SAPUI5, Tesseract & Co.: So geht Zählerablesen heute
Prozesse digital denken – das können wir bei SRB. Und wir „basteln“ Lösungen danach. Wie auch für die Energiewirtschaft. Zettel und Stift beim Zählerablesen waren gestern. Mit einer kleinen, aber feinen Lösungen zeigen wir, wie es einfacher, schneller und vor allem fehlerfreier gehen kann.
„Alles muss so einfach wie möglich sein. Aber nicht einfacher.“
Dieses, Albert Einstein zugeschriebene Zitat ist mir immer wieder Ansporn. Ansporn nämlich, bestehende Prozesse zu hinterfragen, neu zu denken und zu vereinfachen.
Das Leben liefert dafür viele Ideen. Die letzte wurde mir sogar direkt an die Wohnungstüre „geliefert“. Vor ein paar Wochen erhielt ich unerwarteten, aber nicht unangekündigten Besuch von meinem Wärmelieferanten. Der Zähler sollte abgelesen werden. Der Service-Mitarbeiter kam, kontrollierte und schrieb. Alles schön manuell und mit Papier und Stift in ein Formblatt.
In mir startete der Kreativmotor. Ein persönliches Brainstorm begann, eine Idee formte sich. Schlagworte wie Smartphone, Foto, Texterkennung, Besuchsplanung, Mail mit Termin, Zeitoptimierung, UI5, OData schwirrten in meinem Kopf. Wie auch der gute Herr Einstein und sein Gedanke „…so einfach wie möglich…“.
Wie die Idee zum digitalen Prozess wird
Die Idee lies mich nicht mehr los. Schnell manifestierte sich ein Prozess in meinem Kopf, der darauf abzielte, den Ablesevorgang zu modernisieren und zu vereinfachen.
Der erste Schritt im Prozess beinhaltet die periodische, automatisierte Besuchsplanung basierend auf Erfahrungen, regionalen Gegebenheiten und Kundenwünschen. So manchen würde hier vielleicht der allgegenwertige Begriff KI in den Sinn kommen. Ich würde diesen hier in die Schublade „OK, aber nicht einfacher“ stecken. Oder vielleicht in die mit der Aufschrift „unnötig kompliziert“. Ziel der Besuchsplanung jedenfalls ist es, die für das Ablesen zuständigen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entsprechend einzuplanen und die Kunden über die Termine automatisiert durch das Senden einer Nachricht via E-Mail, SMS oder andere Kanäle zu informieren.
Der nächste Schritt und sozusagen Höhepunkt des gesamten Prozesses ist der eigentliche Kundenbesuch und der dazugehörige Ablesevorgang. Die Idee dahinter: Eine SAPUI5-App am Handy des Mitarbeiters oder der Mitarbeiterin leitet diesen direkt zum Kundenportfolio. Abgelesen wird mittels eines Fotos, eine Texterkennungssoftware erfasst Zählernummer und der Zählerstand automatisch.
Ebenfalls automatisiert läuft die Übermittlung der Daten ab. Zuerst wird die Zählernummer mittels OData-Schnittstelle mit dem Backend abgeglichen, um sicherzustellen, dass die Daten auch dem richtigen Kunden zugeordnet werden. Passt alles, werden der erfasste Messwert und das Foto ans Backend gesendet und gespeichert. Ein Klick, und die manuellen Tätigkeiten sind an dieser Stelle auch wieder abgeschlossen.
Und übrigens: Vollkommen automatisiert wird im Anschluss der Verrechnungsprozess in Gang gesetzt. Dies ist aber, wie baumax-Testimonial und Werbeikone SelfMan alias Andreas Steppan sagen würde, „eine andere Geschichte“.
Am Weg zum PoC mit SAP und Open Source
Die Idee geschliffen und der Prozess aufgesetzt, machte ich mich ans Werk (gemeinsam mit meinen Kolleginnen und Kollegen versteht sich 😉). Auf ging es Richtung Proof of Concept. Und hier bediente ich mich den neuesten Webtechnologien, die es derzeit auf dem Markt gibt. So, wie es eben bei SRB und allen unseren Lösungen Usus ist.
