Erfolgsgeschichte

    Von Altsystemen zu Klarheit in der Modernisierung – mit AI-first Delivery

    Ein Kunde aus der Industrie benötigte ein zentrales Portal, das sowohl internen Teams als auch Kunden einen einfachen Zugang zu Sensor- und Telemetriedaten ermöglicht. Bestehende Analytics-Lösungen passten nicht zu den Anforderungen: Entweder fehlten wichtige Funktionen oder sie ließen sich nicht in die bestehende Plattform integrieren.

    Services

    Daten und KI

    Branchen

    Industrie Bauwesen

    Techniker*innen und Endnutzer*innen eines zentralen Portals sind auf Echtzeitdaten angewiesen – um zu verstehen, was in einem Gebäude passiert, und um eingreifen zu können, bevor kleine Probleme größer werden. Ohne klaren Blick auf Trends werden Probleme meist erst sichtbar, wenn Alarme ausgelöst werden oder Beschwerden eingehen. Die Fehleranalyse beginnt zu spät, die Kosten steigen.

    Sind alle Telemetriedaten an einem Ort gebündelt und verständlich aufbereitet, erkennen Teams Veränderungen in Echtzeit und identifizieren ungewöhnliches Verhalten früh genug, um zu reagieren. Entscheidungen basieren auf tatsächlichen Daten statt auf Annahmen. Das macht den Gebäudebetrieb effizienter und senkt den Energieverbrauch.

    Um das Risiko bei der Modernisierung zu reduzieren, haben wir einen sechswöchigen AI-first Proof of Concept (PoC) durchgeführt. Dabei konnten wir die vorhandenen technischen Möglichkeiten aufzeigen und demonstrieren, wie unser Ansatz in der Entwicklung hochwertige Ergebnisse mit KI-gestützter Delivery sicherstellt.

    Das Ergebnis: eine vollständig funktionsfähige Anwendung zur Visualisierung und Analyse von Zeitreihendaten – direkt auf dem bestehenden Big-Data-Stack des Kunden aufgebaut und an das Identity-Management-System angebunden – mit einer Performance, die alle vereinbarten Anforderungen erfüllt.

    Der PoC hat die zentralen Unsicherheiten ausgeräumt und eine Analytics-Anwendung hervorgebracht, die zur Roadmap für die Modernisierung passt. Gleichzeitig konnten Effizienzgewinne von über 50 Prozent nachgewiesen werden – eine solide Grundlage für deutlich besser planbare Kosten in den nächsten Projektphasen.

     

    Kein Risiko eingehen – dank eines schnellen PoC

    Unser Kunde verarbeitet große Mengen an Sensordaten aus Gebäuden, Industrieanlagen und Equipment in seiner Big-Data-Plattform. Auf dieser Basis bietet er Monitoring- und Wartungsservices an und wollte sein Kundenportal um tiefere Einblicke in die Daten erweitern: Trendanalysen, Vergleiche über mehrere Sensoren hinweg, die Analyse von Anomalien, Drill-downs über verschiedene Zeiträume sowie die Möglichkeit, gezielt Einblicke mit Kolleg*innen oder Kund*innen zu teilen.

    Trotz der Evaluation bestehender Lösungen am Markt fand sich kein Tool, das sich nahtlos in das Kundenportal integrieren ließ und gleichzeitig zu Anforderungen wie User Management, Branding und der langfristigen Datenarchitektur passte. Zudem wurde eine Plattformkomponente benötigt, die perspektivisch Teil einer umfassenderen Modernisierung wird.

    Das Risiko war entsprechend hoch: in eine umfangreiche Lösung zu investieren, ohne sicher zu wissen, ob Performance und Skalierbarkeit im gegebenen Budgetrahmen erreicht werden können.

    Der Kunde brauchte belastbare Nachweise, bevor er sich festlegt. Ein schneller PoC sollte zeigen, ob ein AI-first-Ansatz die benötigte Funktionalität liefern, sich in die bestehende Architektur integrieren und gleichzeitig Kosten und Komplexität der Modernisierung reduzieren kann.

    Ein Ansatz für die Entwicklung mit KI

    Wir haben unsere AI-First Delivery Methodik eingesetzt: ein strukturierter Ansatz, der menschliche Expertise mit der Geschwindigkeit von KI-Agenten verbindet.
    Gemeinsam mit dem Kunden hat unser Team formale Spezifikationen erarbeitet, die als Grundlage für die Workflows der KI-Agenten dienen. Diese Spezifikationen schaffen planbare Zyklen aus Codegenerierung, Review und Testing.

    Die KI-Agenten folgen klar definierten Rollen: Code generieren, prüfen, korrigieren, Tests erstellen. Menschliche Entwickler*innen steuern den Prozess – sie geben Architektur und UI-Design vor und sichern die Qualität.

