Die Softwaretechnologie von Cadulis im Dienste Ihrer Teams

Cadulis nutzt zahlreiche Spitzentechnologien.
Nachfolgend finden Sie einige Informationen zu einigen davon, um sich ein genaueres Bild zu machen.

Skalierbarkeit

Sie finden, dass Cadulis sehr gut funktioniert? Wir auch :) Aber dank dieser erstklassigen Organisation wächst Ihr Unternehmen und Sie fragen sich, ob Cadulis weiterhin so reaktionsschnell bleibt?
Seien Sie unbesorgt, unsere Architektur ist skalierbar, das heißt, die Serverressourcen passen sich der Nachfrage an. Wir haben Tests durchgeführt, bei denen wir bis zu 10.000 Einsätze gleichzeitig eingespielt haben.

Ein wachsendes Unternehmen erfordert jedoch eine spezielle Organisation, um Aktivitäten und Teams voneinander abzugrenzen. Auch hier bietet Cadulis die passenden Werkzeuge, um Sie zu unterstützen.

Performance

Reaktionsschnelligkeit ist eine der wichtigsten Anforderungen unserer Kunden. Niemand möchte auch nur zehn Sekunden auf das Laden einer Seite warten. Hier sind die Maßnahmen, die wir ergriffen haben, um unsere Anwendung vollkommen flüssig und „frictionless“ zu machen:

Ein automatisch skalierbares System. Mit einem Kubernetes-Hosting passt die Cadulis-Infrastruktur ihre Ressourcen an die Nutzerbedürfnisse an. In ruhigeren Zeiten (Ferien, bestimmte Tages- oder Nachtzeiten) sinken die Hosting-Kosten. So können wir Ihnen den besten Marktpreis anbieten. Die meisten Verarbeitungen wurden asynchron und fehlertolerant gestaltet. Beispielsweise kann das automatische Versenden einer E-Mail nach Abschluss eines Einsatzes einige Minuten später erfolgen, wenn das System ausgelastet ist. Im Fehlerfall versucht Cadulis den Versand später erneut. So können Sie Ihre Aktivitäten fortsetzen, ohne unter unangenehmen Verzögerungen zu leiden. In diesem Sinne haben wir, in Abstimmung mit unseren Kunden, bestimmte Prozesse als weniger prioritär definiert. Effiziente Berechnungstrichter. Stellen Sie sich die Anzahl der Berechnungen vor, die nötig sind, um das beste Zeitfenster für Ihren Einsatz zu bestimmen: Es müssen alle Zeitfenster aller Techniker geprüft, die Distanzen und Fahrzeiten zwischen allen Einsätzen berechnet und sämtliche Rentabilitäten kalkuliert werden! Und trotzdem identifiziert der Slot-Vorschlag in wenigen Sekunden die profitabelsten Außendienstmitarbeiter und Zeitfenster. Zwei Tricks machen das möglich: die extrapolierte Berechnung der Fahrzeit (siehe Artikel zum Machine Learning) und ein Trichter, der schnell zu weit entfernte, nicht qualifizierte oder bereits ausgebuchte Außendienstmitarbeiter ausschließt. Caching. Unsere Nutzer (Disponenten oder Außendienstmitarbeiter) besuchen häufig dieselbe Seite mehrmals. In diesen Fällen wird die Seite zwischengespeichert, sodass das System bei jedem Öffnen nicht erneut Fahrzeiten, Distanzen, Rentabilität usw. berechnen muss. Ein Teil dieses Caching-Systems ermöglicht zudem die Nutzung von Cadulis ohne Netzwerkverbindung (siehe Artikel zum Offline-Modus). Machine Learning
Das Machine Learning hat uns geholfen, ein häufiges Problem zu lösen: Wie kann man eine Berechnung einfach halten und dennoch präzise bleiben? Es geht um die Berechnung der Fahrzeit anhand der GPS-Koordinaten zweier Punkte. GPS-Koordinaten liefern uns die Luftliniendistanz, und unter Berücksichtigung der Erdkrümmung ist diese Berechnung präzise und extrem schnell. Aber wie bestimmt man daraus die tatsächliche oder zumindest ungefähre Fahrzeit, ohne auf ein externes, sehr zeitintensives Kartensystem zurückzugreifen? Solche Abfragen, die etwa 0,2 Sekunden dauern, machen den größten Teil der Berechnungszeit aus. Wovon hängt die Fahrzeit ab? Vor allem von der Dichte der Straßeninfrastruktur wie Schnellstraßen und Autobahnen in der Nähe des Startpunkts des Außendienstmitarbeiters. Hier kommt unser Machine Learning ins Spiel: Um von der Luftliniendistanz zur Fahrzeit zu gelangen, verwenden wir einen Korrekturfaktor, der für jeden Außendienstmitarbeiter zunächst einen niedrigen Wert hat. Mit diesem Wert passieren möglichst viele Außendienstmitarbeiter die Filterstufen des Slot-Vorschlags, und daher sind die Antwortzeiten bei den ersten (oft zu Testzwecken durchgeführten) Abfragen noch nicht optimal. Jedes Mal, wenn tatsächlich eine Abfrage an ein externes Kartensystem für diesen Außendienstmitarbeiter erfolgt, wird der Korrekturfaktor anhand der realen Verkehrsdaten angepasst. Nach einigen Abfragen verfügt jeder Außendienstmitarbeiter über einen realistischen Faktor, und die Filter des Slot-Vorschlags lassen nur noch die relevantesten Außendienstmitarbeiter für die Abfragen zu. Machine Learning beschreibt ein System, das mit zunehmender Nutzung immer effizienter wird. Genau das ist hier der Fall.

