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Erfahrung
Aus Beratungs- und Konzernprojekten.
Eine Auswahl aus über 15 umgesetzten Daten- und KI-Projekten in Industrie, Finanzwesen und Konzernumfeld – aus meiner Zeit als Berater, Architekt und Engineer sowie als Selbstständiger.
IndustriePredictive Analytics
Ausfälle erkennen, bevor die Anlage steht
Ausgangslage
Betriebs-, Sensor- und Wartungsdaten lagen verteilt in SAP-nahen und weiteren Systemen. Drohende Maschinenausfälle wurden erst bemerkt, wenn es zu spät war.
Umsetzung
Durchgängige Verarbeitungskette von der Datenquelle über Feature Engineering und Modellbewertung bis zur Bereitstellung der Prognosen in Analyse- und Reporting-Oberflächen.
Ergebnis
Fachanwender sehen Ausfallrisiken priorisiert und können Wartungsmaßnahmen gezielt planen statt reaktiv zu handeln.
- Sensor- & SAP-Daten laden
- Features berechnen
- Ausfallrisiko prognostizieren
- Risiken priorisieren
- Wartung planen
UnternehmensdatenDatenplattform
Eine Plattform statt verstreuter Datenexporte
Ausgangslage
Geschäftsdaten aus mehreren operativen Systemen wurden manuell exportiert und abgeglichen. Kennzahlen unterschieden sich je nach Abteilung.
Umsetzung
Cloudbasierte Analyseplattform mit automatisierten ETL/ELT-Prozessen, einem konsistenten Datenmodell und Dashboards bzw. Self-Service-Analytics für mehrere Fachbereiche.
Ergebnis
Ein gemeinsames Datenmodell als Grundlage für Reporting – mit wiederverwendbaren Pipelines, geprüfter Datenqualität und nachvollziehbarem Betrieb.
- Quellsysteme anbinden
- Daten vereinheitlichen
- Qualität prüfen
- Datenmodell bereitstellen
- Self-Service-Dashboards
KonzernumfeldKI-Plattform
Zentrale GenAI-Plattform für viele Fachbereiche
Ausgangslage
Mehrere Fachbereiche wollten KI in ihre Content- und Freigabeprozesse integrieren – ohne für jeden Anwendungsfall eine eigene Infrastruktur aufzubauen.
Umsetzung
Mitwirkung an Konzeption und Entwicklung einer zentralen Plattform mit wiederverwendbaren Funktionen für Modellzugriff, Prompt-Verwaltung, strukturierte Ausgaben und Datenintegration – inklusive Skalierung, Zugriffskontrolle und Monitoring.
Ergebnis
Fachbereiche nutzen GenAI-Funktionen über eine gemeinsame, kontrollierte Plattform statt über isolierte Einzellösungen.
- Anfrage aus Fachprozess
- Zugriff prüfen
- Prompt & Kontext laden
- Modell aufrufen
- Strukturierte Ausgabe
WissensmanagementRAG-Anwendung
Interner Wissensassistent mit nachvollziehbaren Quellen
Ausgangslage
Mitarbeitende suchten Antworten zu Verträgen, Richtlinien und Arbeitsunterlagen manuell in vielen Dokumenten – mit hohem Zeitaufwand und Unsicherheit.
Umsetzung
RAG-Anwendung mit Dokumentenimport, semantischer Suche, Berechtigungen, Quellenanzeige und Modellrouting. Modelle laufen lokal über Ollama oder flexibel über LiteLLM.
Ergebnis
Kompakte Antworten mit direkt angezeigten Fundstellen – sensible Dokumente bleiben auf kontrollierter Infrastruktur.
- Frage stellen
- Berechtigungen prüfen
- Textstellen finden
- Antwort erzeugen
- Quellen anzeigen
Reporting & PrüfungDokumenten-KI
Umfangreiche Dokumente automatisch auswerten
Ausgangslage
Umfangreiche, teilweise unstrukturierte Dokumente mussten für Reporting- und Prüfprozesse manuell gelesen, eingeordnet und übertragen werden.
Umsetzung
Extraktion und Klassifikation relevanter Inhalte mit verlässlichen strukturierten Ausgaben, Validierungsregeln und Rückverweis auf die ursprüngliche Dokumentstelle – integriert in eine bestehende Azure-Umgebung.
Ergebnis
Strukturierte, geprüfte Daten für nachgelagerte Prozesse – jede Angabe bleibt bis zur Fundstelle im Dokument nachvollziehbar.
- Dokument eingeht
- Inhalte extrahieren
- Regeln validieren
- Fundstelle verknüpfen
- An Reporting übergeben
FinanzwesenArchitektur
Reproduzierbare Risiko- und Szenarioberechnungen
Ausgangslage
Datenintensive Risiko- und Szenarioberechnungen mussten aus unterschiedlichen Markt-, Bestands- und Referenzdaten nachvollziehbar durchgeführt werden.
Umsetzung
Technische Architektur für reproduzierbare Simulationsläufe mit aufbereiteten Eingangsdaten, strukturierter Ergebnisspeicherung und Analyse durch Fachanwender.
Ergebnis
Nachvollziehbare Berechnungsstände und verlässliche Datenqualität als Grundlage für Entscheidungen im regulierten Umfeld.
- Markt- & Bestandsdaten
- Szenario definieren
- Simulation ausführen
- Ergebnisse versionieren
- Analyse & Bericht
Kundennamen werden aus Vertraulichkeitsgründen nicht genannt. Die Abläufe sind vereinfacht dargestellt.
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