Projektarbeit-MYP/IHK_Projektdokumentation/Dokumentation_Final_Markdown/Dokumentation.md

Abschlussprüfung - Sommer 2025

Fachinformatiker für digitale Vernetzung

Dokumentation der betrieblichen Projektarbeit

MYP – Manage Your Printer

Digitalisierung des 3D-Drucker-Reservierungsprozesses durch Etablierung der cyberphysischen Kommunikation mit relevanten Hardwarekomponenten

Abgabedatum: 5. Juni 2025

Ausbildungsbetrieb

Mercedes-Benz Ag

Daimlerstraße 143

D-12277 Berlin

Prüfungsbewerber

Till Tomczak
Hainbuchenstraße 19
D-16761 Hennigsdorf

Mercedes-Benz

Inhaltsverzeichnis

[1. Einleitung 2](#_Toc199840791)

[1.1 Analyse des Projektauftrages 2](#analyse-des-projektauftrages)

[1.2 Ableitung der Projektziele 3](#ableitung-der-projektziele)

[1.3 Projektabgrenzung 3](#projektabgrenzung)

[1.4 Projektumfeld 4](#projektumfeld)

[1.5 Betriebliche Schnittstellen 4](#betriebliche-schnittstellen)

[1.6 Analyse der IT-sicherheitsrelevante Bedingungen 5](#analyse-der-it-sicherheitsrelevante-bedingungen)

[1.7 Darstellung der vorhandenen Systemarchitektur 5](#darstellung-der-vorhandenen-systemarchitektur)

[2. Projektplanung 5](#projektplanung)

[2.1 Terminplanung 5](#terminplanung)

[Sprint 1 (15.-19. April 2025) 6](#sprint-1-15.-19.-april-2025)

[Sprint 2 (22.-26. April 2025) 6](#sprint-2-22.-26.-april-2025)

[Sprint 3 (29. April - 3. Mai 2025) 6](#sprint-3-29.-april---3.-mai-2025)

[Sprint 4 (6.-10. Mai 2025) 6](#sprint-4-6.-10.-mai-2025)

[Sprint 5 (13.-17. Mai 2025) 6](#sprint-5-13.-17.-mai-2025)

[2.2 Ressourcenplanung 6](#ressourcenplanung)

[2.3 Planung der Qualitätssicherung 7](#planung-der-qualitätssicherung)

[2.4 Bewertung der heterogenen IT-Landschaft 8](#bewertung-der-heterogenen-it-landschaft)

[2.5 Anforderungsgerechte Auswahl der Übertragungssysteme 8](#anforderungsgerechte-auswahl-der-übertragungssysteme)

[2.6 Planung der Prozess-/ und Systemschnittstellen 9](#planung-der-prozess--und-systemschnittstellen)

[2.7 Planung der IT-Sicherheitsmaßnahmen 9](#planung-der-it-sicherheitsmaßnahmen)

[3. Durchführung und Auftragsbearbeitung 9](#durchführung-und-auftragsbearbeitung)

[3.1 Prozess-Schritte und Vorgehensweise 10](#prozess-schritte-und-vorgehensweise)

[3.1.1 Datenabfrage der Sensoren 10](#datenabfrage-der-sensoren)

[3.1.2 Verarbeiten der Daten 10](#verarbeiten-der-daten)

[3.2 Abweichung, Anpassung und Entscheidungen 11](#abweichung-anpassung-und-entscheidungen)

[3.3 Maßnahmen zur Qualitätskontrolle 11](#maßnahmen-zur-qualitätskontrolle)

[3.4 Implementierung, Konfiguration und Inbetriebnahme von Schnittstellen und unterschiedlicher Prozesse und Systeme 12](#implementierung-konfiguration-und-inbetriebnahme-von-schnittstellen-und-unterschiedlicher-prozesse-und-systeme)

[3.5 Konfiguration von Übertragungssystemen und Integration in die Gesamtinfrastruktur 12](#konfiguration-von-übertragungssystemen-und-integration-in-die-gesamtinfrastruktur)

[3.6 Erfüllen der Anforderungen an die Informationssicherheit 13](#erfüllen-der-anforderungen-an-die-informationssicherheit)

[4. Projektabschluss 13](#projektabschluss)

[4.1 Soll-Ist-Vergleich (Abweichung, Anpassungen) 13](#soll-ist-vergleich-abweichung-anpassungen)

[4.2 Fazit 14](#fazit)

[4.3 Optimierungsmöglichkeiten 14](#optimierungsmöglichkeiten)

[4.4 Abnahme 15](#abnahme)

[Anlagen 15](#anlagen)

[Netzwerkdiagramme und Systemarchitektur 15](#netzwerkdiagramme-und-systemarchitektur)

[API-Dokumentation 15](#api-dokumentation)

[Benutzerhandbuch 16](#benutzerhandbuch)

[Testprotokolle 16](#testprotokolle)

[Screenshots der Benutzeroberfläche 16](#screenshots-der-benutzeroberfläche)

[Konfigurationsdateien und Deployment-Skripte 16](#konfigurationsdateien-und-deployment-skripte)

1. Einleitung

1.1 Analyse des Projektauftrages

Die Technische Berufsausbildungsstätte (TBA) der Mercedes-Benz AG am Standort Berlin verfügt über sechs 3D-Drucker verschiedener Hersteller (Prusa, Anycubic; B-Ware im Vergleich zu 3D-Druckern von Kostenstellen höherer Prioriät sozusagen). Diese Geräte stellen eine wichtige Ressource für die praktische Ausbildung dar, weisen jedoch erhebliche technische Limitierungen auf; beispielsweise verfügen die Drucker weder über Funk- noch Netzwerkschnittstellen oder andere gesamteinheitliche Steuerungsmöglichkeiten. Diese technischen Einschränkungen verhinderten bislang eine koordinierte digitale Verwaltung und eine damit einhergehende Übersicht von Reservierungen und Nutzungsplänen der Azubis.

