Entwicklung eines verteiltem AI-basiertes Optimierungssystem für untertägige Abbaustrecken in Erz-Lagerstätten (Hard Rock Mining)

Verantwortlichkeiten:

• Requirement Engineering, System-Architektur und technische Projektleitung
• Migration von Kubernetes auf AWS Cloud-Native Architektur
• Entwicklung der 3D-Visualisierung geologischer Daten und optimierter Abbaustrecken
• Integration mit führenden Bergbauplanungssystemen (DataMine, Deswik, MapTek, MicroMine)
• Datenmigration und Performance-Optimierung für Big Data-Verarbeitung

Erfolge

• Migration Kubernetes ? AWS Cloud-Native mit signifikanter Performance-Steigerung

• 3D-Visualisierung geologischer Daten 
• Integration mit führenden Bergbauplanungssystemen  (DataMine, Deswik, MapTek, MicroMine)

•  Erfolgreiche Test-Optimierungen in (Kanada, Chile, Peru, Südafrika)

• Variable Optimierungsstrategien für verschiedene Edelmetalle (Gold, Silber, Kupfer, Blei, Zinn, Zink)

Verteiltes KI-basiertes Auswertesystem für quantitative Auswertung fluoreszierender medizinischer Tests (CRP, Antibiotikagehalt, Giardien).

Verantwortlichkeiten:

• Requirement Engineering und System-Architektur
• Migration von Kubernetes auf AWS Cloud-Native

• Technische Projektleitung und Komponentenentwicklung

Erfolge:

• automatische Erkennungsrate von mehr als 95%
• CNN-basierte Deep Learning Komponenten für automatisierte, präzise Testauswertung
• Skalierbare Cloud-Architektur für Healthcare-Anwendungen
• Integration von AI/ML-Pipeline in produktive Medizintechnik

Konzeption und Entwicklung eines Data Lake für sehr große untertägige LiDAR-

Punktwolkendaten (>150 GB).

Verantwortlichkeiten:

• Projektleitung & Requiement Engeneering
• Entwicklung eines performanten Import-Systems für Rohdaten
• Implementierung diverser Backend- und Frontend-Komponenten

Erfolge:

• Alle PoC-Ziele erfüllt
• Architektur eines skalierbaren Data Lake mit Apache Cassandra
• Entwicklung eines performanten Import-Systems für Rohdaten
• Hochperformante räumliche Suche in Punktwolkendaten
• Implementierung hochperformanter 3D-Visualisierung

Verteiltes AI-Optimierungssystem für untertägige Abbaustrecken (Soft Rock Mining) - von PoC bis Produktivnahme über 4 Projektphasen.

• Kern-Architektur mit AI-Algorithmen, 3D-Visualisierung, Wide Area Optimization
•  Migration DataStax DSE ? Apache Cassandra, reduzierte Betriebskosten und verbesserte Performance
• Cloud-Migration auf AWS EKS mit erfolgreichem Going-Live
• Integration GoCAD, AutoCAD und Backend-Systeme (GTIS, BMFS)

Verantwortlichkeiten

• Requirement Engineering und System-Architektur
• Implementierung diverser Backend- und Frontend-Komponenten
• Going-Live und Hyper-Care

Erfolge

• Erfolgreiche Umsetzung aller Projektphasen in Time, Scope and Budget
• Im Produktivbetrieb seit 2018
• Signifikante Optimierung der Abbauplanung (Werthebel im zweistelligen Mio EUR
• Bereich pro Jahr)
• Erfolgreiche Migration des BigData-Systems und Migration nach AWS

Aufbau eines systemübergreifenden Transaktionssystems mit verteiltem Commit- und

Rollback-Mechanismus für die Telekommunikations-Branche

Verantwortlichkeiten:

• Design und Implementierung eines Systems für verteilte Transaktionen mit verteiltem Commit/Rollback

Erfolge:

• Erfolgreicher Produktivbetrieb

• Integration von Vertragsmanagement und Ressourcenprovisionierung

Entwicklung eines AI-basierten Assistenzsystems für automatische Risserkennung auf Basis

von GPR-Daten (Ground Penetration Radar)

Verantwortlichkeiten

• Projektleitung & Requiement Engeneering

Erfolge

• Alle PoC-Ziele erfüllt
• AI-basierte automatische Risserkennung auf Basis von GPR-Daten (Ground PenetrationRadar)
• Erfolgreiche Implementierung des PoC in zwei Minen (Deutschland und Spanien)

Entwicklung eines hochpräzisen verteiltem KI-Vorhersagesystem für Wind- und PV-Einspeisungen im 15-Minuten-Raster mit mehr als 1.5 Mio. Anlagen.

Verantwortlichkeiten:

• Projektleitung & Requiement Engeneering
• ?Implementierung diverser Backend- und Frontend-Komponenten
• ?Import/Export von Daten aus diversen Datenquellen (ECMWF, DWD, NOAA,
• Satellitendaten, usw.)
• Aufbau eines Big Data Clusters über mehrere Rechenzentren
• Aufbau eines 24/7-Monitoring und automatische Qualitätssicherung

Erfolge:

• Produktivbetrieb seit 20011
• Deployment in 9 Ländern für >1,5 Mio. Anlagen
• erfolgreiches Onboarding von Großkunden
• Hochpräzisse ANN-basierte Vorhersagen
• Integration multipler Datenquellen (ECMWF, DWD, NOAA, Satellitendaten, usw.)
• Big Data Cluster: 120+ Knoten, ~2 PB Kapazität, >150 GB/Tag Datenverarbeitung
• 24/7-Monitoring und automatische Qualitätssicherung

Konzeption und Entwicklung eines Geo-Technisches-Informationssystem für heterogene Daten mit hochperformanter 3D-Suche und Visualisierung.

Verantwortlichkeiten:

• Projektleitung & Requiement Engeneering
• Implementierung diverser Backend- und Frontend-Komponenten
• Import/Export von Daten aus diversen Fremdsystemen (SAP, DBase, AutoCAD, ESRI, etc.)

• Diverse Visualisierungsmöglichkeiten der Daten

• Kopplung und automatisierter Datenaustausch mit AutoCAD

  
  

Erfolge

• Produktivbetrieb seit 2006
• Roll-Out auf mehr als 14 Minen in Deutschland und Kanada
• Mehrfacher erfolgreicher Datenbank-Wechsel (Oracle, IBM DB2, PostgreSQL)