Herausforderungen und Lösungen: Unsere Expertise in der Praxis

Product AutoDescriber AI – Erzeugen Sie mühelos Produktbeschreibungen mit fortschrittlichen LLMs

Wir präsentieren Product AutoDescriber AI, ein innovatives Modul für die Odoo-Plattform, das die Leistungsfähigkeit von OpenAI's ChatGPT nutzt, um automatisch einzigartige und ansprechende Produktbeschreibungen aus Fotografien zu generieren. Im Bereich des modernen E-Commerce sind einzigartige und qualitativ hochwertige Produktbeschreibungen entscheidend für die Steigerung des Verkaufs und die Optimierung der SEO. Der Prozess des manuellen Schreibens von Beschreibungen für ein großes Inventar kann sowohl zeitaufwendig als auch ineffizient sein.

Um dieses Problem zu lösen, hat Wolfinne IT das Produkt AutoDescriber AI entwickelt, ein Odoo-Modul, das die OpenAI GPT-Technologie nutzt, um automatisch Produktbeschreibungen basierend auf ihren Bildern zu generieren. Dieses Tool ermöglicht eine schnelle, präzise und kontextuell relevante Erstellung von Beschreibungen, reduziert manuelle Arbeit und optimiert die Inhaltsqualität.

Das Produkt AutoDescriber AI ist im Odoo-App-Markt unter dem Link verfügbar: https://apps.odoo.com/apps/modules/17.0/prod_desc_gpt

Wesentliche Funktionen:

• Automatische Erstellung von Produktbeschreibungen: Mit dem OpenAI GPT-Modell und der OpenAI API analysiert das Modul Produktbilder und generiert Beschreibungen, die auf den gegebenen Ton abgestimmt sind. Es ist möglich, die Version des verwendeten GPT-Modells zu konfigurieren.​​
• Unterstützung für mehrere Sprachen und angepassten Kommunikationsstil: Das System ermöglicht die Erstellung von Inhalten in verschiedenen Sprachen, abhängig von der für das Produkt ausgewählten Sprache, mit der Option, den Ton der Beschreibung (formell, humorvoll usw.) anzupassen.
• Nahtlose Integration mit Odoo E-Commerce und Produktkatalog: Das Modul lässt sich mühelos mit dem Odoo E-Commerce und CRM-System verbinden, sodass Produktbeschreibungen direkt innerhalb der Odoo-Umgebung erstellt und bearbeitet werden können. Es ist möglich, Beschreibungen entweder einzeln pro Produkt oder für alle Produkte in der Datenbank zu generieren.
• Optimierung für SEO und bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen: Die automatisch generierten Beschreibungen sind SEO-freundlich, verbessern die Sichtbarkeit der Produkte in Suchergebnissen und erhöhen den organischen Traffic zum Online-Shop.
• Schnelle Implementierung und einfache API-Schlüssel-Konfiguration: Nach der Aktivierung muss lediglich der OpenAI API-Schlüssel eingegeben werden, und das System ist sofort einsatzbereit.

Herausforderungen und Lösungen:

1. Erstellung hochwertiger Produktbeschreibungen in großem Umfang
   • Herausforderung: Online-Shops mit einer großen Anzahl an Artikeln verfügen oft nicht über ausreichende Ressourcen, um einzigartige Beschreibungen manuell zu erstellen.
   • Lösung: Das KI-Modell ermöglicht eine schnelle und automatische Texterstellung, angepasst an die visuellen Eigenschaften der Produkte.
2. Präzision und Kontext in generierten Beschreibungen
   • Herausforderung: KI-Tools erstellen häufig generische Texte, die die spezifischen Merkmale eines Produkts nicht genau widerspiegeln.
   • Lösung: Wir haben Fine-Tuning-Mechanismen und erweiterte Filter implementiert, um sicherzustellen, dass die generierten Texte möglichst präzise und relevant für die Zielgruppe sind.
3. Integration mit dem Odoo E-Commerce-System
   • Herausforderung: Produktbeschreibungen müssen direkt im Odoo-Katalog verfügbar und innerhalb des ERP-Systems einfach anpassbar sein.
   • Lösung: Das Modul wurde als native Odoo-Anwendung entwickelt, sodass eine automatische Verknüpfung mit den bestehenden Produktdaten in der Datenbank möglich ist.
4. Steigerung der Konversionen durch bessere Beschreibungen
   • Herausforderung: Generierte Beschreibungen müssen nicht nur informativ, sondern auch verkaufsfördernd sein.
   • Lösung: Das Modell wurde darauf trainiert, marketingoptimierte Texte zu erstellen, die die wichtigsten Vorteile des Produkts hervorheben und das Nutzererlebnis verbessern.

