Eine neue Anlage ermöglicht die Automatisierung von Versuchen in der Forschung. Dort werden im 24/7 Betrieb Versuche durchgeführt. Für die Auswertung dieser Versuche wird eine Analytics Plattform auf Basis von Microsoft Azure aufgebaut.

• Steuerung des Projektes (Development Lead) 
• Kommunikation des Projektstatus und des Budgets 
• Erarbeitung, Definition und Abstimmung der Architektur 
• Dienstleister-Steuerung

Ein Chemie Konzern möchte seine globale IT-Infrastruktur um Rechenzentren der Microsoft Azure Cloud erweitern. Dazu soll ein Architektur Konzept erstellt und umgesetzt werden.

• Aufbau Azure AD Gouvernance (Integration O365, PIM, Conditional Access, Service Principals, SSO SaaS) 
• Aufbau Azure Gouvernance 
• Einbindung der Azure Rechenzentren in das globale SD-WAN 
• Aufbau globale P2S VPN Lösung via Azure VPN 
• Ablösung Citrix durch Windows Virtual Desktop 
• Automatisierung 
• Erarbeitung, Definition und Abstimmung der Architektur 
• Steuerung Dienstleister 
• Kommunikation des Projektstatus und des Budgets 
• Abstimmung und Priorisierung von Fachanforderungen 
• Umsetzung von Arbeitspaketen 
• Detailklärung von Fachanforderungen
  

Ein Hersteller von Melkmaschinen und Farm Management Systemen möchte sein Produkt Dairy Box auf dem amerikanischen Markt etablieren. Dazu soll ein System erstellt werden, dass Daten in einer zentralen IoT Plattform sammelt und dem Kunden in Form von Reports und Schnittstellen bereitgestellt.

• Steuerung des Projektes (Development Lead)
• Kommunikation des Projektstatus und des Budgets 
• Erarbeitung, Definition und Abstimmung der Architektur 
• Abstimmung und Priorisierung von Fachanforderungen 
• Umsetzung von Arbeitspaketen 
• Detailklärung von Fachanforderungen 
  

Microsoft implementiert im Rahmen der AdVANce Strategie eines Automobilherstellers eine Cloud Plattform, die folgenden Anforderung entspricht:

• Bestehende und neue Use Cases und Services des Konzerns sollen technisch von Public Cloud Techniken wie bspw. IoT Hub, Event Hub, Service Bus, Stream Analytics, Cosmos DB, Azure SQL DB, Service Fabric profitieren und neue Wege zum Markt eröffnen. 
• Neben den innovativen Diensten wird ?time to market? eine entscheidende Rolle spielen und als unique selling point gelten. 
• Die zu entwickelnde Plattform soll es ermöglichen, neue Geschäftsmodelle für Daimler, sowie für Kunden des Konzerns bereit zu stellen. 
• Der Fokus liegt in der weiteren Implementierung und Unterstützung der generellen Vans Telematics Plattform für die Van Serie basierend auf Azure Diensten.
• Unterstützung Microsoft bei Aufbau der Plattform, Entwicklung von Microservices (DevOps)
  

Ein Traditionsunternehmen aus dem produzierenden Gewerbe betreibt eine umfangreiche Initiative mit dem Ziel der Digitalisierung. Ein wesentliches Thema ist dabei die Erweiterung der bisherigen Produktpalette um digitale Dienste für interne und externe Konsumenten. Dazu wird ein zentrales Informationsportal, die ?Digitale Plattform?, geschaffen. Auf dieser können Daten aus unterschiedlichsten Quellen gebündelt, ausgewertet und analysiert werden. Die ?Digitale Plattform? hat dabei drei große Ziele: Zum einen den Aufbau einer plattformunabhängigen, interaktiven Wissensdatenbank. Außerdem die Entwicklung eines intelligenten Customer & Service Frontends. Das dritte Ziel ist eine proaktive Minimierung von Ausfallzeiten durch den Einsatz von vorausschauenden Modellen auf Telemetriedaten (IoT) aus den produzierten Maschinen.

• Entwurf und Aufbau der Cloud Infrastruktur
• Subscription Management
• Resource Group Layout
• Netzwerk Layout und Anbindung der On-Premise Seite
• Azure Resource Management bzw. Deployment
• Azure Cost Reporting
• Telemetriedatenerfassung  

Die interne Big Data Taskforce hat die Möglichkeiten zur Durchführung von IoT Projekten im Rahmen der IoT Suite evaluiert. Ziel war es einen Gesamtüberblick, hinsichtlich der benötigten Fähigkeiten und Kompetenzen zur Durchführung von anspruchsvollen IoT-Projekten, zu bekommen. In diesem Zusammenhang wurde der IoT Hub als zentrale Geräteverbindungseinheit näher untersucht. Dabei wurden vor allem Aspekte wie Sicherheit, Gerätesteuerung und Life-Cycle Management evaluiert.

