Im Rahmen dieses Projekts wurde eine umfassende IoT-Architektur für ein innovatives Sportgerät entwickelt, das ausschließlich im Mietmodell betrieben wird ? vergleichbar mit städtischen E-Scooter-Systemen. Die Lösung verbindet Hardware (STM32), Firmware (Zephyr) und Cloud-Infrastruktur (AWS) zu einer nahtlos integrierten Plattform, die speziell für den mobilen, kurzzeitigen Einsatz konzipiert wurde.

Zentral war die Entwicklung einer robusten, ARM-basierten IoT-Einheit, die für den rauen Einsatz im Freien geeignet ist und über Funktionen wie GPS-Tracking, Zustandserfassung, OTA-Updates und energieeffiziente Kommunikation verfügt. Die Hardwareanforderungen wurden in enger Zusammenarbeit mit einem Engineering-Partner definiert und im Rahmen technischer Evaluierungen auf Basis verschiedener Optionen spezifiziert.

Zusätzlich wurde eine Cloud-Architektur aufgesetzt, die Geräteverwaltung, Nutzungsanalytik sowie eine Machine-Learning-gestützte Finanzanalyse umfasst. Die Plattform erlaubt es, den Zustand und die Nutzung der Sportgeräte in Echtzeit zu überwachen, Wartungszyklen zu optimieren und das Geschäftsmodell datenbasiert zu steuern.

Die Leitung des Projekts umfasste die Koordination mehrerer verteilter Entwicklungsteams aus den Bereichen Cloud, Embedded-Software und Hardwareentwicklung. Das Ergebnis ist eine skalierbare, serviceorientierte IoT-Lösung, die neue Maßstäbe für sportliche Mietsysteme setzt.

Im Rahmen dieses Projekts wurde für einen internationalen Finanzdienstleister mit Sitz in London eine hochverfügbare Cloud-Plattform zur Digitalisierung des Full Service Factoring entwickelt ? der am häufigsten genutzten Factoring-Variante für kleine und mittelständische Unternehmen.

Das Projekt umfasste die Planung und Umsetzung einer skalierbaren Cloud-Architektur basierend auf SAP S/4HANA innerhalb der SAP Business Technology Platform (SAP BTP). Die zentrale Datenhaltung erfolgt in einer SAP HANA-Datenbank, während kritische Infrastrukturkomponenten wie Load Balancing und Routing über Amazon Web Services (AWS) realisiert wurden. Die Backend-Entwicklung erfolgte auf Basis von Java.

Das Projekt wurde gemeinsam mit weltweit verteilten Entwicklungsteams realisiert. Neben der technischen Gesamtverantwortung für die Cloud-Architektur bestand eine zentrale Rolle in der technischen Unterstützung der Entwicklerteams sowie der Abstimmung mit diversen Stakeholdern des Kunden. Das System wird für ein Finanzvolumen im Millionenbereich eingesetzt und bildet einen strategisch wichtigen Baustein für die digitale Transformation im Bereich Factoring.

Im Rahmen dieses Projekts wurde ein leistungsstarkes Analysewerkzeug zur Bewertung von Spielerleistungen entwickelt, das auf modernen Machine-Learning-Verfahren basiert. Ziel war es, datengetriebene Entscheidungen im Profi-Tennis zu unterstützen und fundierte Einblicke in die Performance einzelner Athletinnen zu ermöglichen.

Die technische Umsetzung erfolgte auf Basis der SAP Business Technology Platform (SAP BTP) in Kombination mit Amazon Web Services (AWS) und Azure. Als zentrale Datenbank diente SAP HANA, um eine hochperformante Verarbeitung großer Datenmengen zu gewährleisten. Für die prädiktive Analyse kamen SAP Machine Learning Services zum Einsatz. Die Lösung umfasst ein skalierbares Backend für die Datenaggregation und -verarbeitung, ein Dashboard zur Visualisierung von Key Performance Indicators (KPIs) sowie automatisierte Reports zur Spielanalyse.

Das Projekt umfasste die Planung, Dokumentation und begleitende Umsetzung einer Multi-Cloud-Architektur. Darüber hinaus wurde eine zentrale technische Schnittstelle für alle Stakeholder des Produkts etabliert, um eine reibungslose Abstimmung und Entscheidungsfindung sicherzustellen. Die Koordination und fachliche Anleitung der verteilten Entwicklungsteams in den Bereichen Hardware, Firmware und Cloud bildete einen weiteren Schwerpunkt des Projekts.

Das Tournament Performance Center wird sowohl für Echtzeit-Analysen während Turnieren als auch für retrospektive Leistungsbewertungen genutzt und stellt damit eine zentrale Komponente in der datenbasierten Strategieentwicklung der WTA dar.