🔹 Technologien: Odoo · PostgreSQL · Python · JavaScript

Metalpine – Integrierte Unternehmenslösung basierend auf Odoo ERP

Das Wolfinne IT-Team hat eine umfassende Unternehmenslösung für Metalpine, einen Vorreiter in der nachhaltigen Metallpulverproduktion, entwickelt. Hierbei wurde Odoo Community Edition mit seinen umfangreichen Funktionen genutzt. Das Projekt umfasste die vollständige Integration der Module für Buchhaltung, Personalwesen, Produktion (MRP) und CRM, wodurch ein einzigartiges und effizientes System entstand, das speziell auf die operativen Anforderungen von Metalpine zugeschnitten ist.

Unser Team war verantwortlich für Systemdesign, Modulanpassung, Implementierung, Infrastruktur und DevOps, um eine nahtlose Funktionalität in allen Geschäftsbereichen zu gewährleisten. Dieses maßgeschneiderte Odoo-System hat die betriebliche Effizienz, Datenvernetzung und Geschäftsanalytik erheblich verbessert und Metalpine eine solide Grundlage für weiteres Wachstum und Skalierung geschaffen.

Wolfinne IT hat für Metalpine, einen führenden Hersteller nachhaltiger Metallpulver, eine vollständige Unternehmenslösung auf Basis von Odoo ERP entwickelt, um zentrale Geschäftsprozesse – von Vertrieb und Produktion bis hin zu Personalmanagement und Analytik – zu optimieren.

Diese Integration ermöglicht transparente und effiziente Geschäftsabläufe, indem verschiedene Unternehmensbereiche in einem einzigen digitalen System verknüpft werden. Die Lösung umfasst:

• Vertriebsmodul – Erlaubt die Überwachung von Bestellungen, Rechnungsstellung und Verkaufsanalysen, einschließlich automatisierter Dokumentenerstellung und Integration mit Kunden.
• Bestands- und Produktionsmanagement – Durch den MRP-Modul kann Metalpine Materialien und Produktionsprozesse präzise nachverfolgen und Kosten optimieren, was die Effizienz der Lieferkette verbessert.
• Personalwesen & Arbeitszeiterfassung – Das System ermöglicht Schichtmanagement, Arbeitszeiterfassung und Mitarbeiterverwaltung, wodurch eine effiziente Organisation von Teams und Ressourcen gewährleistet wird.
• Geschäftsanalytik & Dashboard-Übersichten – Das Management erhält Echtzeit-Einblicke in Schlüsselkennzahlen, darunter Verkaufsmetriken, Rechnungsbeträge, Team-Performance und Prozessoptimierung.

Durch die Implementierung dieses modularen ERP-Systems hat Metalpine eine zentrale Plattform für das gesamte Geschäftsmanagement erhalten. Dies führte zu höherer Produktivität, besserer Datenkontrolle und optimierten Ressourcen.