• Evaluierung der IoT-Hubs hinsichtlich der Funktionsweise des IoT Software Development Kit's 

Der Azure Data Lake ist ein nahezu unbegrenzter Speicher, um Dateien im Petabytebereich zu speichern und zu analysieren. In einem internen Projekt wurde der Data Lake hinsichtlich seiner Fähigkeiten, Daten zu speichern, abzulegen (Replication Layer) sowie abzurufen, evaluiert. Gleichzeitig wurde dieser einem SQL Server sowie einem Blob Storage technisch gegenüber gestellt.

• Evaluierung des Data Lakes als Replication Layer sowie die Überprüfung der Zugriffsmöglichkeiten auf die Daten im Replication Layer  

Die existierende Cloud Data- / IOT-Plattform, welche die Daten der einzelnen Anlagen entgegennimmt soll er-weitert werden. Ziel des Projektes ist es, neue Use Cases, wie statistische Analysen oder Energieverbräuche, mit den entsprechenden Azure Komponenten umzusetzen. Gleichzeitig sollen die IT betriebsseitigen Anforde-rungen stabilisiert werden.

• Architekturberatung, Aufbau und Entwicklung von Lösungen und Azure  

Vor allem in großen Konzernen zeigt sich immer wieder das Phänomen der Big-Data-Silos: Einzelne Fachbereiche schaffen ihre eigenen Analyseplattformen für spezielle Use Cases, da die klassischen IT-Prozesse im Unternehmen nicht die erforderliche Flexibilität und Geschwindigkeit bei der Umsetzung aufweisen. Jedoch hat diese Vorgehensweise in verschiedener Hinsicht negative Konsequenzen:

• Vielfältige Potenziale durch die fachbereichsübergreifende Vernetzung bleiben ungenutzt. 
• Im Unternehmen gibt es keine einheitlichen Ergebnisse bzw. keinen Single Point of Truth. 
• In den Fachbereichen werden unnötig Ressourcen gebunden

Ein international führender Energiekonzern hat uns daher mit dem Aufbau einer integrierten Data Analytics Platform beauftragt. Perspektivisch wird angestrebt:

• alle Regionen und Unternehmensbereiche zusammenführen 
• alle vorhandenen Use Cases und Daten übernehmen 
• speichern und bearbeiten von strukturierte und unstrukturierten Daten 
• Management durch die unternehmenseigene IT 
• Umsetzungszeit für die Plattform: 3 Monate

Tätigkeitsbeschreibung:

• Technische Umsetzung der Anforderungen wie die Entwicklung und Aufbau der Azure Infrastruktur
• Entwicklung und Aufbau diverser Data-Pipelines in Azure und Visualisierung der Ergebnisse mit Power BI

Die gezielte Auswertung von Massendaten kann auch in der Heiztechnik für umfangreiche Optimierungen sorgen ? und mitunter sogar für neue, serviceorientierte Geschäftsmodelle. Das zeigt das Beispiel eines international führenden Herstellers für Heizsysteme. Bis dato konnten Heizungsbauer als direkte Kunden des Herstellers bei ihrer täglichen Arbeit meist nur reaktiv handeln. Anlagendefekte waren erst beim Ausfall oder der jährlichen Wartung erkennbar. Zudem hatte der Service-Monteur bei der Fehlerdiagnose vor Ort die erforderlichen Ersatzteile in der Regel nicht griffbereit ? ein hoher Aufwand für den Monteur sowie kalte Nächte auf Seiten des Endverbrauchers sind die Folge. Daher war es Zielsetzung des Herstellers, seine HeizungsbauerKunden durch den Einsatz moderner Analyse-Technologien umfassend zu vorausschauenden Maßnahmen zu befähigen und Wartungsintervalle zu optimieren. Auf Seiten der Endverbraucher sollte die Einstellung der Heizsysteme optimiert sowie Verbrauchsdaten nachhaltig gesenkt werden.

