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

Verantwortlichkeiten: 

Datenbank-Migration von DataStax AstraDB auf Postgresql & Postgis

Umstellung von Kubernetes aus AWS (S3, Lambda, Cognito, SQS)

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

Verantwortlichkeiten:

• Migration von Kubernetes auf AWS Cloud-Native
• Entwicklung von CNN-basierten Deep Learning Komponenten
• 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

Automatisierter Prozess von der Online-Bestellung bis zur Aktivierung von Telefon-/Internet-Anschlüssen

Verantwortlichkeiten:

• Architekturdesign einer modularen, API-basierten Systemlandschaft
• Implementierung zentraler Services für: Verfügbarkeitsprüfung (Address Qualification), Produktkonfiguration, Bonitätsprüfung, Auftragsorchestierung, Technische Provisionierung
• Design und Umsetzung einer Event-getriebenen Architektur
• Sicherstellung von Idempotenz, Transaktionssicherheit und Fehlerhandling über Systemgrenzen hinweg
• Durchführung von Code-Reviews und technischem Mentoring

Erfolge:

• End-to-End-Automatisierungsgrad signifikant erhöht
• Reduktion manueller Eingriffe im Orderprozess
• Verkürzung der Time-to-Activation
• Verbesserte Systemstabilität durch entkoppelte Services
• Hohe Skalierbarkeit bei Lastspitzen (z. B. Kampagnen)

Verteiltes AI-Optimierungssystem für untertägige Abbaustrecken (Soft Rock Mining) 

• 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)

Entwicklung eines Proof of Concept zur 3D-Visualisierung eines Kohlebergbaus auf Grundlage historischer Sensordaten aus CSV-Dateien.

Verantwortlichkeiten:

• Analyse und Strukturierung der CSV-Daten (Positions-, Zeit- und Messwerte)

• Entwicklung eines Import- und Parsing-Mechanismus
• Transformation der Sensordaten in 3D-Koordinatensysteme
• Rest API

• Erfolgreicher Nachweis der technischen Machbarkeit einer 3D-Visualisierung aus Rohdaten

Hochpräzises verteiltes KI-Vorhersagesystem für Wind- und PV-Einspeisungen im 15-Minuten-Raster.

Verantwortlichkeiten:

• Aufbau einer Timeseries Database und REST API für das Verschneiden von Zeitreihen zur automatischen Qualitätssicherung
• Implementierung diverser Backend- und Frontend-Komponenten

Erfolge:

• Deployment in 9 Ländern für >1,5 Mio. Anlagen
• Hochpräzise 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-Technischen Informationssystems für heterogene Daten mit hochperformanter 3D-Suche und Visualisierung.

Verantwortlichkeiten:

• Projektleitung & Requirement Engineering
• 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)