Das bestehende 'Reservierungssystem' - wenn man es nun so nennen kann - basierte auf einem analogen Whiteboard, welches neben den Druckern positioniert war. Dies führte zu systematischen Problemen: Doppelbuchungen traten regelmäßig auf, wenn mehrere Nutzer zeitgleich Reservierungen vornahmen, die manuelle Aktivierung und Deaktivierung der Geräte wurde häufig versäumt - was zu unnötigem Energieverbrauch und erhöhtem Verschleiß führte - und eine verlässliche Dokumentation der tatsächlichen Nutzungszeiten existierte nicht, wodurch weder aussagekräftige Betätigungs- und Verantwortungszuordnung (bspw. für Aufräumarbeiten), noch eine verursachungsgerechte Kostenzuordnung möglich waren.

Ein erstmaliger Lösungsansatz durch den ehemaligen Auszubildenden Torben Haack hatte einen vielversprechenden Frontend-Prototyp auf Basis von Next.js hervorgebracht. Der Prototyp verfügte über eine moderne Benutzeroberfläche und gute Analysefunktionen, allerdings jedoch fehlte ganz fundamental die essentielle Backend-Funktionalität; ohne dies blieb die auf Prototypen-basierende Projektarbeit des Torben Haacks in der praktischen Anwendung ohne jegliche Funktion. Ich sah für mich also die Chance, die Idee hinter dem Prototypen aufzugreifen und mich ihrer im Rahmen meiner hier dargelegten Projektarbeit anzunehmen, da ich sofort mehrere Möglichkeiten zur Einbringung meiner Fachrichtung identifizieren konnte und ich keine notwendige Obligation - wie bei anderen Projektmöglichkeiten die sich mir boten - verspürte, sondern einen Anflug von Ideen, Tatendrang und intrinsischer Motivation; sprich: es kitzelte meine Leidenschaft.

1.2 Ableitung der Projektziele

Nach erfolgter Zulassung des Abschlussprojekts durch die IHK kristallisierten sich die Projektziele in ihrer ganzen Komplexität heraus. Das zu entwickelnde System sollte unter dem prägnanten Namen "MYP - Manage Your Printer" nicht nur die digitale Verwaltung der Reservierungen ermöglichen, sondern – und hier liegt die besondere Herausforderung für einen Fachinformatiker der digitalen Vernetzung – auch die automatisierte Steuerung der physischen Geräte realisieren.

Die zentrale technische Herausforderung bestand in der Überbrückung der technischen Limitierungen der vorhandenen 3D-Drucker. Da eine direkte Kommunikation mit den Geräten aufgrund fehlender Schnittstellen nicht möglich war, musste ein alternativer, kreativer Ansatz zur Hardware-Steuerung entwickelt werden. Gleichzeitig waren die strengen Sicherheitsrichtlinien der Mercedes-Benz AG zu berücksichtigen, die keine direkten, geschweige denn permanenten Internetverbindungen in der Produktionsumgebung gestatten – eine Anforderung, die das Projekt zusätzlich verkomplizierte.

Ein weiteres, nicht zu unterschätzendes Projektziel war die Gewährleistung der Herstellerunabhängigkeit. Die heterogene und schnittstellenarme Druckerlandschaft der sechs 3D-Drucker erforderte eine universell einsetzbare Lösung, die sich zugleich auch leicht an zukünftige Upgrades – sowohl der 3D-Drucker als auch der entstehenden Lösung selbst – anpassen lassen würde. Das System sollte zudem eine rudimentäre, aber effektive Rechteverwaltung implementieren, die zwischen administrativen Funktionen und regulären Nutzerrechten differenziert.

1.3 Projektabgrenzung

Der Projektumfang wurde – durchaus pragmatisch – auf die praktische Umsetzung einer funktionsfähigen Lösung fokussiert. Eine umfassende Daten- und Prozessanalyse wurde bewusst zugunsten der technischen Realisierung zurückgestellt; diese Priorisierung ermöglichte die Fertigstellung eines produktiv einsetzbaren Systems innerhalb des knapp bemessenen Zeitrahmens von fünf Wochen.

Eine direkte Kommunikation mit den 3D-Druckern zur Übertragung von Druckdaten oder zur Statusüberwachung wurde kategorisch aus dem Projektumfang ausgeschlossen. Die fehlenden technischen Schnittstellen der vorhandenen Geräte hätten umfangreiche Hardware-Modifikationen erfordert, die weder zeitlich noch wirtschaftlich vertretbar gewesen wären – ganz zu schweigen von den Garantieverlusten, die solche Eingriffe nach sich gezogen hätten.

Ebenfalls nicht Teil des Projekts war die Integration in übergeordnete ERP-Systeme oder das unternehmensweite Intranet. Diese Anbindungen hätten zusätzliche Genehmigungsprozesse und Sicherheitsprüfungen erfordert, die den Projektrahmen bei weitem überschritten hätten. Stattdessen wurde eine autarke Lösung entwickelt, die alle erforderlichen Funktionen lokal bereitstellt – ein Ansatz, der sich im Nachhinein als goldrichtig erweisen sollte.

1.4 Projektumfeld

Das Projekt wurde im Rahmen meiner Ausbildung zum Fachinformatiker für digitale Vernetzung bei der Mercedes-Benz AG durchgeführt. Die Technische Berufsausbildungsstätte bot dabei optimale Voraussetzungen durch die vorhandene Infrastruktur und die – wenn auch manchmal zögerliche – fachliche Unterstützung der Ausbildungsleitung.

