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Data Engineering & Analytics für komplexe technische Systeme
Mess-, Prüfstands- und Felddaten entstehen heute in großer Menge, nutzbar sind sie damit noch lange nicht. Zwischen Rohdaten und belastbarer Aussage liegen Formate, Systemgrenzen, manuelle Aufbereitung und fehlender technischer Kontext.
Wir konzipieren skalierbare Datenarchitekturen und automatisierte Pipelines von der Quelle bis zur analysefähigen Datengrundlage, inkl. Validierung und Monitoring für den produktiven Betrieb und mit dem Engineering-Verständnis, das Daten mit dem Verhalten des technischen Systems verbindet.
01WORAUF ES ANKOMMT
Data Engineering / Analytics beginnt mit dem Verständnis des Systems hinter den Daten
Daten zu bewegen ist selten die eigentliche Herausforderung. Der Mehrwert entsteht, wenn verstanden wird, wie Daten erzeugt werden, wie sie mit dem technischen System zusammenhängen und wofür sie genutzt werden sollen.
01
Die Quelle verstehen
Bevor Daten verarbeitet werden, klären wir das erzeugende System: Signalbedeutung, Abtastung, Messfehler und Betriebszustände. Ohne dieses Wissen entstehen Pipelines, die formal korrekt und fachlich wertlos sind.
02
Vom Anwendungsfall aus denken
Wir strukturieren Daten nicht nach technischer Bequemlichkeit, sondern nach der Frage, die sie beantworten sollen - ob Analyse, Modelltraining oder kontinuierliche Produktbeobachtung.
03
Wiederkehrende Arbeit automatisieren
Manuelle Aufbereitungsschritte identifizieren wir früh und überführen sie in reproduzierbare Pipelines. Was wiederholt von Hand passiert, gehört dauerhaft automatisiert.
04
Für den Betrieb entwickeln
Pipelines laufen produktiv weiter, wenn Quellen sich ändern und Volumen wachsen. Validierung, Monitoring und klare Fehlerbehandlung sind deshalb Teil der Lösung, nicht ein späterer Zusatz.
02Herausforderungen, die wir lösen
Wenn Daten mehr als Struktur brauchen
Technische Daten entfalten ihren Wert erst, wenn sie verstanden, strukturiert und zuverlässig verarbeitet werden können. In komplexen Systemen scheitert dies häufig an fehlendem Kontext, heterogenen Daten, nicht skalierbaren Analyseprozessen und begrenzten Analysekapazitäten. Wir verbinden Systemverständnis, Data Engineering und Analytics, um aus vorhandenen Daten eine belastbare Grundlage für reproduzierbare Analysen und skalierbare KI-Anwendungen zu schaffen.
01 - Die Lücke zwischen System und Daten
Technisches Produktwissen und Datenverarbeitungs-Know-how liegen häufig bei unterschiedlichen Personen. Das erschwert die fachlich richtige Interpretation von Daten und verlangsamt Analysen.
Unser Ansatz
Wir verbinden Data Engineering und Analytics mit technischem Systemverständnis und schaffen so belastbare, fachlich relevante Auswertungen.
02 - Heterogene Daten
Messdaten, Logs und Testergebnisse liegen in unterschiedlichen Formaten, Strukturen und Qualitäten vor. Eine konsistente Auswertung über größere Datenbestände wird dadurch aufwendig.
Unser Ansatz
Wir harmonisieren, strukturieren und validieren technische Daten, sodass sie effizient und zuverlässig ausgewertet werden können.
03 - Daten ohne Kontext
Technisches Datenwissen steckt häufig in den Köpfen einzelner Experten und ist nicht maschinenlesbar verfügbar. Das begrenzt Automatisierung und KI-basierte Analysen.
Unser Ansatz
Wir strukturieren dieses Wissen über Metadaten, semantische Modelle und Ontologien und schaffen so eine belastbare Grundlage für Analytics und KI.
04 - Vom Skript zur Pipeline
Lokale Skripte und individuelle Tools stoßen bei steigenden Datenmengen und wiederkehrender Nutzung schnell an Grenzen.
Unser Ansatz
Wir überführen Analysen in skalierbare Datenpipelines - auf Cloud-Infrastruktur, IaC, CI/CD, Tests und Monitoring.
05 - Reproduzierbarkeit von Analysen
Bei Ad-hoc-Analysen ist später oft nicht mehr nachvollziehbar, welche Daten, Filter und Annahmen zu einem Ergebnis geführt haben.
Unser Ansatz
Wir schaffen reproduzierbare Analyseprozesse, die Datenbasis, Verarbeitung und Ergebnisse nachvollziehbar miteinander verbinden.
06 - Begrenzte Analysekapazität
In den Daten stecken mehr Antworten, als wenige Analyse-Experten im Tagesgeschäft liefern können.
Unser Ansatz
Wir schaffen die technischen Voraussetzungen, um Analyseprozesse mit KI zu skalieren und Experten gezielt zu entlasten.
03Kontakt
Ihr Ansprechpartner für
IHR DIREKTER ANSPRECHPARTNER
FÜR DATA ENGINEERING & ANALYTICS
Felix Wempe
Geschäftsführer & Gründer
- Persönlich
- Kompetent
- Auf Augenhöhe
04Ausgewählte Projekte
Von Felddaten zu belastbaren Qualitätsentscheidungen
Durch die Verbindung von Systemverständnis und Data Analytics werden komplexe Felddaten zur belastbaren Grundlage für Entscheidungen.
Kundenproblem
Erste Systemausfälle im Feld machten ein mögliches Qualitätsproblem sichtbar - zunächst jedoch ohne Klarheit über dessen tatsächliches Ausmaß. Es war unklar, ob es sich um einzelne Fehlerfälle oder den Beginn eines systematischen Problems handelte.
Entscheidend war daher, schnell zu beantworten:
- Wie viele Systeme sind betroffen?
- Welche Systeme könnten als Nächstes ausfallen?
- Und wie groß ist das Risiko insgesamt?
Ohne diese Transparenz ließen sich weder technische Auswirkungen noch mögliche Folgekosten und Rückrufmaßnahmen belastbar bewerten.
Unsere Lösung
Wir führten Lebenszyklus- und Felddaten der Systeme mit Produktionsdaten zusammen und bereiteten sie in einem gemeinsamen Datenmodell auf.
Auf dieser Basis wurden die Daten explorativ analysiert und Zusammenhänge zwischen Systemhistorie, Produktion und auftretenden Fehlern untersucht.
Ein RNN-Modell berechnete anschließend für jedes einzelne Steuergerät im Feld eine individuelle Ausfallwahrscheinlichkeit.
Die dafür notwendige Datenbasis entstand durch eine kontinuierlich aufgebaute und skalierte Prozesskette mit mehr als 100 aktiven Datenpipelines über verschiedene Plattformen, Regionen und Systemvarianten hinweg.
ERGEBNIS
Innerhalb von drei Wochen erhielt unser Kunde einen belastbaren Überblick über das tatsächliche Ausmaß des Problems und konnte potenziell betroffene Systeme gezielt identifizieren.
Die weiterführende Ursachenanalyse grenzte den Fehler schließlich auf eine konkrete Maßnahme ein. Dadurch konnte das Qualitätsproblem gezielt behoben werden, ohne eine umfangreiche Rückrufaktion durchführen zu müssen.