Herausforderungen:

1. Integration verschiedener Geschäftsprozesse in ein einheitliches ERP-System
   • Metalpine nutzte unterschiedliche Tools und Systeme für Vertrieb, Produktion, Lagerverwaltung und Personalwesen.
   • Es war erforderlich, alle Prozesse in einer einheitlichen ERP-Plattform zu bündeln, um Datenkonsistenz und effizientere Abläufe zu gewährleisten.
2. Präzise Produktionsüberwachung und Ressourcenoptimierung
   • Die Produktion von Metallpulvern erfordert eine komplexe Lieferkette, Qualitätskontrolle und Materialoptimierung.
   • Das ERP-System musste eine automatische Verwaltung von Beständen und Ressourcen ermöglichen, um manuelle Fehler zu minimieren.
3. Automatisierung von Vertrieb und Rechnungsstellung
   • Die manuelle Verfolgung von Bestellungen und Rechnungen erschwerte effiziente Geschäftsabläufe.
   • Das System musste eine automatische Rechnungsstellung, Benachrichtigungen und Kundenintegration ermöglichen.
4. Anpassung der Benutzeroberfläche und Schulung der Mitarbeiter
   • ERP-Systeme haben oft eine komplexe Benutzeroberfläche, was die Akzeptanz bei den Mitarbeitern erschwert.
   • Es war notwendig, eine maßgeschneiderte Mitarbeiterschulung durchzuführen und das UI/UX-Design zu optimieren, um eine intuitive Navigation zu gewährleisten.

Lösungen:

1. Einheitliche Odoo-ERP-Plattform für alle Geschäftsprozesse
   • Durch die Integration der Module für Vertrieb, MRP, Lagerverwaltung und Personalwesen wurde ein zentralisiertes System geschaffen, das alle Unternehmensbereiche miteinander verknüpft.
   • Die automatische Synchronisation der Daten gewährleistet genaue und konsistente Informationen in Echtzeit.
2. Optimierung der Produktion durch das MRP-Modul
   • Ein MRP (Manufacturing Resource Planning)-System wurde implementiert, das eine automatisierte Verwaltung von Beständen, Materialien und Produktionsprozessen ermöglicht.
   • Die Echtzeit-Bestandsverwaltung hilft dabei, Abfall zu reduzieren und die Produktionskosten zu optimieren.
3. Automatisierte Rechnungsstellung und Vertriebsmanagement
   • Ein Vertriebsmodul wurde entwickelt, das automatische Rechnungserstellung, Kundenbenachrichtigungen und Verkaufsanalysen ermöglicht.
   • Die Verkaufsanalytik wurde implementiert, sodass das Management bessere Einblicke in Ergebnisse und Trends erhält.
4. Angepasste Benutzeroberfläche und Mitarbeiterschulung
   • Intuitive Dashboard-Übersichten wurden entwickelt, um eine einfachere Navigation durch wichtige Geschäftsdaten zu ermöglichen.
   • Eine Mitarbeiterschulung wurde durchgeführt, um die Effizienz bei der Nutzung des ERP-Systems zu steigern und den Bedarf an IT-Support zu reduzieren.

Durch die Integration von Odoo ERP hat Metalpine ein vollständig digitalisiertes Geschäftssystem erhalten, das Vertrieb, Produktion, Logistik und Personalwesen in einer einzigen Plattform vereint. Diese Lösung gewährleistet höhere Effizienz, bessere Ressourcenkontrolle und Kostenoptimierung, wodurch das Unternehmen optimal auf weiteres Wachstum und die Skalierung seines Geschäfts vorbereitet ist.

🔹 Technologien: Odoo 13 Community Edition · PostgreSQL · Python · JavaScript

GRAWE Austria – Webanwendung zur Verfolgung des Versicherungsanspruchsstatus

Wolfinne IT hat eine mobilfreundliche Webanwendung für GRAWE Austria entwickelt, die es den Kunden ermöglicht, in Echtzeit den Status ihrer Fahrzeugschadensansprüche zu verfolgen. Dieses System verbessert die Kundenerfahrung und betriebliche Effizienz, indem es Versicherungsnehmern transparente Einblicke in den Bearbeitungsprozess ihrer Ansprüche bietet.

Die Anwendung wurde mit Angular für eine dynamische und intuitive Benutzererfahrung entwickelt, während Django REST Framework einen stabilen und skalierbaren Backend-Service bereitstellt. Eine der zentralen Funktionen ist die erweiterte Integration mit dem internen K3-System von GRAWE, die es ermöglicht, Kunden automatisch per E-Mail oder SMS über den Status ihrer Ansprüche zu informieren. Diese Lösung schafft einen effizienten und transparenten Kommunikationskanal, durch den Kunden jederzeit genaue Informationen über den Bearbeitungsprozess erhalten.