Die Zusammenarbeit mit dem Entwickler des Frontend-Prototyps, Torben Haack, erfolgte in Form einer sequenziellen Weiterentwicklung. Da Herr Haack seine Ausbildung bereits abgeschlossen hatte und ich erst nach offizieller IHK-Zulassung mit der Projektarbeit beginnen durfte, konnte ich auf seinen Vorarbeiten aufbauen und diese zu einer Gesamtlösung erweitern – ein Umstand, der sich als Segen und Fluch zugleich erweisen sollte.

Die organisatorischen Rahmenbedingungen wurden maßgeblich durch die Sicherheitsrichtlinien und IT-Governance der Mercedes-Benz AG geprägt. Jede technische Entscheidung musste die Vorgaben bezüglich Netzwerksicherheit, Datenschutz und Compliance berücksichtigen. Die Beantragung notwendiger Administratorrechte und die Genehmigung selbstsignierter SSL-Zertifikate erforderten umfangreiche Abstimmungsprozesse mit der IT-Abteilung – Prozesse, die sich teilweise über Wochen hinzogen und meine Geduld auf eine harte Probe stellten.

1.5 Betriebliche Schnittstellen

Die Analyse der betrieblichen Schnittstellen offenbarte ein komplexes Geflecht von Abhängigkeiten und Anforderungen. Primär musste das System mit der bestehenden Netzwerkinfrastruktur der TBA harmonieren, ohne dabei Sicherheitsrichtlinien zu verletzen. Die Schnittstelle zur IT-Abteilung erwies sich als besonders kritisch, da jede Netzwerkkonfiguration und jeder Port-Freischaltung einer expliziten Genehmigung bedurfte.

Die Benutzerschnittstelle musste so gestaltet werden, dass sowohl technisch versierte Auszubildende als auch weniger IT-affine Nutzer das System intuitiv bedienen können. Dies erforderte eine Balance zwischen Funktionsumfang und Benutzerfreundlichkeit – eine Balance, die nicht immer leicht zu finden war.

Besonders herausfordernd gestaltete sich die Schnittstelle zu den Smart-Plugs. Die ursprüngliche Annahme, dass sich die TAPO-Steckdosen des chinesischen Herstellers TP-Link problemlos integrieren lassen würden, erwies sich als naiv. Die proprietäre API der Geräte war undokumentiert und erforderte erheblichen Reverse-Engineering-Aufwand – aber dazu später mehr.

1.6 Analyse der IT-sicherheitsrelevante Bedingungen

Die Sicherheitsanalyse offenbarte multiple Herausforderungen, die es zu bewältigen galt. Das System musste in einem isolierten Netzwerksegment betrieben werden, ohne dabei die Funktionalität einzuschränken. Die Anforderung, keine permanente Internetverbindung zu etablieren, schloss Cloud-basierte Lösungen kategorisch aus – ein Umstand, der die Auswahl geeigneter Smart-Plugs erheblich einschränkte.

Die Authentifizierung und Autorisierung musste robust implementiert werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Gleichzeitig durfte die Sicherheit nicht zu Lasten der Benutzerfreundlichkeit gehen – ein klassisches Dilemma der IT-Sicherheit. Die Entscheidung für bcrypt-basiertes Password-Hashing mit angemessenem Cost-Faktor stellte einen vernünftigen Kompromiss dar.

Besondere Aufmerksamkeit erforderte die Absicherung der API-Endpunkte. Jeder Endpunkt musste gegen gängige Angriffsvektoren wie SQL-Injection, Cross-Site-Scripting und CSRF-Attacken geschützt werden. Die Implementierung eines Rate-Limiting-Mechanismus verhindert zudem Brute-Force-Angriffe auf die Authentifizierungsschnittstelle.

1.7 Darstellung der vorhandenen Systemarchitektur

Die vorgefundene Systemarchitektur – wenn man sie denn so nennen möchte – bestand aus isolierten Komponenten ohne jegliche Integration. Die 3D-Drucker operierten als Insellösungen, verbunden lediglich durch ihre physische Nähe und das gemeinsame Whiteboard. Das von Torben Haack entwickelte Frontend existierte als Docker-Container auf einem Entwicklungsserver, ohne Anbindung an reale Daten oder Funktionen.

Die Netzwerkinfrastruktur der TBA basierte auf einem segmentierten Ansatz mit verschiedenen VLANs für unterschiedliche Geräteklassen. Die 3D-Drucker waren – mangels Netzwerkfähigkeit – nicht in diese Struktur integriert. Der bereitgestellte Raspberry Pi 4 (später aufgerüstet auf einen Pi 5) sollte als zentrale Plattform für das MYP-System dienen.

Die Analyse ergab, dass eine grundlegende Neukonzeption der Architektur erforderlich war. Die Lösung musste die isolierten Komponenten zu einem kohärenten System verbinden, ohne dabei die bestehenden Sicherheitsrichtlinien zu verletzen. Der gewählte Ansatz – die Steuerung über Smart-Plugs – stellte einen eleganten Kompromiss zwischen technischer Machbarkeit und praktischem Nutzen dar.

2. Projektplanung

2.1 Terminplanung

Die Projektplanung folgte einem agilen Ansatz nach Scrum-Prinzipien – eine Entscheidung, die sich angesichts der zahlreichen Unwägbarkeiten als goldrichtig erweisen sollte. Die Gesamtprojektdauer von fünf Wochen (15. April bis 20. Mai 2025) wurde in fünf einwöchige Sprints unterteilt, wobei jeder Sprint seine eigenen Herausforderungen und Überraschungen bereithielt.

Sprint 1 (15.-19. April 2025)

Der erste Sprint widmete sich der Analyse des bestehenden Prototyps und der Definition der Erweiterungspunkte. Die Evaluierung der Frontend-Codebasis offenbarte eine solide, wenn auch überkomplexe Struktur. Die Spezifikation der erforderlichen API-Endpunkte gestaltete sich umfangreicher als erwartet – über 100 Endpunkte wurden identifiziert. Der kritische Meilenstein dieses Sprints war die erfolgreiche Etablierung der Kommunikation mit den Smart-Plugs über die PyP100-Bibliothek, was zunächst scheiterte.

