Tausende Sensoren, eine Plattform

Ausgangslage

Ein deutscher Hersteller von Sensorsystemen liefert seine Geräte an Kundenstandorte in aller Welt — Ladenflächen, die Besucherströme zählen, Logistikterminals, die Materialflüsse vermessen. Jeder Sensor erzeugt einen kontinuierlichen Strom an Betriebsdaten.

Einmal installiert, ist ein Gerät praktisch unerreichbar: hinter der Firewall des Kunden, in einem fremden Netz, oft in einem anderen Land.

Herausforderung

Diagnose hieß: hinfahren. Die Gerätedaten lagen isoliert auf lokalen Installationen — keine zentrale Sicht auf die Flotte, kein sicherer Fernzugriff, und jedes Firmware-Problem wurde zum Vor-Ort-Termin oder zur improvisierten Fernwartung. Bei einer installierten Basis im Tausenderbereich skalierte das nicht mehr.

Dabei steckte im Datenstrom selbst ein ungebautes Produkt: Kunden wollten Dashboards und Berichte darüber, was ihre Sensoren sehen — etwas, das die Hardware allein nie liefern konnte.

Was wir gebaut haben

Wir haben die Analytics-Cloud um einen einfachen Vertrag herum entworfen: Jeder Sensor streamt seine Ereignisse an eine Ingestion-API, Queue-Jobs verarbeiten und voraggregieren die Daten, und Kunden sehen Live-Dashboards statt roher Payloads — ausgelegt auf Durchsatz, Zuverlässigkeit und Datenintegrität.

Auf diesem Fundament sitzen die Produkte: konfigurierbare Dashboards mit teilbaren Widgets und terminierten PDF-Berichten per E-Mail, ein Report-Builder für Ad-hoc-Analysen und eine Rechte-Hierarchie vom Kunden über den Standort bis zum einzelnen Sensor — mit Rollen, signierten Einladungen und Zwei-Faktor-Authentifizierung.

Drumherum entstand der Rest des Betriebs: ein OpenVPN-basiertes Flottenmanagement-Portal für sicheren, nachvollziehbaren Fernzugriff auf jedes Gerät im Feld, eine zweite Analytics-Cloud für die industrielle Produktlinie und eine Mobile App mit dem Live-Status der Geräte. Die jüngste Ausbaustufe ergänzt eine KI-Schicht, die jedes Diagramm liest und die Interpretation gleich mitliefert — Überschrift, Kernaussagen, Trend, in der Sprache des Nutzers.

• Laravel
• Vue.js
• Inertia
• Tailwind CSS
• MySQL
• Redis
• AWS
• OpenVPN
• OpenAI

Ergebnis

Der Support verlagerte sich von Vor-Ort-Terminen auf Ferndiagnose, und Kunden bekamen Live-Einblick in ihre Installationen — Dashboards, Berichte und Alarme auf Hardware, die sie ohnehin besaßen.

Die Plattform wurde Teil des Produkts selbst: ein verkaufbares Analytics-Angebot, das mit jedem Sensor ausgeliefert wird — und ein Fundament, auf dem der Hersteller bis heute weiterbaut.