Das System steigert die Effizienz und Transparenz im Versicherungswesen erheblich, reduziert die administrative Belastung für den GRAWE-Kundensupport und erhöht die Kundenzufriedenheit durch einen modernen digitalen Ansatz zur Anspruchsverfolgung.

Herausforderungen:

1. Sicherer und einfacher Zugang für Kunden
   • Kunden benötigten eine schnelle, aber sichere Möglichkeit zur Anmeldung, ohne dass sie ein Konto erstellen oder Passwörter merken mussten.
   • Die Lösung musste strenge Datenschutzstandards erfüllen, da es sich um sensible Versicherungsdaten handelt.
2. Transparenz und Automatisierung der Kommunikation
   • Versicherungsnehmer mussten sich zuvor telefonisch beim Kundensupport melden, um den Status ihres Antrags zu erfahren.
   • Ein System wurde benötigt, das automatisch Statusaktualisierungen sendet, um die Arbeitslast des Kundenservice zu verringern.
3. Integration mit dem internen GRAWE K3-System
   • Das Anspruchsverfolgungssystem musste vollständig mit den internen GRAWE-Prozessen übereinstimmen und eine nahtlose Datenübertragung ermöglichen.
   • Die Echtzeit-Datensynchronisierung erforderte eine optimierte Integration mit der bestehenden IT-Infrastruktur des Versicherers.
4. Mobile Optimierung und intuitives Benutzererlebnis
   • Die Anwendung sollte auf verschiedenen Geräten, insbesondere Smartphones, leicht zugänglich sein, damit Kunden ihren Anspruchsstatus schnell prüfen können.
   • Das Design musste übersichtlich, einfach und intuitiv sein, damit Nutzer jeder Generation die App problemlos verwenden können.

Lösungen:

1. Login über Einmal-Code (OTP) für Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit
   • Implementierung eines sechsstelligen Einmalcodes (OTP), den Kunden per SMS oder E-Mail erhalten.
   • Dadurch erhalten Nutzer einen schnellen und sicheren Zugang, ohne ein Konto anlegen oder komplizierte Passwörter merken zu müssen.
2. Automatische Benachrichtigungen per E-Mail und SMS
   • Nutzer können ihren bevorzugten Kommunikationskanal (E-Mail oder SMS) wählen, um automatische Updates über den Status ihres Anspruchs zu erhalten.
   • Automatisierte Benachrichtigungen reduzieren den Bedarf an manuellen Anfragen und entlasten den Kundenservice.
3. Integration mit dem K3-System für Echtzeit-Datenverfolgung
   • Die Anwendung ist direkt mit dem internen K3-System von GRAWE verbunden, sodass Statusaktualisierungen automatisch synchronisiert und in der App angezeigt werden.
   • Es wurde eine sichere und optimierte Datenübertragung implementiert, um eine stabile Performance zu gewährleisten.
4. Mobile Optimierung und nutzerfreundliches Design
   • Die Anwendung wurde nach dem "Mobile-First"-Ansatz entwickelt, um eine optimale Nutzung auf allen Geräten zu gewährleisten.
   • Der Benutzerfreundliche Interface (UI) bietet eine klare, intuitive Navigation und ermöglicht einen schnellen Überblick über alle wichtigen Informationen zum Anspruchsstatus.

Durch sorgfältig durchdachte Lösungen hat die Anwendung das Nutzererlebnis erheblich verbessert, die Bearbeitung von Schadensansprüchen beschleunigt und die administrative Belastung für das GRAWE-Team reduziert. Die Digitalisierung dieses Prozesses hat zu höherer Effizienz, mehr Transparenz und vereinfachten Abläufen geführt, wodurch Versicherungsdienstleistungen zugänglicher und moderner für alle Kunden wurden.