Sprint 2 (22.-26. April 2025)

Im zweiten Sprint lag der Fokus auf dem Aufbau der Backend-Infrastruktur. Die Beantragung und Erlangung der erforderlichen Administratorrechte erwies sich als kafkaeske Odyssee durch die Bürokratie der Mercedes-Benz AG. Parallel dazu begannen die ersten Experimente mit Wireshark, um das Kommunikationsprotokoll der Smart-Plugs zu entschlüsseln – eine Notwendigkeit, die sich aus der mangelhaften Dokumentation der PyP100-Bibliothek ergab.

Sprint 3 (29. April - 3. Mai 2025)

Der dritte Sprint sollte die Integration von Frontend und Backend realisieren. Stattdessen wurde er zu einer Woche der technischen Katastrophen: Die Verbindung zwischen den Komponenten scheiterte wiederholt, die genehmigten SSL-Zertifikate gingen durch einen unglücklichen Neuinstallationsprozess verloren, und die Einarbeitung in die unternehmensspezifischen Implementierungen von GitHub OAuth und npm verschlang wertvolle Zeit.

Sprint 4 (6.-10. Mai 2025)

Ursprünglich für Optimierungen vorgesehen, mutierte dieser Sprint zur Rettungsmission. Der Zeitdruck erzwang pragmatische Entscheidungen und die Konzentration auf essenzielle Funktionen. In marathonartigen Coding-Sessions wurde die Grundfunktionalität implementiert – nicht schön, aber funktional.

Sprint 5 (13.-17. Mai 2025)

Der finale Sprint diente der Fehlerbehebung und Systemstabilisierung. Die ursprünglich geplanten Schulungen fielen dem Zeitdruck zum Opfer. Stattdessen wurde fieberhaft an kritischen Bugfixes gearbeitet und die Projektdokumentation erstellt – letztere teilweise in nächtlichen Schreibsessions.

2.2 Ressourcenplanung

Die Ressourcenplanung gestaltete sich als Balanceakt zwischen technischen Anforderungen und budgetären Beschränkungen. Die Hardware-Ausstattung wurde sorgfältig, aber auch pragmatisch ausgewählt.

Als zentrale Serverplattform diente zunächst ein Raspberry Pi 4 mit 4 GB RAM – eine Entscheidung, die sich schnell als Fehlkalkulation herausstellte. Performance-Tests zeigten, dass das ressourcenhungrige Next.js-Frontend die kleine Platine an ihre Grenzen brachte. Der kurzfristige Wechsel auf einen Raspberry Pi 5 mit 8 GB RAM löste die Performance-Probleme, verursachte aber zusätzliche Kosten und Zeitverzug.

Die sechs TP-Link Tapo P110 Smart-Plugs bildeten das Herzstück der Hardware-Lösung. Jedes Gerät erhielt eine statische IP-Adresse im Bereich 192.168.0.151 bis 192.168.0.156 – eine scheinbar triviale Konfiguration, die sich später als entscheidend für die Systemstabilität erweisen sollte. Die ursprüngliche Annahme, dass sich diese Geräte problemlos integrieren lassen würden, erwies sich als optimistisch. Die proprietäre API erforderte erheblichen Reverse-Engineering-Aufwand mittels Wireshark.

Zur professionellen Unterbringung der Hardware wurde ein 19-Zoll-Serverschrank beschafft. Die internen Beschaffungsprozesse der Mercedes-Benz AG erwiesen sich jedoch als so langwierig, dass ergänzende Komponenten wie Lüftereinheiten und Kabelmanagement-Systeme aus eigener Tasche finanziert wurden – eine Investition in die professionelle Präsentation des Projekts.

Die Software-Architektur basierte vollständig auf Open-Source-Technologien: Python 3.11 als Programmiersprache, Flask 2.3 als Web-Framework, SQLAlchemy 2.0 für die Datenbankabstraktion und SQLite als Datenbanksystem. Diese Technologieauswahl gewährleistete nicht nur Unabhängigkeit von proprietären Lösungen, sondern erfüllte auch die strikte Offline-Anforderung des Projekts.

2.3 Planung der Qualitätssicherung

Das Qualitätssicherungskonzept orientierte sich am V-Modell – eine klassische, aber bewährte Herangehensweise. Für jede Entwicklungsphase wurden korrespondierende Testaktivitäten definiert, wobei die Realität diese saubere Trennung oft genug konterkarierte.

Auf Unit-Test-Ebene wurden alle kritischen Komponenten isoliert getestet. Die Datenbankoperationen, API-Eingabevalidierung und Kernfunktionen der Reservierungsverwaltung durchliefen umfangreiche Testszenarien. Besondere Aufmerksamkeit galt der Smart-Plug-Kommunikation, für die spezielle Testfälle entwickelt wurden – einschließlich simulierter Netzwerkausfälle und Timeout-Situationen.

Die Integrationstests gestalteten sich komplexer als erwartet. Das Zusammenspiel zwischen Backend und Smart-Plugs erwies sich als fehleranfällig, insbesondere bei gleichzeitigen Zugriffen. Die systematischen Tests mit verschiedenen Eingabedaten – einschließlich bewusst invalider und potenziell schädlicher Inputs – deckten mehrere Sicherheitslücken auf, die nachträglich geschlossen werden mussten.

Systemtests bildeten komplette Anwendungsszenarien ab. Ein typischer Testfall umfasste die Benutzeranmeldung, Reservierungserstellung, automatische Druckeraktivierung zur geplanten Zeit und die anschließende Deaktivierung. Die zeitliche Präzision der Schaltungen – kritisch für die Benutzerzufriedenheit – wurde dabei besonders überwacht.

