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Hintergrund

Ein Transportunternehmen für lebende Tiere benötigte eine mobile App, die Sensordaten von ihren Lastwagen und Anhängern sammelt, um die Gesundheit und Sicherheit der Tiere während des Transports zu gewährleisten.

Zu den Sensordaten gehörten Temperatur und CO2-Werte, die für die Gewährleistung der Gesundheit und Sicherheit der Tiere während des Transports entscheidend waren. Die mobile App für den Lebendtiertransport musste auf Android-Tablets laufen, in Echtzeit mit einem Backend-System kommunizieren, GPS-Informationen über den Standort des LKWs liefern und im Offline-Modus laufen.

Herausforderungen

Der Kunde stand bei der Entwicklung der mobilen App vor mehreren Herausforderungen, darunter:

  • Sammeln von Echtzeit-Sensordaten von Lastwagen und Anhängern,
  • Übermittlung der Sensordaten, einschließlich GPS-Informationen, an ein Backend-System
  • Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten, auch im Offline-Modus
  • Entwicklung eines benutzerfreundlichen Interface für Fahrer.

Lösung

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, haben wir die Programmiersprache Kotlin für die mobile App und C# für das Backend verwendet. Das Projekt wurde mit der Scrum-Methodik und Azure DevOps verwaltet. Darüber hinaus haben wir einen Message Broker (RabbitMQ) verwendet, um die Echtzeitkommunikation zwischen der App und dem Backend abzuwickeln. Das Backend wurde mit einer REST-API zur einfachen Integration mit anderen Systemen erstellt. Die mobile App wurde für Android entwickelt und konnte GPS-Informationen über die Position des Lastwagens senden und im Offline-Modus laufen.

Die mobile App für den Lebendtiertransport wurde mit einem benutzerfreundlichen Interface entwickelt und zeigte Sensordaten in Echtzeit an, die die Fahrer überwachen konnten. Für den Fall, dass die Sensordaten bestimmte Schwellenwerte überschritten, wurde ein Warnsystem eingerichtet, um den Fahrer davon zu benachrichtigen. Die von den Temperatur- und CO2-Sensoren empfangenen Daten wurden zur Analyse und Suche verwendet.

Ergebnisse

Die mobile App für den Lebendtiertransport erwies sich als wertvolles Tool für das Unternehmen. Die Echtzeitüberwachung von Temperatur und CO2-Gehalt verbesserte die Sicherheit und das Wohlbefinden der Tiere während des Transports.

Das benutzerfreundliche Interface und die Datenübertragung in Echtzeit verbesserten die Leistung der Fahrer. Die Fähigkeit der App, im Offline-Modus zu laufen und GPS-Informationen über den Standort des Lkw bereitzustellen, war ein großer Vorteil.
Die Betriebsabläufe des Unternehmens verbesserten sich auch durch die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme, wodurch das Risiko von Tierverlusten verringert wurde.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend hat sich die Entwicklung einer mobilen Anwendung für den Lebendtiertransport als erfolgreiche Lösung erwiesen.

Die Kombination aus Kotlin, C#, Scrum, Azure DevOps, RabbitMQ und einer REST-API ermöglichte eine benutzerfreundliche und effiziente Lösung. Die App verbesserte die Betriebsabläufe des Unternehmens und gewährleistete die Sicherheit und das Wohlbefinden der Tiere während des Transports, indem sie eine Echtzeitüberwachung der Temperatur und des CO2-Gehalts sowie GPS-Informationen auch im Offline-Modus bereitstellte.

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