EAM-Boutique
Spezialisierte Leistungen für HxGN EAM / Octave Attune EAM – von Arbeitsauftragslogik und Datenqualität bis zu SQL, FlexSQL, Berichten und der Umsetzung auf der letzten Meile.
Mehr erfahrenEAM · Schnittstellen · KI & ML
EAM verbessern. Schnittstellen stabilisieren. KI sinnvoll einsetzen
Ich verbessere EAM-Umgebungen, stabilisiere Datenflüsse zwischen Geschäftssystemen und entwickle gezielte KI/ML-Lösungen für konkrete Aufgaben. Jede Leistung kann einzeln beauftragt werden.
Langjährige Erfahrung mit HxGN EAM / Octave Attune EAM. Dazu kommen unabhängiges Schnittstellen-Engineering mit APIs und SQL sowie KI/ML-Piloten mit repräsentativen Testfällen und menschlicher Kontrolle.
Typische Probleme
Wenn Systeme, Daten und Entscheidungen nicht zusammenpassen
Der Engpass kann im EAM liegen, zwischen Geschäftssystemen oder in einem KI-Vorhaben, dessen Nutzen noch unklar ist. Entscheidend ist, den tatsächlichen Ablauf zu verstehen und den kleinsten sinnvollen Schritt zu testen.
Arbeitsaufträge bilden die tatsächliche Instandhaltung nicht mehr richtig ab
Berichten wird misstraut, weil fachliche Bedeutung und SQL-Logik nicht zusammenpassen
Schnittstellen zwischen ERP, CRM, MES, EAM oder Cloud-Werkzeugen sind in Betrieb, erzeugen aber Korrekturaufwand und Abweichungen
Für einen Datenfluss fehlen klare Zuständigkeiten, Überwachung oder Fehlerbehandlung
Eine KI/ML-Idee wurde noch nicht mit echten Daten und einem klaren Vergleich geprüft
Ein Modell oder Assistent braucht eine nachvollziehbare Auswertung, klare Fehlergrenzen und einen festen menschlichen Kontrollpunkt
Arbeitsalltag Arbeit, Entscheidungen, Abstimmung und klare Verantwortlichkeiten
EAM-Systeme Anlagen, Arbeitsaufträge, Instandhaltungslogik und Berichte
Schnittstellen APIs, ERP, CRM, MES, SaaS und Datenflüsse
Angewandte KI & ML Informationssuche, Extraktion, Klassifikation und Entscheidungsunterstützung
Berichte & Automatisierung SQL, Dashboards, Abläufe und Fachanwendungen
Leistungen
Drei Leistungsbereiche. Sieben konkrete Angebote
Sie können genau dort starten, wo es hakt: im EAM, an einer Schnittstelle, bei der Datenbasis, in einem KI/ML-Vorhaben, in einem manuellen Ablauf oder in einem Partnerprojekt.
Schnittstellen-Engineering
Unabhängiges Engineering für Schnittstellen und Datenflüsse zwischen ERP, CRM, MES, EAM, Berichtslösungen, SaaS und individuellen Systemen – mit klarer Validierung, Überwachung und Verantwortung.
Mehr erfahrenAngewandte KI & Machine Learning
Gezielte KI-/ML-Analysen und Piloten für Dokumente, Wissensabruf, Klassifizierung, Prognosen und Entscheidungsunterstützung – geprüft mit realen Arbeitsabläufen und Daten.
Mehr erfahrenArbeitsweise
Vom konkreten Problem zum nächsten sinnvollen Schritt
Ich beginne mit einem konkreten Vorgang, Datensatz, Schnittstellenprotokoll, Dokument oder einer Entscheidung. Daraus leite ich eine klar abgegrenzte Verbesserung ab und prüfe sie an realen Fällen.
01
Den Engpass verstehen
Ich beginne dort, wo EAM-Logik, Datenflüsse, Datenqualität, KI/ML-Ideen oder manuelle Umwege den Arbeitsalltag bremsen.
02
Die Verbesserung an realen Fällen prüfen
Das kann ein Bericht, eine Datenprüfung, eine Schnittstellenkorrektur, ein KI/ML-Pilot oder eine klar begrenzte Fachanwendung sein.
03
Ergebnis prüfen und sauber übergeben
Logik, Zuständigkeiten, Testergebnisse und Übergabe dokumentieren – dann gezielt einführen, absichern, integrieren oder mit klarer Begründung stoppen.
Partner
Spezialwissen für EAM-, Integrations- und KI-Projekte
Ich unterstütze EAM-, ERP-, Integrations-, Daten- und KI-Partner bei klar abgegrenzten Arbeitspaketen – sichtbar beim Kunden oder mit technischer Unterstützung im Hintergrund.
