GPLG · INDUSTRIESOFTWARE & DATEN

Python-Entwicklung

Python-Software für Industriedaten, Automation, industrielle Bildverarbeitung, KI und Engineering-Abläufe.

GPLG entwickelt Python-Lösungen, die industrielle Informationen mit Software-Engineering, Datenverarbeitung und intelligenten Anwendungen verbinden. Von Engineering-Tools und der Verarbeitung von Produktionsdaten bis zu industrieller Bildverarbeitung und KI-Integration: Ziel ist Software, die auf eine reale industrielle Anforderung ausgerichtet ist.

PYTHON IM INDUSTRIELLEN ENGINEERING

Industriedaten in nützliche Softwarefunktionen verwandeln

Industriesysteme erzeugen Informationen aus Maschinen, Sensoren, SPS, Datenbanken und Produktionsanwendungen. Python kann eine flexible Softwareschicht bilden, um diese Informationen zu erfassen, zu verarbeiten, zu analysieren und zu nutzen.

GPLG setzt Python dort ein, wo sein Ökosystem und seine Entwicklungsflexibilität einen praktischen Engineering-Vorteil bieten, während die Echtzeit-Maschinensteuerung in den dafür ausgelegten Systemen bleibt.

Die industrielle Steuerung bleibt deterministisch. Python erweitert, was mit den Informationen rund um diese Steuerung möglich ist.

INDUSTRIELLE ANWENDUNGEN

Wo Python die Produktionsumgebung unterstützen kann

01

Datenverarbeitung

Produktions- und Engineering-Informationen bereinigen, transformieren, aggregieren und auswerten.

02

Technische Werkzeuge

Berechnungen, Dateiverarbeitung, Konfiguration und repetitive technische Abläufe automatisieren.

03

Bildverarbeitung

Bildverarbeitungs- und Inspektionsabläufe rund um Kameras und Produktionsanforderungen aufbauen.

04

KI-Integration

Geeignete Machine-Learning-Modelle und Analysefunktionen mit industriellen Datenabläufen verbinden.

PYTHON + INDUSTRIEAUTOMATISIERUNG

Software nah am Produktionsprozess

Python kann Engineering-Logik, Industriedaten und übergeordnete Anwendungen verbinden, während SPS und Maschinensteuerungen weiterhin ihre eigentlichen Steuerungsfunktionen ausführen.

DATEN- & SOFTWAREARCHITEKTUR

Von der industriellen Quelle zum Engineering-Ergebnis

Die Architektur hängt davon ab, was die Anwendung leisten muss. Eine klare Trennung zwischen Datenerfassung, Verarbeitung, Anwendungslogik und Ausgabe hält die Verantwortlichkeiten nachvollziehbar und wartbar.

PYTHON-ABLAUF

01INDUSTRIELLE QUELLENMaschinen · SPS · Sensoren · Datenbanken
02KONNEKTIVITÄTAPIs · OPC UA · MQTT · Dateien · Datenbankschnittstellen
03PYTHON-VERARBEITUNGValidierung · Transformation · Berechnungen · Logik
04ANALYSEStatistik · Vision · KI · Engineering-Analyse
05AUSGABEAnwendungen · Berichte · Entscheidungen · Systemintegration

PYTHON-ÖKOSYSTEM

Werkzeuge, ausgewählt nach dem Engineering-Problem

NumPy

Numerische Operationen und effiziente Verarbeitung von Engineering-Daten.

Pandas

Verarbeitung, Transformation und Analyse strukturierter Daten.

OpenCV

Bildverarbeitungs- und Machine-Vision-Funktionen für geeignete Inspektionsanwendungen.

PyTorch / TensorFlow

Machine-Learning-Frameworks, wenn KI Teil der validierten Projektarchitektur ist.

PYTHON IN DER SOFTWAREUMGEBUNG VON GPLG

Entwicklung, Daten, Vision, KI und Integration

Ein breites Ökosystem ermöglicht es Python-Anwendungen, mehrere Softwaredisziplinen innerhalb einer Lösung zu verbinden.

BILDVERARBEITUNG

Bildverarbeitung, verbunden mit industriellen Abläufen

Python kann Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung für Bilderfassung, Verarbeitung, Messung, Klassifizierung und Inspektion unterstützen. Die Softwarearchitektur kann die Ergebnisse anschliessend mit Produktionsdaten oder übergeordneten Systemen verbinden.

Beleuchtung, Optik, Kameraauswahl, Triggerung und die physischen Inspektionsbedingungen bleiben ebenso wichtig wie die Software selbst.

DATENANALYSE & KI

Produktionsinformationen nicht nur speichern, sondern nutzen

Wo ausreichende und relevante Daten vorhanden sind, kann Python genutzt werden, um Muster zu untersuchen, Analysefunktionen aufzubauen und geeignete KI- oder Machine-Learning-Modelle zu integrieren.

Das Engineering-Ziel steht an erster Stelle: Die Technologie wird gewählt, weil sie ein definiertes Problem löst – nicht einfach, weil KI verfügbar ist.

ENGINEERING-AUTOMATISIERUNG

Repetitive technische Abläufe automatisieren

Berechnungen

Repetitive Engineering-Berechnungen und Validierungsregeln formalisieren.

Datenaufbereitung

Dateien und Datensätze in das Format überführen, das ein anderes Engineering- oder Produktionssystem benötigt.

Reporting

Strukturierte Ausgaben aus Produktions-, Qualitäts- oder Engineering-Informationen erzeugen.

Integrations-Tools

Spezifische Werkzeuge entwickeln, die Informationen zwischen ansonsten getrennten Systemen übertragen oder umwandeln.

INDUSTRIELLE KONNEKTIVITÄT

Python als Teil einer vernetzten Architektur

Python-Anwendungen können Informationen über APIs, Datenbanken, OPC UA, MQTT und weitere Schnittstellen austauschen, die je nach Anlagen und Projektanforderungen gewählt werden.

Die Konnektivität wird mit klar geregelten Zuständigkeiten für Daten und Steuerung ausgelegt, damit eine übergeordnete Softwareanwendung nicht unbeabsichtigt die Rolle der SPS oder der Maschinensteuerung übernimmt.

VON DER ANFORDERUNG ZUM EINSATZ

Ein strukturierter Python-Entwicklungsprozess

01

Anforderungsanalyse

Engineering-Problem, Anwender, Datenquellen und erwartetes Ergebnis festlegen.

02

Architektur

Schnittstellen, Verarbeitungsstufen, Verantwortlichkeiten und Einsatzumgebung festlegen.

03

Entwicklung

Klare Module entlang der tatsächlichen Engineering-Funktionen der Anwendung umsetzen.

04

Integration

Die Anwendung mit freigegebenen Industrie- und Informationssystemen verbinden.

05

Tests & Validierung

Verarbeitung, Schnittstellen, erwartete Ausgaben und relevante Fehlerfälle validieren.

06

Support & Weiterentwicklung

Die Software pflegen und erweitern, wenn sich Anlagen, Daten und betriebliche Anforderungen ändern.

PYTHON-ENTWICKLUNG

Benötigen Sie eine Python-Anwendung, die auf Ihren Industrieprozess ausgerichtet ist?

GPLG entwickelt industrielle Python-Software für Engineering-Abläufe, Datenverarbeitung, Bildverarbeitung, Analyse und Systemintegration.

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