• Steuerung Projektes (Development Lead) 
• Kommunikation des Projektstatus und des Budgets 
• Erarbeitung, Definition und Abstimmung der Architektur 
• Abstimmung und Priorisierung von Fachanforderungen 
• Umsetzung von Arbeitspaketen 
• Detailklärung von Fachanforderungen

Der Anlagenbauer verändert im Rahmen der Digitalisierung sein Geschäftskonzept und hat zum Ziel Services wie Echtzeitmonitoring, Predictive Alarming, Predictive Maintenance als auch Analysemöglichkeiten des Maschinenverhaltens bereitzustellen. Echtzeitmonitoring: Sensorwerte von kritischen Maschinenteilen werden in Echtzeit erhoben und über eine Azure IoT Gateway Client an einen Azure IoT Hub übersendet. Von dort werden die Daten über Stream Analytics interpretiert, z.B. gelber oder roter Alarm errechnet die zu E-Mails oder SMS-Versand führen. In Power BI können einerseits die Daten und Bewertungen zum Echtzeitmonitoring dargestellt werden als auch in einem analytischen Model basierend auf Azure DB und Power BI tabularem Cube, historisch analysiert werden. Auf Wunsch können über einen Link in Dashboards, ein Kommando an den IoT Client der Maschine zurückgesendet werden, das ein Debug-File mit feingranularen Maschinendaten von der Anlage in Azure hoch lädt und für weitere Analysen bereitstellt.

• Aufbau des IoT Backend in Azure
• Erstellung und Verknüpfung der Dienste Azure IoT Hub, Stream Analytics, Function App, SQL Database sowie Power BI

Die CRM Abteilung eines Kabelnetzbetreibers möchte die bestehenden BIFrontends (Excel, Access) durch eine Self-Service BI Lösung ablösen. Um dies zu gewährleisten sollen die Daten entsprechend aufbereitet und in einem Microsoft Analysis Service Cube bereitgestellt werden. Die Daten sollen dann über das Power BI (On-Demand) Portal verteilt bzw. konsumiert werden.

• Steuerung Projektes (Development Lead) 
• Kommunikation des Projektstatus und des Budgets 
• Erarbeitung, Definition und Abstimmung der Architektur 
• Abstimmung und Priorisierung von Fachanforderungen 
• Umsetzung von Arbeitspaketen 
• Detailklärung von Fachanforderungen

Im Rahmen dieses Projektes soll der Einsatz von Hadoop als neue technische Lösung evaluiert werden. Dabei geht es vorrangig um die Bewertung von Hadoop als technische Lösung in Bezug auf die Erweiterung des klassischen BI-Systems um eine Self-Service-BI Plattform. Ebenso sollen Auswertungen auf Basis von SAP Daten, die mit dem klassischen BI-System nicht möglich sind, als Lösung realisiert werden. Die Ergebnisse dienen dem Unternehmen einerseits dem Aufbau von Erfahrungen mit dieser neuen Technologie und andererseits als Input für die Empfehlung zum weiteren Vorgehen in Bezug auf Hadoop gegenüber dem Management.

• Softwaretechnische Umsetzung der Anforderungen (Development Lead)
• Detailklärung von Fachanforderungen
  

Um im internationalen Wettbewerb bestehen zu können, müssen Produktionsprozesse in Unternehmen ein Höchstmaß an Effizienz aufweisen. Aus diesem Grund hat sich ein weltweit agierender Hersteller von SpezialPumpen frühzeitig den neuen Möglichkeiten der Industrie 4.0 geöffnet. Ziel war es, ein Echtzeit-Monitoring der Fertigung aufzubauen. Denn: Bis zu dem Zeitpunkt waren der Produktionsstatus und die Fortschritte eines Auftrages nicht nachzuvollziehen. Meist erreichte die fertige Ware den Versand ohne Ankündigung. Für die Umsetzung des Projektes war umfangreiches Wissen zu RFID-Technologien erforderlich. Zudem galt es, qualitätsgesicherte Referenzdaten aus einem lokalen SAP ERP an den Strom der Echtzeitdaten anzubinden.

• Softwaretechnische Umsetzung der Anforderungen
• Detailklärung der Fachanforderungen
  

Der Strommarkt ist seit seiner Liberalisierung hohen Mengen- und Preisrisiken ausgesetzt. So sind beim Handel mit Energie zugesagte Kontingente exakt einzuhalten. Andernfalls werden Strafzahlungen fällig. Daher hatte ein bekannter Vermarkter von Energie aus Windkraftanlagen einen hohen Bedarf an Near-Real-Time-Analysen angemeldet, um die produzierten Mengen immer im Blick zu behalten. Die branchentypische Software-Lösung konnte dies nicht leisten und sollte entsprechend ersetzt werden. Daher lag die Herausforderung nicht nur darin, eine Fast-Echtzeitstrecke für Sensordaten aus Windkraftanlagen aufzubauen. Gleichzeitig musste auch das Leistungsspektrum der Branchensoftware erhalten bleiben. Zudem war ein hohes Maß an Flexibilität gewünscht, um künftig weitere Anforderungen zur Wettbewerbsdifferenzierung umzusetzen.

• Softwaretechnische Umsetzung der Anforderungen
• Detailklärung der Fachanforderungen