🔹 Technologien: Angular · Django REST Framework · MongoDB

Plattform gegen Einsamkeit plattform-gegen-einsamkeit.at

Die Plattform gegen Einsamkeit ist eine Initiative von Social City Wien, die 2021 mit Unterstützung des österreichischen Bundesministeriums für Soziales ins Leben gerufen wurde. Ziel des Projekts ist es, Ressourcen und Informationen bereitzustellen, um Einsamkeit und soziale Isolation in Österreich zu bekämpfen. Das Projekt wurde ursprünglich auf WordPress entwickelt, aber aufgrund des Bedarfs an Modernisierung und besserer Funktionalitätsintegration auf die Odoo-Website-Lösung migriert.

Umgesetzte Maßnahmen:

• Migration der Inhalte: Alle bestehenden Inhalte, einschließlich Seiten, Blogbeiträge, Mediendateien und Benutzerdaten, wurden von WordPress auf Odoo übertragen.
• Redesign der Benutzeroberfläche: Durch die Nutzung des Odoo Website Builders wurde ein modernes, responsives Design erstellt, das eine optimierte Benutzererfahrung auf verschiedenen Geräten bietet.
• Integration zusätzlicher Funktionen: Es wurden neue Funktionalitäten implementiert, darunter: Interaktive Karten zur Suche nach regionalen Angeboten, Kontaktformulare und Veranstaltungsanmeldungen and Erweiterte Kontaktverwaltung mit Such- und Speicherfunktionen.

Herausforderungen und Lösungen:

1. Herausforderung: Migration der vollständigen Datenbank und Mediendateien von WordPress zu Odoo ohne Datenverlust.
   Lösung: Es wurde ein individueller Migrations-Skript entwickelt, der die WordPress REST API zur Datenextraktion nutzt. Anschließend wurden die Daten transformiert und mithilfe der Odoo-Importwerkzeuge in das neue System übernommen.
2. Herausforderung: Erhaltung des SEO-Rankings und der bestehenden URL-Struktur zur Vermeidung von Suchmaschinen-Traffic-Verlusten.
   Lösung: In Odoo wurden benutzerdefinierte URLs konfiguriert, um den SEO-Anforderungen zu entsprechen.
3. Herausforderung: Schulung des Teams für die Nutzung der neuen Plattform und Sicherstellung einer reibungslosen Content-Aktualisierung.
   Lösung: Organizovane su radionice koje su omogućili timu da se brzo prilagodi novom sistemu i efikasno upravlja sadržajem.

Durch die Migration auf Odoo Website erhielt die Plattform gegen Einsamkeit eine moderne, flexible und skalierbare Plattform, die besser auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten ist. Zudem wurde die Administration vereinfacht und die Basis für weiteres Wachstum und zukünftige Erweiterungen geschaffen.

🔹 Technologien: Odoo 18 · JavaScript · SVG · PostgreSQL · WordPress API

AI-Prototyp – Werkzeug für die präventive Instandhaltung von Hochspannungsnetzen

Hochspannungsnetze erfordern kontinuierliche Überwachung und frühzeitige Erkennung potenzieller Defekte, um die Zuverlässigkeit und Stabilität des Stromversorgungssystems sicherzustellen. Traditionelle Inspektionsmethoden, die auf manuelle Vor-Ort-Kontrollen durch technische Teams angewiesen sind, sind oft kostspielig, zeitaufwendig und ineffizient. Dies führte zur Entwicklung einer innovativen technologischen Lösung, die auf künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) basiert.

Dieses KI-gestützte Wartungswerkzeug basiert auf der Analyse von Daten, die durch Drohnen erfasst wurden, welche eine präzise Luftaufnahme der Infrastruktur ermöglichen. Die erfassten Daten umfassen LIDAR-Scans, RGB-Orthofotos, Nahbereichs- und Wärmebildaufnahmen, wodurch eine detaillierte Darstellung des Netzes und seiner Umgebung entsteht.

Wolfinne IT unterstützte dieses Projekt durch Beratungs- und Entwicklungsleistungen, insbesondere bei der Entwicklung des AI-Prototyps zur Fehleranalyse und -prognose, der im Video unten präsentiert wird. Neben der Softwareentwicklung war unser Team auch an der Methodik der Datenerfassung beteiligt und entwickelte optimierte Drohnenflugpläne, um eine effiziente und standardisierte Abdeckung der Hochspannungsleitungen sicherzustellen.