Performance-Tests auf der Zielplattform offenbarten die bereits erwähnten Limitierungen des Raspberry Pi 4. Der Wechsel auf den Pi 5 löste diese Probleme, erforderte aber eine Wiederholung aller Tests. Die finale Konfiguration bewältigte selbst simultane Zugriffe mehrerer Nutzer und parallele Smart-Plug-Operationen ohne nennenswerte Einbußen.

2.4 Bewertung der heterogenen IT-Landschaft

Die IT-Landschaft der TBA präsentierte sich als bunter Flickenteppich verschiedenster Technologien und Standards. Die 3D-Drucker stammten von unterschiedlichen Herstellern mit inkompatiblen Steuerungssystemen. Das Netzwerk war in multiple VLANs segmentiert, wobei die Dokumentation dieser Struktur bestenfalls als lückenhaft bezeichnet werden konnte.

Die Herausforderung bestand darin, eine einheitliche Lösung für diese heterogene Umgebung zu entwickeln. Der Ansatz über Smart-Plugs erwies sich hier als Glücksgriff – er abstrahierte die Unterschiede zwischen den Druckern auf die simpelste mögliche Ebene: Strom an oder aus. Diese radikale Vereinfachung ermöglichte eine universelle Lösung, die unabhängig vom Druckermodell funktionierte.

Die Integration in die bestehende Netzwerkinfrastruktur erforderte diplomatisches Geschick. Die IT-Abteilung bestand auf strikter Segmentierung, was die Kommunikation zwischen Komponenten verkomplizierte. Die Lösung – ein dediziertes IoT-Subnetz für das MYP-System – stellte einen akzeptablen Kompromiss dar.

2.5 Anforderungsgerechte Auswahl der Übertragungssysteme

Die Auswahl der Übertragungssysteme wurde maßgeblich durch die Sicherheitsanforderungen bestimmt. Cloud-basierte Lösungen schieden kategorisch aus, was die Optionen erheblich einschränkte. Die Entscheidung für lokale HTTP/HTTPS-Kommunikation mit selbstsignierten Zertifikaten war pragmatisch, aber effektiv.

Die Kommunikation mit den Smart-Plugs erfolgte über das proprietäre TP-Link-Protokoll, das auf HTTP basiert. Die anfänglichen Versuche, die offizielle Cloud-API zu nutzen, scheiterten an den Sicherheitsrichtlinien. Die Entdeckung, dass die Geräte auch eine lokale API anboten, war ein Durchbruch – allerdings einer, der erheblichen Reverse-Engineering-Aufwand erforderte.

Hier kam Wireshark ins Spiel. Zusammen mit der TAPO-App analysierte ich den Netzwerkverkehr, um das Kommunikationsprotokoll zu entschlüsseln. Die Erkenntnis, dass ein Session-Key erforderlich war, der sich bei jeder Anmeldung änderte, verkomplizierte die Integration erheblich. Zunächst versuchte ich, diesen Key manuell abzufangen und in meine Anwendung zu integrieren – ein Ansatz, der funktionierte, aber offensichtlich nicht praxistauglich war.

Nach tagelangen Experimenten und zahllosen Fehlversuchen stieß ich auf ein alternatives Python-Modul, das die lokale Kommunikation mit den TAPO-Geräten ermöglichte. Dieses Modul – versteckt in den Tiefen von GitHub – löste die Session-Key-Problematik elegant und ermöglichte eine stabile Integration.

2.6 Planung der Prozess-/ und Systemschnittstellen

Die Schnittstellenplanung erforderte eine sorgfältige Balance zwischen Funktionalität und Sicherheit. Die REST-API wurde nach modernen Standards entworfen, mit klarer Trennung zwischen öffentlichen und authentifizierten Endpunkten. Über 100 Endpunkte wurden spezifiziert – eine Zahl, die zunächst übertrieben erschien, sich aber als notwendig erwies.

Die Schnittstelle zwischen Frontend und Backend basierte auf JSON-formatierter Kommunikation über HTTPS. Die Implementierung von CORS-Policies gestaltete sich komplexer als erwartet, da die Sicherheitsrichtlinien strikte Einschränkungen vorgaben. Die Lösung – eine Whitelist-basierte CORS-Konfiguration – erfüllte die Sicherheitsanforderungen ohne die Funktionalität einzuschränken.

Besondere Aufmerksamkeit erforderte die Scheduler-Schnittstelle. Der als eigenständiger Thread implementierte Scheduler musste nahtlos mit der Hauptanwendung kommunizieren, ohne dabei Race Conditions oder Deadlocks zu verursachen. Die Verwendung von Thread-sicheren Queues und explizitem Locking löste diese Herausforderung.

2.7 Planung der IT-Sicherheitsmaßnahmen

Die Sicherheitsplanung folgte dem Prinzip "Security by Design" – ein Ansatz, der sich angesichts der sensiblen Umgebung als unerlässlich erwies. Jede Komponente wurde von Anfang an mit Sicherheit im Hinterkopf entwickelt.

Die Authentifizierung basierte auf bcrypt mit einem Cost-Faktor von 12 – ein Kompromiss zwischen Sicherheit und Performance auf dem Raspberry Pi. Session-Management wurde über Flask-Login realisiert, mit konfigurierbaren Timeout-Werten und sicheren Session-Cookies. Die Implementierung einer Brute-Force-Protection mit exponentieller Backoff-Strategie verhinderte automatisierte Angriffe.

Auf Netzwerkebene wurden restriktive Firewall-Regeln implementiert. Nur essenzielle Ports wurden geöffnet, ausgehende Verbindungen auf die IP-Adressen der Smart-Plugs beschränkt. Die Verwendung von iptables ermöglichte granulare Kontrolle über den Netzwerkverkehr.

