Über mich
Ich verbinde tiefes EAM-Wissen mit unabhängiger Schnittstellenarbeit und KI/ML-Piloten, die ich mit messbaren Kriterien prüfe und sauber in bestehende Abläufe einbinde.
Mein Hintergrund
Wir waren auf Standard-EAM-Einführungen fokussiert, insbesondere auf Startcenter mit Eingangsfächern, KPIs und FlexSQL. Ich habe viel mit Kunden gesprochen und Prozesse geklärt; meine Mitarbeiter haben umgesetzt und kleinere Projektthemen auch direkt betreut. EF spielte in unserer damaligen Arbeit noch eine geringere Rolle.
Ich kläre den Prozess mit dem Kunden, setze die vereinbarte Verbesserung um und verantworte technische Prüfung, Tests und Dokumentation. KI unterstützt geeignete, klar beschriebene Routinearbeiten; ich steuere ihren Einsatz und prüfe das Ergebnis.
Die Boutique baut auf der Erfahrung auf, ein EAM-Umsetzungsteam zu führen. Das Modell verändert sich; Prozessverständnis, Produktkenntnis und die Verantwortung für ein brauchbares Ergebnis bleiben zentral.
ERP & Schnittstellen
Praxisnahe Unterstützung für Infor COM ERP, IGF/Varial und EDI – von Masken und Repository-Logik bis zu SQL, Berichten und Administration mit IMC. Ein ERP- oder Schnittstellenproblem lässt sich unabhängig von EAM beauftragen.
Kompetenzen
Im EAM bringe ich fundierte Erfahrung mit HxGN EAM / Octave Attune EAM, SQL, FlexSQL, Berichten und Arbeitsauftragslogik mit. Unabhängig davon baue und stabilisiere ich Schnittstellen und entwickle gezielte KI/ML- und Automatisierungslösungen für Abläufe, Dokumente, Sensordaten und Bilder.
EAM ist mein Kerngebiet: HxGN EAM / Octave Attune EAM, Arbeitsauftragslogik, SQL, FlexSQL, JavaScript, Berichte, kundenspezifische Regeln und gezielte Verbesserungen bestehender Umgebungen.
Neue Integrationen und zuverlässige Datenflüsse zwischen ERP, CRM, MES, EAM, SaaS, Dateien, APIs und Berichtssystemen mit klaren Zuständigkeiten. EAM kann beteiligt sein, ist aber keine Voraussetzung.
Computer Vision, ML für Sensoren und Zeitreihen, Wissenszugriff und Dokumentenverarbeitung: mit definierten Anwendungsfällen, repräsentativen Daten, messbarer Auswertung und menschlicher Kontrolle.
Arbeitsweise
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 und Beispiele
Diese Beispiele zeigen Arbeitsweise und Projektumfang. Demonstrationen und selbst initiierte Prototypen sind als solche ausgewiesen und werden nicht als Kundenergebnisse dargestellt.
Veröffentlichte EAM-Demonstration
Ein aufgezeichnetes Beispiel, in dem KI eine EAM-Konfiguration unter fachlicher Anleitung im Browser umsetzt. Kundenzugriff, Prüfung und Freigabe werden je Auftrag vereinbart.
EAM-Inbox-Demo ansehenSelbst initiierte ML-Projekte
Prototypen für Sensorzeitreihen und Computer Vision, beide in angepasster Form weiterhin aktiv. Die Projektbeschreibungen erläutern Daten, Modellaufgaben und Grenzen der Ergebnisse.
Die beiden ML-Prototypen erkundenVeröffentlichte Workflow-Demonstration
Ein Excel-Agent im Aufgabenbereich, der direkt in der Arbeitsmappe arbeitet. Die Demo zeigt den Ablauf; die Weiterentwicklung untersucht seinen Nutzen für praktische Tabellenarbeit.
Excel-Agent-Demo ansehenUnternehmensstruktur
Lukas Paul Streiff ist die spezialisierte Expertenmarke. Bei grösseren Umsetzungsstrukturen erfolgt die Zusammenarbeit über Tiravera SL.
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.