Echtzeit-Dashboard für Industrieanlage
Entwicklung eines hochperformanten Monitoring-Systems für eine Recycling-Anlage mit Live-Datenvisualisierung, automatischen Alarmen und umfassender API-Integration.
Die Ausgangssituation
Ein mittelständisches Recycling-Unternehmen betrieb mehrere Industrieanlagen zur Verarbeitung von Altmetallen und Kunststoffen. Die Produktionsleitung stand vor einem kritischen Problem: Keine Echtzeit-Transparenz über den Anlagenstatus.
Maschinen-Daten wurden zwar von Sensoren erfasst, aber nur lokal in proprietären Systemen gespeichert. Das Management hatte keinen zentralen Überblick über:
- Produktions-Durchsatz: Wie viel Material wird pro Stunde verarbeitet?
- Maschinen-Auslastung: Welche Anlagen laufen auf Volllast, welche stehen still?
- Temperatur-Monitoring: Kritische Temperaturen in Schmelzöfen und Pressen
- Energie-Verbrauch: Strom- und Gas-Kosten pro Anlage
- Wartungs-Zyklen: Wann steht die nächste Wartung an?
Die Herausforderungen
1Heterogene Datenquellen
Die Sensoren stammten von 5 verschiedenen Herstellern. Jeder hatte sein eigenes Protokoll: OPC-UA, Modbus TCP, MQTT, REST APIs und proprietäre Schnittstellen. Keine gemeinsame Sprache.
2Echtzeit-Anforderungen
Das Dashboard musste Daten in unter 2 Sekunden anzeigen. Bei kritischen Ereignissen (z.B. Temperatur > 800°C) mussten Alarme in Echtzeit getriggert werden. Keine Batch-Jobs, kein "alle 5 Minuten aktualisieren".
3Historische Daten & Reporting
Neben Live-Daten brauchte das Management auch Reports: Produktions-Statistiken der letzten 6 Monate, Vergleiche zwischen Schichten, Export nach Excel für Qualitäts-Audits.
4Security & Zugriffskontrolle
Nicht jeder Mitarbeiter sollte alles sehen: Produktionsleiter brauchen Vollzugriff, Schichtleiter nur ihre Schicht, externe Auditoren nur aggregierte Daten. Rollenbasierte Rechteverwaltung war Pflicht.
Die technische Lösung
Wir haben eine modulare, skalierbare Architektur entwickelt, die alle Anforderungen abdeckt und Raum für zukünftige Erweiterungen lässt.
System-Architektur
Backend: Django
- Django 4.2 als robustes Backend-Framework
- Django REST Framework für API-Endpoints
- Celery für asynchrone Tasks
- Redis für Caching & Message Queue
- PostgreSQL für Zeit serien-Daten
Frontend: React
- React 18 mit TypeScript
- Chart.js für Echtzeit-Visualisierungen
- TanStack Table für große Datentabellen
- Socket.IO für Live-Updates
- Tailwind CSS für UI-Design
Kern-Features des Dashboards
Live-Monitoring
Echtzeit-Updates alle 2 Sekunden via WebSocket. Temperatur, Durchsatz, und Maschinenstatus live überwacht.
Historische Analysen
Zeitreihen-Daten der letzten 12 Monate. Vergleiche zwischen Schichten, Anlagen und Perioden.
Smart Alerts
Automatische Benachrichtigungen bei kritischen Ereignissen. E-Mail, SMS und In-App-Notifications.
Datentabellen
Filterbare, sortierbare Tabellen mit 10.000+ Zeilen. Export nach Excel, CSV und PDF.
Rollen & Rechte
Granulare Zugriffskontrolle. Admin, Manager, Operator, Auditor – jeder sieht nur was er darf.
Konfigurierbar
Schwellenwerte, Alarm-Regeln und Dashboard-Widgets können vom Admin angepasst werden.
Die Ergebnisse
Durch Echtzeit-Alarme konnten Probleme 35% schneller identifiziert und behoben werden.
Optimierung der Maschinen-Auslastung führte zu 18% höherem Durchsatz pro Schicht.
Automatische Reports ersetzen manuelle Excel-Auswertungen. 12 Stunden pro Woche eingespart.
Das Dashboard läuft seit 8 Monaten mit minimalen Ausfallzeiten. Hochverfügbare Architektur.
Möchten Sie das Dashboard in Aktion sehen?
Probieren Sie unsere interaktive Demo mit realistischen Test-Daten aus. Erleben Sie Live-Metriken, Datentabellen und Konfigurationen selbst.