Die API-Sicherheit umfasste Input-Validation, Output-Encoding und CSRF-Protection. Jeder Endpunkt wurde gegen die OWASP Top 10 abgesichert. Ein selbstentwickeltes Intrusion Detection System überwachte verdächtige Aktivitäten und sperrte bei Bedarf IP-Adressen temporär.

3. Durchführung und Auftragsbearbeitung

In diesem Kapitel wird die konkrete Umsetzung beschrieben.

3.1 Prozess-Schritte und Vorgehensweise

Die Durchführung des Projekts glich einer technischen Odyssee, gespickt mit unerwarteten Wendungen und kreativen Lösungsansätzen. Die ursprünglich geplante lineare Vorgehensweise wich schnell einer iterativen, problemgetriebenen Herangehensweise.

3.1.1 Datenabfrage der Sensoren

Die "Sensoren" in diesem Kontext waren die Smart-Plugs – eine euphemistische Bezeichnung für Geräte, die sich als erstaunlich widerspenstig erwiesen. Die initiale Annahme, dass die PyP100-Bibliothek out-of-the-box funktionieren würde, zerschlug sich an der Realität der proprietären TP-Link-Implementation.

Der erste Ansatz – die Nutzung der dokumentierten Cloud-API – scheiterte an den Sicherheitsrichtlinien. Der zweite Ansatz – die direkte lokale Kommunikation – scheiterte an der fehlenden Dokumentation. Erst der dritte Ansatz – Reverse Engineering mittels Wireshark – führte zum Durchbruch.

Die Wireshark-Analyse offenbarte das komplexe Authentifizierungsprotokoll der TAPO-Geräte. Jede Kommunikation erforderte einen verschlüsselten Handshake, gefolgt von einem Session-Token, der für alle weiteren Operationen benötigt wurde. Die Verschlüsselung basierte auf einer Kombination aus RSA und AES – durchaus respektabel für Consumer-Hardware.

Die Implementierung der Datenabfrage erfolgte schließlich über eine selbstentwickelte Wrapper-Klasse, die die Komplexität der Kommunikation kapselte. Retry-Mechanismen mit exponentieller Backoff-Strategie sorgten für Robustheit bei Netzwerkproblemen. Die Abfrage umfasste nicht nur den Schaltzustand, sondern auch Metadaten wie Energieverbrauch und Signalstärke – Informationen, die sich später als wertvoll für das Monitoring erwiesen.

3.1.2 Verarbeiten der Daten

Die Datenverarbeitung folgte einem ereignisgesteuerten Ansatz. Der Scheduler-Thread prüfte im Minutentakt die Datenbank auf anstehende Aktionen und triggerte entsprechende Smart-Plug-Operationen. Die Herausforderung bestand darin, die Asynchronität der Hardware-Operationen mit der Synchronität der Datenbankzugriffe zu vereinen.

Die Lösung war ein Queue-basiertes System, das Kommandos pufferte und sequenziell abarbeitete. Dies verhinderte Race Conditions bei simultanen Zugriffen und gewährleistete die Konsistenz der Systemzustände. Jede Operation wurde in einer Transaktion gekapselt, mit Rollback-Mechanismen bei Fehlern.

Die Verarbeitung der Energiedaten ermöglichte interessante Einblicke in die Nutzungsmuster. Anomalien – wie ungewöhnlich hoher Stromverbrauch – konnten erkannt und gemeldet werden. Diese Funktion, ursprünglich nicht geplant, erwies sich als wertvolles Feature für die präventive Wartung.

3.2 Abweichung, Anpassung und Entscheidungen

Die Projektdurchführung war geprägt von kontinuierlichen Anpassungen an die Realität. Die größte Abweichung vom ursprünglichen Plan war der Wechsel der Systemarchitektur von einer verteilten zu einer konsolidierten Lösung.

Ursprünglich war geplant, dass ich nur die API entwickle und diese mit Torbens Frontend auf einem separaten Raspberry Pi verknüpfe. Diese Architektur erwies sich als zu komplex – die unterschiedlichen Technologie-Stacks (Next.js vs. Python/Flask) und die Netzwerksegmentierung machten die Integration zum Albtraum. Die Entscheidung, beide Komponenten auf einem einzigen Raspberry Pi zu konsolidieren, vereinfachte nicht nur die Architektur, sondern reduzierte auch Kosten und Stromverbrauch.

Der versehentliche Verlust der SSL-Zertifikate während einer Neuinstallation – ein Moment des Schreckens – führte zur Implementierung eines robusten Backup-Systems. Die Lektion war schmerzhaft, aber lehrreich: Kritische Konfigurationsdateien werden nun dreifach gesichert.

Die Entscheidung, von der komplexen PyP100-Integration zu einem alternativen Modul zu wechseln, fiel nach tagelangen frustrierenden Debugging-Sessions. Der Stolz, es "richtig" machen zu wollen, wich dem Pragmatismus, eine funktionierende Lösung zu liefern. Das gefundene Alternative Modul – ironischerweise simpler und stabiler – rettete das Projekt.

3.3 Maßnahmen zur Qualitätskontrolle

Die Qualitätskontrolle erfolgte kontinuierlich und vielschichtig. Automatisierte Tests liefen bei jedem Commit, manuelle Tests ergänzten diese bei kritischen Funktionen. Die Herausforderung bestand darin, die Hardware-abhängigen Komponenten testbar zu machen.

Mock-Objekte simulierten die Smart-Plugs für Unit-Tests. Diese Mocks replizierten das Verhalten der echten Hardware, einschließlich typischer Fehlerszenarien wie Timeouts oder Verbindungsabbrüche. Die Test-Coverage erreichte respektable 85% – die fehlenden 15% waren hauptsächlich UI-Code und Error-Handler.

Integrationstests mit echter Hardware deckten Probleme auf, die in der Simulation nicht auftraten. Timing-Issues bei simultanen Zugriffen, Memory-Leaks bei lang laufenden Operationen, Race Conditions im Scheduler – all diese Probleme wurden iterativ identifiziert und behoben.

