisierte C++ Embedded-Entwickler bereit. Diese optimierten die Treiberarchitektur und implementierten einen echtzeitfähigen Datenaustausch über High-Speed-Ethernet.
Ergebnis: Die Mikrostopps wurden eliminiert, was zu einer 15%igen Steigerung des Gesamtdurchsatzes führte.
Spezialist für Verpackungstechnik
Kunde: Ein US-Marktführer für automatisierte Verpackungssysteme.
Herausforderung: Die Integration neuer IoT-Sensoren für die Industrie 4.0 Shopfloor-Integration scheiterte an der begrenzten Rechenleistung der bestehenden Controller.
Lösung: Unsere C++ Experten entwickelten einen ressourcenschonenden Edge-Computing-Algorithmus. Dieser ermöglichte die Vorverarbeitung der Sensordaten direkt an der Maschine, bevor sie an die Cloud gesendet wurden.
Ergebnis: Reduzierung der benötigten Bandbreite um 60% und stabile Echtzeitüberwachung aller Anlagen.
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Unsere Dienstleistungen
Entwicklung von M2M-Schnittstellen
OPC UA Implementierung & Migration
Embedded Software für Edge Devices
Echtzeit-Datenverarbeitung
Integration von Legacy-Systemen
Predictive Maintenance Algorithmen
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