Durch die Kombination von automatisierter Aufnahme, KI-gestützter Datenanalyse und prädiktiver Analytik ermöglicht das System eine frühzeitige Fehlererkennung, wodurch Wartungskosten gesenkt, die Lebensdauer der Infrastruktur verlängert und die Sicherheit der Stromnetze verbessert wird.

Umgesetzte Maßnahmen:

• Systemarchitektur-Design: Entwicklung einer vollständigen Softwarearchitektur, die Datenverarbeitung aus mehreren Quellen (LIDAR, RGB, Wärmebilder) mit einer KI-basierten Analytikschicht verbindet.
• Backend-Entwicklung und Prototyp Frontend-Entwicklung: Implementierung eines Backend-Systems zur Datenverarbeitung, Speicherung und Analyse sowie Entwicklung einer Prototyp-Frontend-Anwendung für die Benutzerinteraktion.
• Integration mit KI-Modellen: Unser KI-Partner entwickelte ML-Modelle zur Datenanalyse, während wir eine ML-Infrastruktur auf Basis von MLRun integriert haben, um eine skalierbare und effiziente Verarbeitung großer Datensätze zu ermöglichen.
• Analyse von Multi-Source-Bildmaterial: Die KI-Modelle analysieren LIDAR-Daten sowie RGB-Orthofotos, Nahbereichs- und Wärmebilder und identifizieren potenzielle Fehlerstellen mit Vorhersagen auf Basis historischer Daten und aktueller Veränderungen im Netz.

Herausforderungen und Lösungen:

1. Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen
   • Herausforderung: LIDAR-, Orthofoto- und Wärmebilder erzeugen sehr große Datensätze, die effizient gespeichert und analysiert werden müssen.
   • Lösung: Implementierung optimierter Speicher- und Verarbeitungsmethoden mit PostGIS für georeferenzierte Daten und verteilten Verarbeitungssystemen zur Beschleunigung der KI-Analyse.
2. Präzise Fehlererkennung im Stromnetz
   • Herausforderung: KI-Modelle müssen frühzeitig Anzeichen von Defekten erkennen, damit das System präventive Maßnahmen vorschlagen kann.
   • Lösung: Nutzung von Deep-Learning-Technologien und auf historischen Daten trainierten Modellen, um eine hohe Genauigkeit bei der Anomalieerkennung zu erreichen.
3. Intuitive Visualisierung der Analyseergebnisse
   • Herausforderung: Die Darstellung der KI-Analyse und der Ergebnisse muss für technische Teams leicht verständlich sein.
   • Lösung: Entwicklung einer interaktiven Benutzeroberfläche mit kartengestützter Visualisierung, Vergleich historischer Bilder und automatischer Berichtsgenerierung für Wartungsteams.
     

Dieses KI-Tool für die präventive Wartung von Hochspannungsnetzen bietet einen revolutionären Ansatz für die Wartung von Elektroenergiesystemen. Durch automatisierte Analysen und prädiktive Problemerkennung wird eine Reduzierung von Ausfällen, eine Kostenoptimierung und eine Erhöhung der Zuverlässigkeit des Netzes ermöglicht.

Wolfinne IT hat durch Systemarchitektur-Design, Backend- und Frontend-Entwicklung sowie die Integration mit KI-Modellen zur Schaffung einer innovativen, skalierbaren und effizienten Lösung beigetragen, die die Sicherheit und Nachhaltigkeit von Stromverteilungsnetzen erheblich verbessert.

🔹 Technologien: Django REST Framework · React · MLRun · PostgreSQL · PostGIS · MongoDB · Redis · AWS 

Plattform zur Berechnung der Rentabilität von Investitionen in Solarkraftwerke - www.SolarInvest.ba ​

www.SolarInvest.ba ist eine interaktive Plattform, die der Förderung und Entwicklung der Solarenergie in Bosnien und Herzegowina gewidmet ist. Ihr Ziel ist es, Nutzern eine Bewertung der Rentabilität von Solarinvestitionen zu ermöglichen, umfassende Informationen über das Solarpotenzial des Landes bereitzustellen und sie mit relevanten Experten und Institutionen zu vernetzen. Das Projekt wurde von UNDP geleitet und finanziert.