Die Implementierung eines Logging-Systems erwies sich als unschätzbar wertvoll. Jede Operation, jeder Fehler, jede Anomalie wurde protokolliert. Die Log-Analyse wurde zum wichtigsten Debugging-Tool, insbesondere bei sporadisch auftretenden Problemen.

3.4 Implementierung, Konfiguration und Inbetriebnahme von Schnittstellen und unterschiedlicher Prozesse und Systeme

Die Implementierung der verschiedenen Schnittstellen erfolgte modular und iterativ. Die REST-API wurde Blueprint-basiert strukturiert, was eine klare Trennung der Funktionsbereiche ermöglichte. Authentication, User Management, Printer Management und Job Management erhielten jeweils eigene Blueprints.

Die Smart-Plug-Schnittstelle durchlief mehrere Iterationen. Die finale Implementation kapselte die gesamte Kommunikationslogik in einer einzigen Klasse, die eine simple API bot: turn_on(), turn_off(), get_status(). Diese Abstraktion verbarg die Komplexität des darunterliegenden Protokolls und ermöglichte einfache Erweiterungen.

Die Datenbank-Schnittstelle nutzte SQLAlchemy's ORM-Funktionalität. Die Definition der Models erfolgte deklarativ, Migrationen wurden über Alembic verwaltet. Die Entscheidung für SQLite als Datenbank war pragmatisch – keine zusätzlichen Services, keine Konfiguration, perfekt für die Offline-Anforderung.

Der Scheduler wurde als eigenständiger Thread implementiert, der beim Anwendungsstart initialisiert wurde. Die Kommunikation mit dem Hauptthread erfolgte über thread-sichere Queues. Diese Architektur ermöglichte asynchrone Hardware-Operationen ohne Blockierung der Web-Requests.

3.5 Konfiguration von Übertragungssystemen und Integration in die Gesamtinfrastruktur

Die Integration in die Mercedes-Benz-Infrastruktur erforderte zahlreiche Kompromisse und kreative Lösungen. Das dedizierte IoT-Subnetz wurde speziell für das MYP-System eingerichtet, mit restriktiven Firewall-Regeln und ohne Internet-Zugang.

Die Netzwerkkonfiguration erfolgte in enger Abstimmung mit der IT-Abteilung. Jede Änderung erforderte ein Change-Request, jede Port-Öffnung eine Security-Review. Der bürokratische Overhead war erheblich, aber notwendig für die Compliance.

Die SSL-Konfiguration mit selbstsignierten Zertifikaten war ein notwendiges Übel. Ohne Internet-Zugang war Let's Encrypt keine Option. Die Zertifikate wurden mit allen relevanten SANs (Subject Alternative Names) generiert, um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden. Die Browser-Warnungen wurden durch eine dokumentierte Prozedur zur Zertifikats-Installation umgangen.

Die Integration der Smart-Plugs erforderte statische IP-Adressen – DHCP-Reservierungen waren in der Netzwerk-Policy nicht vorgesehen. Die manuelle Konfiguration jedes Geräts war mühsam, gewährleistete aber stabile Verbindungen.

3.6 Erfüllen der Anforderungen an die Informationssicherheit

Die Informationssicherheit wurde von Anfang an als kritischer Erfolgsfaktor behandelt. Jede Designentscheidung wurde durch die Sicherheitsbrille betrachtet, jede Implementierung auf Schwachstellen geprüft.

Die Authentifizierung implementierte moderne Best Practices: bcrypt-Hashing, sichere Session-Verwaltung, CSRF-Protection. Die API-Endpunkte wurden systematisch gegen die OWASP Top 10 abgesichert. Input-Validation erfolgte auf mehreren Ebenen – Client-seitig für UX, Server-seitig für Sicherheit.

Die Implementierung eines Rate-Limiters verhinderte Brute-Force-Angriffe. Nach fünf fehlgeschlagenen Login-Versuchen wurde die IP-Adresse für 30 Minuten gesperrt – lang genug, um Angriffe unwirtschaftlich zu machen, kurz genug, um legitime Nutzer nicht übermäßig zu frustrieren.

DSGVO-Compliance wurde durch Privacy-by-Design erreicht. Personenbezogene Daten wurden minimiert, Löschfristen implementiert, Datenexport-Funktionen bereitgestellt. Die Logging-Funktionalität anonymisierte IP-Adressen nach 30 Tagen automatisch.

4. Projektabschluss

Dieses Kapitel beschreibt das Ergebnis, die Bewertung sowie das Fazit.

4.1 Soll-Ist-Vergleich (Abweichung, Anpassungen)

Der Vergleich zwischen geplanten und erreichten Zielen offenbart ein gemischtes, aber letztendlich positives Bild. Die Kernfunktionalität – digitale Reservierungsverwaltung mit automatischer Hardware-Steuerung – wurde vollständig implementiert und übertraf in einigen Aspekten sogar die ursprünglichen Anforderungen.

Erfolgreich umgesetzte Anforderungen:

• Vollständige Digitalisierung des Reservierungsprozesses

• Automatische Steuerung der 3D-Drucker via Smart-Plugs

• Robuste Benutzerauthentifizierung und -autorisierung

• Umfassende REST-API mit über 100 Endpunkten

• Offline-fähige Architektur ohne Cloud-Abhängigkeiten

• DSGVO-konforme Datenhaltung

• Energiemonitoring und Nutzungsstatistiken

Abweichungen vom ursprünglichen Plan:

• Konsolidierung auf einen statt zwei Raspberry Pis

• Wechsel von PyP100 zu alternativem Kommunikationsmodul

• Verzicht auf Touch-Display zugunsten konventioneller Eingabe

• Verschiebung der Benutzerschulungen auf Nach-Projektphase

Die größte positive Überraschung war die erfolgreiche Integration des Energiemonitorings. Diese ursprünglich nicht geplante Funktion ermöglicht detaillierte Einblicke in Nutzungsmuster und Energieverbrauch – wertvolle Daten für die Optimierung des Druckerbetriebs.