Rollen, die zum Partnermodell passen
- Als sichtbarer Spezialist in Kundenterminen
- Als technische Ressource im Hintergrund für definierte Arbeitspakete
- Technische Prüfung schwieriger EAM-, Schnittstellen-, Daten- und KI/ML-Themen
- Sprintbasierte Umsetzungsunterstützung für Projektteams
- Als Subunternehmer innerhalb eines bestehenden Projektmodells
Schwierige Bereiche gezielt verstärken
EAM-Boutique: HxGN EAM / Octave Attune EAM EAM-Logik: Arbeitsaufträge, SQL, FlexSQL, Berichte und kundenspezifische Regeln Schnittstellen-Engineering zwischen ERP, CRM, MES, EAM und Cloud-Werkzeugen API-Verträge, Datenbedeutung, Synchronisation und Ausnahmebehandlung Datenqualität und KI-Bereitschaft in operativen und geschäftlichen Abläufen Piloten für angewandte KI und ML: Extraktion, Klassifikation, Wissenszugriff und Prognosen Auswertung, Fehlerbilder, menschliche Kontrollpunkte und Integrationswege Kleine Fachanwendungen und die Automatisierung von Arbeitsabläufen
Der Partner behält die Kundenbeziehung, die Projektstruktur und die kaufmännische Verantwortung. Ich verstärke gezielt die technisch oder operativ anspruchsvollen Bereiche.
Einblicke
Praxiswissen aus EAM, Schnittstellen und KI
Praktische Einblicke, externe Beiträge und ausgewählte Themen zu EAM, systemübergreifenden Schnittstellen, Datengrundlagen sowie angewandter KI und ML.
YouTube
Praktische Einblicke
Kurze Demonstrationen zu EAM, Schnittstellen, Datenabläufen und realistischen Anwendungsfällen für KI und ML.
Öffnen YouTube LinkedIn
Praxisnotizen
Beobachtungen aus EAM-Projekten, unabhängiger Schnittstellenarbeit, Datenqualitätsprüfungen und der Umsetzung angewandter KI und ML.
Öffnen LinkedIn Blog
Gedanken zur produktiven Umsetzung
Ausführlichere Beiträge über EAM-Umsetzung, zuverlässige Schnittstellen, Datengrundlagen und ergebnisorientierte KI/ML-Piloten.
Öffnen BlogEAM-Praxisnotiz
Warum die letzte Meile in EAM-Projekten oft teuer wird
Warum Arbeitsauftragslogik, Berichte, Statusflüsse, Schnittstellen und Nutzerabläufe darüber entscheiden, ob EAM im Alltag wirklich funktioniert.
Thema lesenSchnittstellen-Praxisnotiz
Ein erfolgreicher API-Aufruf kann im Betrieb trotzdem ein Fehler sein
Betriebliche Zuverlässigkeit hängt von Datenbedeutung, Zeitpunkt, Validierung, Wiederholungslogik, Zuständigkeit und dem Ergebnis im Zielsystem ab – nicht nur von einer erfolgreichen HTTP-Antwort.
Thema lesenKI-Bereitschaft
Vor einem KI-Piloten muss klar sein, welche Entscheidung er verbessern soll
Ein sinnvoller KI/ML-Anwendungsfall beginnt mit einem realen Ablauf, einer Vergleichsbasis, repräsentativen Daten und klaren Erfolgs- und Abbruchkriterien.
Thema lesenPrototyp für angewandtes ML
Kleine Leckagen in Druckdaten trotz Pumpenzyklen erkennen
Ein eigenständig entwickelter Prototyp unterschied normale Druckabfälle bei Wasserverbrauch mit anschliessendem Pumpenstart von anhaltenden Mustern, die auf kleine Lecks hindeuteten.
Thema lesenPrototyp für angewandtes ML
Hufauffälligkeiten im Stallgang per Computer Vision erkennen
Ein eigenständig entwickelter Prototyp fotografierte die Hufe, während Pferde durch den Stallgang liefen, und markierte sichtbare Auffälligkeiten zur Prüfung durch eine Fachperson – nicht als tierärztliche Diagnose.
Thema lesenOperative Fachanwendungen
Manchmal hilft eine kleine Fachanwendung mehr als ein weiteres EAM-Modul
Kleine Fachanwendungen können Anforderungen, Prüflisten, Übergaben oder Berichte vereinfachen, wenn das Kernsystem stabil bleiben soll und der Arbeitsalltag trotzdem Entlastung braucht.
Thema lesenGeeignete Umgebungen
Für Teams mit komplexen Systemlandschaften
Die EAM-Arbeit richtet sich vor allem an anlagenintensive Unternehmen. Schnittstellen- und KI/ML-Projekte übernehme ich auch ausserhalb der Instandhaltung.
Fertigung & Prozessindustrie
Energie & Versorger
Facility Management & Gebäudetechnik
Logistik, Transport & betriebsnahe Dienstleistungen
EAM-, ERP-, Integrations-, Daten- und KI-Partner
EAM ist mein stärkstes Fachgebiet. Schnittstellen-Engineering und angewandte KI/ML biete ich auch unabhängig davon an.
Start
Wo hakt es in Ihrem Arbeitsalltag?
Schildern Sie kurz den EAM-Engpass, den fehlerhaften Datenfluss, das KI/ML-Vorhaben oder den manuellen Ablauf. Ich gebe Ihnen eine ehrliche Einschätzung, ob und wie ich helfen kann.