Wolfinne IT spielte eine zentrale Rolle bei der Bereitstellung von technischer Expertise und Beratungsdienstleistungen und war maßgeblich an der Leitung des multifunktionalen Entwicklungsteams beteiligt. Unsere Aufgabe bestand darin, eine effiziente Koordination zwischen Backend- und Frontend-Entwicklern, GIS-Experten und Datenanalysten sicherzustellen.

Unser Beitrag zum Projekt:

• Technische Beratung & Teamleitung: Wir haben Entwicklungsprozesse organisiert und die Teamarbeit durch agile Methoden koordiniert. Wir haben technische Standards und eine Entwicklungsstrategie definiert, um die Plattform skalierbar, zuverlässig und langfristig nachhaltig zu gestalten.
• Produktentwicklung & Backend-System entwicklung: Wir haben aktiv am Design und der Implementierung der Schlüsselmerkmale der Plattform mitgewirkt. Wir haben ein robustes Backend-System implementiert, das eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglicht und stabile APIs für das Frontend und externe Dienste bereitstellt.
• Integration externer Daten & präzise Analyse des Solarpotenzials: Wir haben Algorithmen entwickelt, die GIS-Daten und meteorologische Informationen zur Simulation der solarer Strahlung und der Energieproduktion nutzen. Wir haben die Prozesse zur Verarbeitung großer Datensätze optimiert, um den Nutzern schnelle und präzise Analysen zu bieten.

Herausforderungen & Lösungen

1. Koordination eines multifunktionalen Entwicklungsteams
   • Herausforderung: Abstimmung zwischen Backend-, Frontend-, GIS- und Datenanalyseteams.
   • Lösung: Einführung agiler Methoden und regelmäßiger Sprint-Review-Sitzungen, um effiziente Kommunikation & Synchronisation zwischen allen Teammitgliedern sicherzustellen.
2. Echtzeit-Integration verschiedener Datenquellen
   • Herausforderung: Zusammenführung von GIS-Daten, meteorologischen Informationen und Energiekapazitätsdaten in einer einzigen Plattform.
   • Lösung: Entwicklung von fortschrittlichen ETL-Prozessen, die Daten automatisch erfassen, verarbeiten und synchronisieren, um deren Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten.
3. Präzises Modellieren des Solarpotenzials & Simulation der Energieproduktion
   • Herausforderung: Bereitstellung zuverlässiger Simulationsmodelle basierend auf geografischen Standorten & Wetterdaten.
   • Lösung: Implementierung von Algorithmen zur Analyse des Solarpotenzials, basierend auf historischen Daten und zwei verschiedenen meteorologischen Datenmodellen.
4. Optimierung der Leistung & Skalierbarkeit des Systems
   • Herausforderung: Sicherstellen, dass die Plattform große Datenmengen verarbeiten & eine hohe Anzahl von Nutzern bedienen kann, ohne an Leistung einzubüßen.
   • Lösung: Mikroservice-Architektur mit horizontaler Skalierung und optimierten Datenbanken, um eine hohe Systemleistung auch bei hoher Last zu gewährleisten.​
     

Als Ergebnis unseres Engagements ist www.SolarInvest.ba zu einem zuverlässigen und technologisch fortschrittlichen Werkzeug für alle geworden, die in Solarenergie investieren möchten. Wir haben technische Expertise bereitgestellt und das Entwicklungsteam geleitet, um sicherzustellen, dass die Plattform modern, skalierbar und funktionsreich ist. Dieses Projekt stellt einen wichtigen Schritt in Richtung energetischer Nachhaltigkeit und Digitalisierung von Solarinvestitionen in Bosnien und Herzegowina dar.