Die technischen Herausforderungen – insbesondere die Smart-Plug-Integration – erforderten mehr Zeit als geplant. Die investierte Mühe zahlte sich jedoch aus: Die finale Lösung ist robuster und wartungsfreundlicher als eine Quick-and-Dirty-Implementation gewesen wäre.

4.2 Fazit

Das MYP-Projekt demonstriert eindrucksvoll, wie durch kreative Ansätze und technisches Geschick aus scheinbar unüberwindbaren Hindernissen elegante Lösungen entstehen können. Die Transformation eines analogen Whiteboards in ein modernes cyber-physisches System mag auf den ersten Blick trivial erscheinen – die Umsetzung offenbarte jedoch die volle Komplexität vernetzter Systeme.

Die Entscheidung, die fehlenden Schnittstellen der 3D-Drucker durch Smart-Plugs zu überbrücken, erwies sich als Glücksgriff. Diese Abstraktion auf die grundlegendste Ebene – Stromversorgung – ermöglichte eine universelle Lösung, die unabhängig von Druckermodell oder Hersteller funktioniert. Ein klassisches Beispiel für das KISS-Prinzip (Keep It Simple, Stupid) in Aktion.

Die technische Exzellenz des Systems zeigt sich in den Details: Über 9.000 Zeilen sauber strukturierter Python-Code, eine umfassende REST-API, robuste Fehlerbehandlung, durchdachte Sicherheitsarchitektur. Doch der wahre Erfolg liegt in der Praxistauglichkeit – das System läuft stabil, wird aktiv genutzt und hat das manuelle Chaos endgültig beendet.

Persönlich war das Projekt eine Achterbahnfahrt der Emotionen. Von der anfänglichen Euphorie über die frustrierenden Debugging-Sessions bis zum finalen Triumph – jede Phase bot Lernerfahrungen. Die Fähigkeit, unter Zeitdruck pragmatische Entscheidungen zu treffen, ohne dabei die Qualität zu kompromittieren, war die wichtigste erworbene Kompetenz.

4.3 Optimierungsmöglichkeiten

Das MYP-System bietet eine solide Basis für zukünftige Erweiterungen. Die modulare Architektur und umfassende API ermöglichen die Integration zusätzlicher Funktionalitäten ohne grundlegende Systemänderungen.

Kurzfristig ist die Anbindung an das Active Directory der Mercedes-Benz AG geplant. Die vorbereiteten Schnittstellen ermöglichen eine nahtlose Integration, sobald die erforderlichen Genehmigungen vorliegen. Diese Erweiterung würde die Benutzerverwaltung erheblich vereinfachen.

Mittelfristig könnte bei Verfügbarkeit modernerer 3D-Drucker eine direkte Geräteintegration realisiert werden. Die Einbindung von OctoPrint oder vergleichbaren Systemen würde erweiterte Funktionen wie Druckfortschrittsüberwachung und Remote-Dateiverwaltung ermöglichen.

Langfristig bietet sich die Erweiterung zu einer umfassenden Maker-Space-Management-Lösung an. Die grundlegende Architektur unterstützt die Integration weiterer Gerätetypen wie Lasercutter oder CNC-Fräsen. Machine-Learning-Algorithmen könnten perspektivisch für Auslastungsprognosen und Optimierungsvorschläge implementiert werden.

4.4 Abnahme

Die formale Projektabnahme erfolgte am 2. Juni 2025 durch die Ausbildungsleitung der TBA. Die Präsentation umfasste eine Live-Demonstration aller Kernfunktionen sowie eine technische Deep-Dive-Session für interessierte Kollegen.

Die Live-Demonstration verlief – trotz Murphy's Law – reibungslos. Die automatische Aktivierung eines 3D-Druckers zur reservierten Zeit löste sichtbare Begeisterung aus. Die anschließende Erläuterung der technischen Herausforderungen und deren Lösungen unterstrich die Komplexität des scheinbar simplen Systems.

Besonders positiv wurde die Wirtschaftlichkeit der Lösung bewertet. Mit Gesamtkosten unter 600 Euro (inklusive privat finanzierter Komponenten) liegt das System weit unter kommerziellen Alternativen. Die Einsparungen durch automatisierte Abschaltung und optimierte Nutzung amortisieren die Investition binnen weniger Monate.

Die Rückmeldungen der ersten Nutzer bestätigten die Praxistauglichkeit. Die intuitive Bedienung, die zuverlässige Funktion und die Eliminierung von Reservierungskonflikten wurden besonders gelobt. Kritikpunkte – hauptsächlich bezüglich kleiner UX-Details – wurden dokumentiert und fließen in zukünftige Updates ein.

Mit der erfolgreichen Abnahme und Inbetriebnahme schließt das Projekt formal ab. Das MYP-System ist jedoch kein statisches Produkt, sondern der Beginn einer kontinuierlichen Evolution. Die geschaffene Basis ermöglicht iterative Verbesserungen und Erweiterungen – ganz im Sinne moderner Software-Entwicklung.

Die Transformation der 3D-Drucker-Verwaltung von analog zu digital, von chaotisch zu strukturiert, von manuell zu automatisiert ist vollbracht. Was als technische Herausforderung begann, endete als Erfolgsgeschichte – ein Beweis dafür, dass mit Kreativität, Durchhaltevermögen und einer Prise technischer Finesse auch scheinbar unlösbare Probleme gemeistert werden können.

Anlagen

Netzwerkdiagramme und Systemarchitektur

API-Dokumentation

Benutzerhandbuch

Testprotokolle

Screenshots der Benutzeroberfläche

Konfigurationsdateien und Deployment-Skripte