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UEF 3.0 · Semantic Government Overlay (SGO) · Autonome Systeme (UAS / Dual-Use)

• Konzipiert: Semantic Government Overlay (SGO) – KI-geführte Verwaltung ohne Ablösung bestehender Fachverfahren. Lesender semantischer Layer über Registern und Fachverfahren auf Basis des Föderalen Informationsmanagements (FIM). Die Entscheidungshoheit verbleibt beim Sachbearbeiter (Architekturprinzip).
• Entwickelt: Referenzarchitektur mit quellenbelegten, abgeleiteten Aussagen (ausführbare Ontologien OWL/RDF/SHACL). Technisch garantierte Zweckbindung und Kein-Schreibpfad-Prinzip in Fachdaten – auditierbar, ohne zentralen Datenpool.
• Verankert: Regulatorik als Designprinzip: EU AI Act (Hochrisiko-Pflichten für Behörden-KI, Grundrechte-Folgenabschätzung nach Art. 27), DSGVO, NIS2 und verwaltungsrechtliche Automatisierungsgrenzen (§ 35a VwVfG, § 31a SGB X) als technische Kontrollpunkte in der Architektur.
• Erstellt: Methodisches Werkzeug für Pilotträger: Datenpipeline-Assessment (Phase 0), Compliance-Blueprint und Management Summary als entscheidungsreifes Paket für die öffentliche Verwaltung.
• Spezifiziert: UEF 3.0 als Nachfolge-Architektur zu TOGAF – Decision Paper kanonische Ontologie, Sechs-Schichten-Architektur, Read/Actuate-Grenze, Federation-Registry, Terminologie-Konkordanz und Release-Delta als geschlossener Spezifikationsstand.
• Architektiert: KI-natives Missions-OS für autonome UAS und Bodenrobotik als taktische Schicht über einem separat zugelassenen Autopiloten. Run-Time Assurance nach ASTM F3269-21 (Simplex-Muster): Der verifizierte Sicherheits-Controller behält die Autorität, die KI-Funktion liefert Vorschläge.
• Ausgelegt: Drei-Tier-Architektur – Tier 0 Autopilot mit 650-Hz-Flugregelung auf RTOS, Tier 1 KI-OS mit semantischem Weltmodell und Multi-Agenten-Cluster, Tier 2 Schwarm- und Boden-Mesh. Zenoh als primäre Fabric, MAVLink als einziger authentifizierter Kommandopfad (Single-Writer). Ergebnis: graceful degradation – Verlust der Mission, nicht des Fluggeräts.
• Abgesichert: Zwei-Gate-Kette auf der Read/Actuate-Grenze – Governance-Gate (Darf-Frage: AI-Act-Risikoklasse je Aktuierung, erzwungene menschliche Aufsicht nach Art. 14, unveränderliches Log) vor RTA-Safety-Monitor (Richtig-Frage: Flugenveloppe, Geofence, Energiereserve) mit Revert auf den Baseline-Controller.
• Verankert: Dual-Use-Architektur mit Common Core und Build-Time-Fork statt Runtime-Umschalter. Drei getrennte Rechtsstufen: Zivilvariante – UAS unter der EASA-Grundverordnung (EU) 2018/1139 mit der nach Art. 2 Abs. 2 AI Act eingeschränkten Anwendbarkeit, Bodenrobotik unter der Maschinenverordnung 2023/1230 mit voller Hochrisiko-Pflichtenkette, Cyber Resilience Act für beide; unbewaffnete Trägervariante als Rüstungsgut unter AWG/AWV und Dual-Use-VO 2021/821 (BAFA-Genehmigung); bewaffnete Variante unter KrWaffKontrG. Jede Ausprägung lebt unter genau einem dominanten Rechtsregime. Nachweisfundament: AI-BOM, SBOM und lückenlose Data-Lineage.
• Analysiert: Systemanalyse und Neuausrichtung gewachsener Engineering-Systemlandschaften. Vorgehenskonzept Konsolidierung ohne Migration – semantischer Layer über den Bestandsquellen statt Datenumzug. Ergebnis: entscheidungsreifes Vorgehenskonzept inklusive Bewertungsmodell für die Zielarchitektur.