🔹 Technologien: Django REST Framework · React · PostgreSQL · PostGIS · GeoServer · AWS

SolarVision AI Prototyp – Werkzeug zur Bestimmung optimaler Flächen für Photovoltaiksysteme

SolarVision AI ist ein fortschrittlicher Prototyp, der entwickelt wurde, um optimale Flächen für die Installation von Photovoltaik (PV)-Systemen durch die Analyse von Satellitenbildern zu identifizieren. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) ermöglicht SolarVision AI eine präzise Segmentierung und Bewertung von Gelände, wodurch die Planung und Umsetzung von Solarenergieprojekten erheblich erleichtert wird.

Hauptmerkmale des SolarVision AI-Prototyps:

• Analyse von Satellitenbildern: Nutzung hochauflösender Satellitendaten zur detaillierten Analyse der geografischen Gegebenheiten eines bestimmten Gebiets.
• Geländesegmentierung: Anwendung fortschrittlicher Bildverarbeitungsalgorithmen, um verschiedene Oberflächentypen wie Dächer, Freiflächen und Gewässer zu identifizieren und deren Eignung für PV-Systeme zu bestimmen.
• Bewertung der Sonneneinstrahlung: Berechnung des solaren Einstrahlungsniveaus für jede identifizierte Fläche unter Berücksichtigung von geografischer Breite, Neigung des Geländes und lokalen Klimabedingungen.
• Installationsempfehlungen: Basierend auf den analysierten Daten generiert SolarVision AI Empfehlungen für optimale Standorte und Ausrichtungen von PV-Panels, um die Energieeffizienz und Rentabilität der Investition zu maximieren.

Im gezeigten Video wird die Funktionalität des SolarVision AI-Prototyps anhand konkreter Beispiele zur Analyse von Satellitenbildern und zur Identifizierung der am besten geeigneten Flächen für die Installation von Solarpanels demonstriert. Das Video veranschaulicht, wie das Tool automatisch verschiedene Geländetypen erkennt und klassifiziert, deren solarer Potenzial bewertet und dem Benutzer visuelle sowie numerische Informationen zur Verfügung stellt, um informierte Entscheidungen über die Installation von Photovoltaiksystemen zu treffen.

Die Implementierung des SolarVision AI-Prototyps stellt einen bedeutenden Schritt in Richtung effizienterer Nutzung erneuerbarer Energiequellen dar, indem sie Investoren und Planern ermöglicht, schnell und präzise die geeignetsten Standorte für Solarprojekte zu identifizieren, wodurch die Kosten und die für Planung und Umsetzung benötigte Zeit reduziert werden. Aus diesem Prototyp entstand die Idee eines umfassenden Werkzeugs zur Planung von Photovoltaikanlagen, die in dem Dokument beschrieben ist, das unter diesem Link verfügbar ist:

Herausforderungen und Lösungen:

1. Präzise Segmentierung von Satellitenbildern
   • Herausforderung: Satellitenbilder enthalten häufig Störungen, Schatten und niedrige Auflösungen, was die genaue Identifizierung geeigneter Flächen für PV-Systeme erschwert.
   • Lösung: Entwicklung eines fortschrittlichen Segmentierungsmodells, das Convolutional Neural Networks (CNN) und optimierte Filter zur Erkennung und Kategorisierung von Flächen nutzt.
2. Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
   • Herausforderung: Daten zu Gebäuden, Landnutzung und solarer Einstrahlung stammen aus verschiedenen Quellen und Formaten, was eine einheitliche Verarbeitung erschwert.
   • Lösung: Implementierung eines ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load) zur automatischen Sammlung, Standardisierung und Synchronisierung von Daten, um eine genaue Bewertung zu gewährleisten.
3. Präzise Berechnung des Solarpotenzials
   • Herausforderung: Die Neigung, Ausrichtung, klimatischen Bedingungen und jährlichen Schwankungen der Sonneneinstrahlung müssen berücksichtigt werden.
   • Lösung: Nutzung historischer Klimadaten in Kombination mit GIS-Analysen und KI-Modellen, um präzise Energiesimulationen für eine zuverlässige Standortbewertung zu generieren.

🔹 Technologien: Django REST Framework · React · PostgreSQL · PostGIS · MLRun · AWS