    Das Prinzip: KI-Arbeit basiert auf klaren fachlichen und technischen Anforderungen und läuft in kontrollierten Generate-Verify-Refine-Zyklen ab – mit menschlicher Verantwortung als konstantem Anker. So konnte das Team parallel an Frontend, Backend, Design, Dokumentation und Testing arbeiten und verschiedene technische Ansätze schnell evaluieren. Mit dem Ziel, die Lösung zu finden, die am besten zum Kunden passt.

    Nur wenige Wochen bis zur fertigen Analytics-Anwendung

    Innerhalb weniger Wochen hatte der Kunde eine funktionsfähige Anwendung zur Visualisierung von Multi-Sensor-Zeitreihendaten. Über eine interaktive Oberfläche können Nutzer*innen Sensoren suchen und auswählen, Daten über mehrere Achsen vergleichen, durch große Datenmengen navigieren, Alarmereignisse analysieren und Einblicke gezielt mit Kolleg*innen oder Kund*innen teilen. Die Anwendung läuft auf dem bestehenden Tech-Stack des Kunden und ist nahtlos in dessen Authentifizierungsprozesse eingebunden.

    Die Lösung greift direkt auf die Daten im Azure-Databricks-Big-Data-Umfeld zu und verarbeitet Datensätze mit mehreren Milliarden Datenpunkten. Frontend, Backend und Infrastruktur sind modular aufgebaut, sodass sich die Lösung zu einem vollständigen Produkt weiterentwickeln und problemlos in die geplante Portal-Modernisierung integrieren lässt.

    Unser Kunde konnte die Anwendung mithilfe der bereitgestellten IaC-Skripte schnell in die eigene Produktionsumgebung überführen. Zusätzlich erhielt er den vollständigen Quellcode, Dokumentation sowie eine Demo-Umgebung, um Verständnis und Weiterentwicklung zu unterstützen. Besonders die Skalierbarkeit der Lösung und die Qualität der Ergebnisse haben überzeugt.

    Die Modernisierung von Morgen beschleunigen

    In wenigen Wochen eine vollständig funktionsfähige Anwendung – und gleichzeitig messbarer geschäftlicher Mehrwert. Die AI-First Delivery Methodik sorgt dafür, dass Ergebnisse wiederholbar sind, Qualitätsanforderungen erfüllen und von Anfang an zur Architektur des Kunden passen.

    Unser Ansatz hat das Risiko für die umfassende Modernisierung deutlich reduziert. Durch die frühzeitige Validierung von Performance, Skalierbarkeit und Architekturentscheidungen gewann der Kunde Klarheit über die Umsetzbarkeit seines langfristigen Vorhabens. Über das konkrete Analytics-Modul hinaus hat der PoC auch den übergeordneten Ansatz bestätigt. Mit unserer AI-First Delivery Methodik und dem AI-Kit lassen sich individuelle Analytics-Funktionalitäten schnell und konsistent umsetzen – nicht nur im PoC, sondern auch im laufenden Betrieb und in der Weiterentwicklung.

    Unser Ansatz hat neue Funktionalität geschaffen – ohne lange Delivery-Zyklen. Der Kunde verfügt nun über eine funktionierende Analytics-Komponente, die bereits genutzt wird. Sie schafft Mehrwert für das Servicegeschäft: Techniker*innen und Fachexpert*innen können Datentrends erkennen, Probleme schneller analysieren und Muster im Verhalten von Gebäuden oder Prozessen besser verstehen.

    Unser Ansatz beschleunigte die Delivery und reduzierte die Kosten. Durch KI-gestützte Entwicklung entstand die Lösung deutlich schneller als mit einem klassischen Ansatz – der geschätzte Delivery-Aufwand sank um mehr als 50 Prozent. Da diese Einsparungen auf einem konkreten, funktionierenden System basieren, liefert der PoC zugleich eine verlässliche Grundlage für die Aufwandsschätzung zukünftiger Modernisierungsprojekte. So erhält der Kunde eine planbare Kostenbasis für sein weiteres Modernisierungsprogramm.

    Unser Ansatz schafft die Grundlage für Skalierung und zukünftige Angebote. Da die Komponente Teil der bestehenden Architektur ist und auf der Cloud-Infrastruktur sowie der Datenplattform des Kunden läuft, lässt sie sich auf weitere Anwendungsfälle, Gerätetypen und eine größere Kundengruppe erweitern. Gleichzeitig etabliert sie ein Vorgehensmodell, mit dem sich AI-first-Development auch in anderen Bereichen der Modernisierungs-Roadmap einsetzen lässt.

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