Sobre Lukas
Combino conhecimento técnico especializado com uma visão do processo real: em HxGN EAM / Octave Attune EAM, nos fluxos entre sistemas de negócio e em casos de IA/ML que precisam ser avaliados e integrados com segurança.
Minha trajetória
Nosso foco eram implantações padrão de EAM, especialmente Start Centers com caixas de entrada, KPIs e FlexSQL. Eu dedicava boa parte do tempo a conversar com clientes e esclarecer processos; meus funcionários implementavam e também cuidavam diretamente de assuntos menores dos projetos. EF tinha um papel menor no nosso trabalho naquela época.
Esclareço o processo com o cliente, implemento a melhoria acordada e assumo a revisão técnica, os testes e a documentação. A IA apoia tarefas rotineiras adequadas e bem especificadas; oriento seu uso e verifico o resultado.
A boutique se apoia na experiência de liderar uma equipe de implementação EAM. O modelo muda; entender processos, conhecer o produto e assumir a responsabilidade por um resultado útil continuam sendo fundamentais.
ERP e engenharia de interfaces
Suporte prático para Infor COM ERP, IGF/Varial e EDI: telas, lógica de repositório, SQL, relatórios e administração com IMC. Um problema de ERP ou interfaces pode ser contratado independentemente de EAM.
Experiência
Em EAM, trago experiência especializada em HxGN EAM / Octave Attune EAM, SQL, FlexSQL, relatórios e lógica de ordens de serviço. De forma independente, construo e estabilizo interfaces e desenvolvo soluções objetivas de IA/ML e automação para fluxos de trabalho, documentos, sensores e imagens.
EAM continua sendo minha principal especialização: HxGN EAM / Octave Attune EAM, lógica de ordens, SQL, FlexSQL, JavaScript, relatórios, regras personalizadas e melhorias operacionais em ambientes existentes.
Novas integrações e fluxos de dados confiáveis entre ERP, CRM, MES, EAM, SaaS, arquivos, APIs e sistemas de relatórios, com responsabilidades claras. EAM pode estar envolvido, mas não é requisito.
Visão computacional, ML para sensores e séries temporais, recuperação de conhecimento e inteligência documental: com casos de uso definidos, dados representativos, avaliação mensurável e supervisão humana.
Forma de trabalho
Este trabalho nasce em ambientes nos quais equipes de negócio, operações e implementação dependem de sistemas e dados existentes que precisam permanecer estáveis, dentro e fora da manutenção.
Um trabalho pode aprofundar a lógica EAM, conectar exclusivamente outros sistemas de negócio ou validar um caso independente de IA/ML. O critério continua sendo o processo real.
Por isso, o foco é prático: entender os dados e as decisões, construir uma etapa pequena e testável, documentar a qualidade e os limites e reforçar apenas o que comprova valor.
Experiência e exemplos
Estes exemplos mostram métodos de trabalho e escopo. Demonstrações e protótipos de iniciativa própria são identificados como tais; não são apresentados como resultados de clientes.
Demonstração EAM publicada
Um exemplo gravado de IA configurando o EAM pelo navegador sob orientação especializada. O acesso ao ambiente do cliente, a revisão e a liberação de alterações são combinados em cada contratação.
Assistir à demo da caixa de entrada EAMProjetos de ML por iniciativa própria
Protótipos de séries temporais de sensores e visão computacional, ambos ativos em versões adaptadas. As descrições explicam os dados, as tarefas dos modelos e os limites dos resultados.
Explorar os dois protótipos de MLDemonstração de fluxo de trabalho publicada
Um agente no painel de tarefas do Excel que trabalha diretamente na pasta de trabalho. A demo mostra o fluxo; o desenvolvimento contínuo explora sua utilidade no trabalho prático com planilhas.
Assistir à demo do agente do ExcelEstrutura empresarial
Lukas Paul Streiff é a marca especializada. Projetos de implementação mais amplos são conduzidos por meio da Tiravera SL.
Uma primeira conversa útil começa com o processo, os dados, o problema de interface ou o caso de IA/ML que está dificultando o trabalho da equipe ou ainda não comprova valor.