Über mich

EAM als Kerngebiet. Schnittstellen und KI unabhängig davon

Ich verbinde tiefes EAM-Wissen mit unabhängiger Schnittstellenarbeit und KI/ML-Piloten, die ich mit messbaren Kriterien prüfe und sauber in bestehende Abläufe einbinde.

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Kompetenzen

Drei Arbeitsfelder

EAM ist mein fachlicher Schwerpunkt, besonders HxGN EAM / Octave Attune EAM. Schnittstellen- und KI/ML-Projekte übernehme ich unabhängig davon – einzeln oder gemeinsam, wenn der Arbeitsablauf mehrere Bereiche verbindet.

EAM-Boutique

EAM ist mein Kerngebiet: HxGN EAM / Octave Attune EAM, Arbeitsauftragslogik, SQL, FlexSQL, JavaScript, Berichte, kundenspezifische Regeln und gezielte Verbesserungen bestehender Umgebungen.

Schnittstellen & Integration

Ich stabilisiere APIs und Datenflüsse zwischen ERP, CRM, MES, EAM, Berichts- und Cloud-Werkzeugen. EAM kann beteiligt sein, ist aber keine Voraussetzung.

Angewandte KI & ML

Ich prüfe konkrete Anwendungen wie Extraktion, Klassifikation, kontrollierten Wissenszugriff, Anomalieerkennung oder Prognosen mit repräsentativen Daten, klaren Erfolgskriterien und menschlicher Kontrolle. Zu meinen eigenen Prototypen gehören die Erkennung kleiner Lecks in Druckdaten und eine kamerabasierte Prüfung von Hufaufnahmen.

Arbeitsweise

Wie ich an betriebsnahen Systemen arbeite

Meine Arbeitsweise ist in Umgebungen entstanden, in denen Fachbereiche, Betriebsteams und Umsetzungspartner von bestehenden Systemen und Daten abhängen, die stabil bleiben müssen – in der Instandhaltung und darüber hinaus.

Ein Auftrag kann EAM-Logik verbessern, zwei andere Geschäftssysteme verbinden oder ein unabhängiges KI/ML-Vorhaben prüfen. Entscheidend bleibt der tatsächliche Arbeitsablauf.

Darum arbeite ich in kleinen, prüfbaren Schritten: Daten und Entscheidungen verstehen, eine Änderung testen, Qualität und Grenzen dokumentieren und nur Lösungen ausbauen, die sich in der Praxis bewähren.

Erfahrung

Technologien und Methoden

EAM- und Instandhaltungsabläufe

SQL, FlexSQL und Berichtswesen

JavaScript, HTML und kundenspezifische Logik

EAM-unabhängige Schnittstellen und API-basierte Datenflüsse

Datenqualität für Berichte, Integration und KI-Bereitschaft

Microsoft 365 und Google Workspace

KI/ML-Piloten mit Vergleichsbasis, Auswertung und menschlicher Kontrolle

Partner- und Subunternehmerunterstützung

Typische Aufgaben

Wobei ich konkret unterstütze

Umgebungen mit HxGN EAM / Octave Attune EAM

SQL, FlexSQL, JavaScript und Berichtslogik

Schnittstellenstabilität zwischen beliebigen Geschäfts- und Cloud-Systemen

Datenqualität und klare Semantik für Berichte, Automatisierung und KI

Angewandte KI und ML für Dokumente, Klassifikation, Wissenszugriff, Anomalieerkennung oder Prognosen

Kleine Fachanwendungen, Ablaufautomatisierung und Partnerunterstützung

Bestehende Systeme

Wenn das Kernsystem bleiben soll, der Alltag aber hakt

Diese Arbeit wird oft in gewachsenen Umgebungen gebraucht, in denen ein Plattformwechsel zu aufwendig wäre, EAM-Logik, Datenflüsse, manuelle Entscheidungen oder ungeprüfte KI-Ideen aber weiterhin vermeidbare Reibung erzeugen.

Betriebsnahe Fachanwendungen rund um stabile Kernsysteme

Manche Teams brauchen keine neue Unternehmensplattform. Sie brauchen ein passendes Werkzeug für Aufgaben, die weiterhin rund um das Kernsystem anfallen: Anforderungen, Prüflisten, Übergaben, lokale Berichte, Fehlerbehandlung oder Datenbereinigung.

EAM-Umgebungen mit sinnvoller, aber fragiler Sonderlogik

Berichtslösungen, in denen SQL-Logik und fachliche Bedeutung abgeglichen werden müssen

Schnittstellen zwischen ERP, CRM, MES, EAM oder Cloud-Werkzeugen mit unklaren Zuständigkeiten und Ausnahmeregeln

Teams, die Excel, E-Mail, Microsoft Teams oder Google Workspace als manuelle Brücke zwischen Systemen nutzen

KI/ML-Ideen, die mit echten Daten, klaren Qualitätskriterien und menschlicher Kontrolle geprüft werden müssen

Unternehmensstruktur

Direkte Zusammenarbeit mit klarem Unternehmensrahmen

Lukas Paul Streiff ist die spezialisierte Expertenmarke. Bei grösseren Umsetzungsstrukturen erfolgt die Zusammenarbeit über Tiravera SL.

Welches konkrete Problem sollen wir zuerst lösen?

Für ein erstes Gespräch genügt ein Beispiel: ein Ablauf, ein Datensatz, ein Schnittstellenproblem oder ein KI/ML-Vorhaben, das Sie ausbremst oder dessen Nutzen noch unklar ist.