Blockchain

Mit Kryptowährungen und Bitcoin gehört die Blockchain zu den Buzzwords. Doch jenseits der Finanzwelt kann diese Technologie tatsächlich Lösungen für alltägliche Probleme bieten.

Zum Beispiel ist in unserer Anwendung zur Einsatzplanung und -optimierung, Cadulis, die Blockchain ein Ansatz, um die Digitalisierung von Dokumenten abzusichern. Hier ein konkretes Beispiel:
Stellen Sie sich vor, ein Techniker installiert Glasfaser in Ihrer Wohnung. Am Ende des Einsatzes unterschreiben Sie ein (Papier-)Dokument, um zu bestätigen, dass der Einsatz stattgefunden hat. Diese Unterschrift ist nicht bindend für die ordnungsgemäße Ausführung des Einsatzes, sie bestätigt auch nicht Ihre Identität, dass Sie Eigentümer der Wohnung oder Auftraggeber des Einsatzes sind. Nichts garantiert, dass der Außendienstmitarbeiter den Dokumenteninhalt nach der Unterschrift nicht ändert. Und doch hat diese Unterschrift eine rechtliche Anerkennung, die die digitale Unterschrift noch nicht besitzt.

Unser digitales System bietet jedoch von sich aus mehr Sicherheit: Zum Zeitpunkt der Unterschrift wird das Datum gespeichert. Jede Änderung wird mit Identifikator, Datum und Inhalt der Änderung protokolliert. Um noch weiter zu gehen, kann der Einsatzbericht (genauer gesagt sein Hash) in einer Blockchain gespeichert werden. So lässt sich rechtlich leicht nachweisen, dass das Dokument unveränderbar und fälschungssicher ist – mit Zeitstempel und sogar Geolokalisierung. Das verhindert viele Streitigkeiten schon im Keim. Ein weiteres konkretes Beispiel betrifft den Transport gefährlicher Abfälle. Da die Verantwortung für diese Produkte bis zu ihrer Vernichtung beim Erzeuger liegt, kann dieser mit der Blockchain den Weg der verschiedenen mit den Produkten verbundenen Dokumente sicher nachverfolgen.