Im Mittelpunkt des PoC stand SAPUI5. Das HTML5 Framework ist das neueste Steckenpferd von SAP, wenn es um Userinterface-Technologien geht. Auf diese Technologie setzen wir seit Jahren. Speziell wenn es um die Interaktion mit Usern im modernen Betriebsumfeld geht. Der besondere Vorteil hier: Gemeinsam mit SAPUI5 und weiteren (externen) Libraries lassen sich übersichtliche und betriebssystemunabhängige Geschäftsanwendungen entwickeln, die auch auf unterschiedlichen Geräteklassen skalieren.
Die Open Source Community treibt die Entwicklung solcher Libraries. Generell geht es im Open-Source-Bereich um ein stetiges „Geben und Nehmen“ und das Sammeln von Wissen und Interessen in bestimmten Bereichen. Und daraus entwickeln sich oft sehr mächtige Projekte.
Um Ihnen ein Gefühl für die Größe der Open Source Community zu geben, hier ein Auszug einer Liste der bekanntesten Unternehmungen der „Szene“:
Rang |
Projekt |
Leading Company |
Marktwert (USD) |
1 | Linux | Red Hat |
16 Milliarden |
2 | Git | GitHub | 2 Milliarden |
3 | MySQL | Oracle | 1,87 Milliarden |
4 | Node.js | NodeSource | ? |
5 | Docker | Docker | 1 Milliarde |
6 | Hadoop | Cloudera | 3 Milliarden |
7 | Elasticsearch | Elastic | 700 Millionen |
8 | Spark | Databricks | 513 Millionen |
9 | MongoDB |
MongoDB | 1,57 Milliarden |
10 | Selenium | Sauce Labs |
470 Millionen |
Quelle: techchrunch.com 2017
Open Source auch bei der In-Bild-Texterkennung
Auch bei der Analyse des in unserer App aufgenommenen Fotos verlassen wir uns auf ein Open-Source-Projekt, nämlich Tesseract.
Tesseract wurde ursprünglich von Hewlett Packard zwischen den Jahren 1984 und 1995 entwickelt. Die Entwicklung wurde auch von Google unterstützt. Ziel der Entwicklung war es ein Werkzeug zu schaffen, um Text in Bildern zu erkennen.
Google hatte dabei das Interesse abertausende Bücher in digital verwendbare eBooks zu konvertieren. Das Programm unterstützt sehr viele Sprachen, auch Exoten wie zum Beispiel Amharisch (äthiosemitische Sprache, die im nördlichen Zentraläthiopien als Muttersprache von den Amharen gesprochen wird), um nur ein Beispiel zu nennen. Eine Liste der aktuell unterstützten Sprachen können sie hier unter diesem Link selbst nachlesen.
Tesseract jedenfalls versucht auf Basis von neuronalen Netzen, Character-Patterns zu erkennen. Es braucht dabei zuvor trainierte Modelle, um zu funktionieren. Google treibt heute noch das Training dieser Modelle voran. Theoretisch könnten auch eigene Modelle trainiert werden, um zum Beispiel einen bestimmten Fall, der noch nicht kompatibel zu den bereits vorhandenen Modellen ist, abzudecken.
Tesseract.js ist dabei die Portierung des originalen Tesseract OCR, welches ursprünglich als Kommandozeilen-Programm entwickelt wurde (und wird) in das Umfeld des modernen Web. Die genaue Erklärung wie Tesseract technisch (als auch wissenschaftlich) funktioniert würde definitiv den Rahmen dieses Blogartikels sprengen. Für unseren Einsatz im PoC aber ist Tesseract perfekt. Wenn Sie es selbst einmal im Einsatz sehen wollen: Eine kurze Demo von Tesseract.js können Sie hier finden.
So geht Zählerablesen heute
Der Proof of Concept jedenfalls gibt uns recht. Die Verbindung neuester Technologien mit unserem SRB-Know-how hat eine kleine, schlanke Anwendung entstehen lassen. Klar strukturiert, einfach zu bedienen und vielfach automatisiert. Ein kleiner Schritt für uns, ein großer für die Energiewirtschaft?
Wenn Sie daran interessiert sind, mehr zu erfahren zu diesem Projekt oder gar konkrete Prozesse haben, die Sie vereinfachen und digitalisieren wollen, lassen Sie es uns bei SRB einfach wissen oder kontaktieren Sie mich direkt. Wer weiß, wo wir gemeinsam landen. Lassen Sie uns gemeinsam einen neuen Weg finden und Prozesse neu denken, denn – und wie am Anfang zitiere ich auch hier am Ende Einstein:
„Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, durch die sie entstanden sind."
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