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Studierendenprojekte

Inventorify - App zur softwarunterstützten Anlageinventur

Entwicklung einer Applikation zur Durchführung einer Anlageinventur

Im Zuge der Bachelorarbeit 1 am Studiengang Wirtschaftsinformatik und digitale Transformation hat sich ein Team mit dem Thema beschäftigt, wie man den Anlageinventurprozess mit digitaler Unterstützung vereinfachen kann. Der Inventurprozess ist den meisten Unternehmen ein Dorn im Auge. Er ist meist sehr langwierig, zeit- und geldintensiv, besonders dann, wenn dieser völlig manuell abgehandelt werden muss. In Zeiten von Sars-CoV2, stellt sich zusätzlich noch die Frage, wie das Inventar der Mitarbeiter im Home-Office erfasst werden kann. Daher macht es Sinn, diesen Prozess zu digitalisieren und ihn damit zu verbessern. In der Arbeit werden außerdem die gesetzlichen Grundlagen des Inventurprozesses im Allgemeinen erläutert und der Aspekt der Möglichkeit der Inventur im Home-Office betrachtet.

Für die Erfassung der Gegenstände werden mögliche Erfassungstechnologien analysiert, sowie die Usability-Aspekte für das User Interface in das Projekt miteinbezogen. Das User Interface wurde im Vorhinein mithilfe von Mock-ups visualisiert und mithilfe der Library Material.io von Google umgesetzt. Praktisch umgesetzt wurde eine native Android Applikation in Verbindung mit einer MySQL Datenbank. Die Kommunikation erfolgt dabei über eine REST API, die unter anderem mit Node.js und Express implementiert wurde. Zur Erfassung der Anlagen wurde einerseits die Near Field Communication Technologie integriert, welche sich besonders gut für den Außenbereich eignet, da hier keine witterungsbedingten Abnutzungen entstehen können. Dies wurde mithilfe des tag dispatch systems von Android implementiert, um Schreib- und Lesevorgänge der NFC Tags zu ermöglichen. Für den Innenbereich wurde die kostengünstigere Möglichkeit der Erfassung mithilfe von QR-Codes implementiert. QR-Codes sind günstig herzustellen und zu reproduzieren. Für die Implementierung des QR Codes wurde einerseits CameraX verwendet, um den Zugriff auf die Kamera des Smartphones zu vereinfachen. Die damit gelieferten Bilder können mittels Google’s MLKit analysiert und ausgelesen werden.

Facts:
Projekt-Betreuer: DI (FH) DI Bernhard Danninger
Typ: Bachelorprojekt
Studiengang: Bachelor, Wirtschaftsinformatik & Digitale Transformation

Foto: FH Salzburg/Studierendengruppe

Foto: FH Salzburg/Studierendengruppe