Die Herausforderung
Elektroplanung ist ein manueller, zeitintensiver Prozess: Elektriker analysieren Baupläne, identifizieren Symbole für Steckdosen, Schalter und Leuchten, und überführen diese in Materiallisten. Dieser Workflow ist fehleranfällig und lässt kaum Raum für schnelle Iterationen.
Sonepar Deutschland, der weltweit führende B2B-Distributor für Elektrotechnik, suchte nach einer Lösung, um diesen Prozess zu automatisieren.
Was wir entwickelt haben
innFactory entwickelte zunächst einen Prototypen, der bei Sonepar so überzeugte, dass daraus ein vollständiges Produkt entstand: Sonepar Digiplan - eine KI-gestützte Cloud-Plattform für automatisierte Elektro- und Lichtplanung.
KI-basierte Planerkennung
- Custom ML-Modelle mit Vertex AI trainiert auf tausenden gelabelten Elektroplänen
- PyTorch-basierte Computer Vision Pipeline für Symbolerkennung
- MLflow für Experiment-Tracking und Modell-Versionierung
- CVAT für kollaboratives Labeling der Trainingsdaten
- Kontinuierliches Training für stetig verbesserte Erkennungsgenauigkeit
2D-zu-3D-Transformation
- Automatische Übersetzung von 2D-Plänen in vollständige 3D-Modelle
- Integration von Lichtplanungs-Algorithmen für optimale Beleuchtungskonzepte
- BIM-Workflows durch ODA (Open Design Alliance) SDK für DWG/DXF-Konvertierung
Cloud-native Architektur
| Bereich | Technologie |
|---|---|
| Cloud | Google Cloud Platform |
| ML Inference | Vertex AI Endpoints |
| ML Training | PyTorch, MLflow, CVAT |
| Container | GKE Kubernetes, Cloud Run |
| Messaging | Pub/Sub |
| Auth | Firebase, Keycloak |
| Backend | Python (Flask), Scala 3 (Pekko, Play Framework, Smithy4Play) |
| Frontend | Svelte |
| CAD/BIM | Open Design Alliance SDK |
| IaC | Terraform |
E-Commerce-Integration
- Direkte Anbindung an Sonepar-Warenwirtschaftssysteme
- Automatische Verknüpfung von Symbolen mit Artikeln aus dem Sonepar-Sortiment
- One-Click Warenkorb für sofortige Bestellung
Unsere Leistungen
- Prototyp-Entwicklung und Proof-of-Concept
- End-to-End Produktentwicklung (Backend, Frontend, KI-Modelle)
- ML-Engineering: Training und Deployment eigener Computer Vision Modelle
- Data Labeling Pipeline mit CVAT
- Cloud-Architektur und Infrastructure as Code
- Laufender Betrieb und Site Reliability Engineering
- BIM-Integration als Partner der Open Design Alliance
Wissenschaftliche Publikation
Unsere Forschungsarbeit zur KI-gestützten Elektroplanerkennung wurde wissenschaftlich publiziert und ist unter IEEE Xplore verfügbar.
Ergebnis
Mit Sonepar Digiplan haben wir eine Lösung geschaffen, die:
- Planungszeiten drastisch reduziert durch automatische Symbolerkennung
- Fehlerquoten minimiert durch KI-gestützte Validierung
- Nahtlose Bestellprozesse ermöglicht durch E-Commerce-Integration
- Skalierbar und zukunftssicher ist durch Cloud-native Architektur
Verknüpfte Leistungen: KI & Machine Learning | Google Cloud | Cloud Native Entwicklung