• Realisierung mehrerer automatischen Fräsvorrichtungen für die Metallbearbeitung der Automobilindustrie
• Realisierung von verschiedenen Stanz- und Biegemaschinen inkl. der Verkettung
• Elektrokonstruktion einer Fertigungslinie zur Oberflächenbearbeitung von Garöfen für die Industriegastronomie

• Kalkulation eines Angebots für eine hydraulische Anlage unter Berücksichtigung der Kosten über den gesamten Produktlebenszyklus sowie Optimierung der technischen Spezifikationen.

• Erstellung kompletter 3D-Konstruktionen und Konstruktionszeichnungen
• Bewertung von Lastenheften und Kundenspezifikationen
• Durchführung von Teilschritten der technischen Arbeitsvorbereitung nach Vorgaben und Unterlagen inklusive Projektbegleitung
• Ansprechpartner für interne und externe Kunden in Konstruktionsprojekten
• Auslegung und Berechnung von Rohrleitungen und Bauteilen für kryogene Medien und Tieftemperaturanwendungen
• Mitarbeit bei Finite-Elemente-Berechnungen

• Im Rahmen eines Greenfield-Projektes wird in der Slowakei ein neues Produktionswerk erstellt, welches nach der Fertigstellung industrielle Medienspeicher für OEM und Handel herstellt.

• Beschaffung und Industrialisierung der Produktionseinrichtungen für die Vorfertigung.

• Auslegung, Beschaffung, Aufstellung und Integration von auf Stanztechnik, Umformtechnik und Schweisstechnik basierenden kompletten Produktionslinien mit personalreduzierenden, integrierten Prozessen.

• Aufbau einer Fertigungsumgebung unter strategischen Aspekten nach dem neuesten Stand der Technik.

• Übergeordnete und fortlaufende Kommunikation mit dem gesamten Greenfield-Team, den angrenzenden Abteilungen sowie der Werks- und Geschäftsleitung.

• Konzeptentwicklungen gemeinsam mit Schlüssellieferanten und Ermittlung von Ratio-Potentialen entlang der Fertigungs-Prozessketten mittels Wertstromanalysen.

• Ermittlung, Bewertung und Anwendung von Prozessdaten wie Durchlaufzeiten, Fertigungszeiten, Rüstzeiten, Warte- und Liegezeiten mittels Zeit- und Multimomentaufnahmen sowie Befragungen.

• Zukunftsweisende Gestaltung der Produktionssysteme und -prozesse mit dem Ziel, automatisierte und konkurrenzfähige Prozesslösungen im Sinne eines umfassenden Supply Chain Managements zu implementieren.

• Planung von Fertigungsabläufen, Festlegung von Fertigungsverfahren, Gestaltung des Gesamtlayouts sowie der Arbeitsplätze.

• Ermittlung und Erfassung von Prozesskostensätzen, Umlagesätzen, Kostenbewertung von Produktionsprozessen, Maschinenstundensätzen, Abschreibungen sowie zu erwartenden anteiligen Reklamations- und Nacharbeitskosten zur Optimierung der Herstellkosten.

• Fortlaufende Optimierungen der Produktkonstruktionen zu deren Adaption in auf Automation ausgerichtete Fertigungsumgebungen bis zum SOP des Werkes.

• Multi-Projektleitung für das Engineering, die Auslegung, Beschaffung, Aufstellung und Prozesseingliederung aller relevanten Gewerke hinsichtlich Anlagentechnik, Hebezeuge, Produktionsausrüstung und QM-Ausstattungen.

• Fortlaufende Etablierung eines Gesamtkonzeptes in konstruktiver, anlagentechnischer, logistischer, IT-technischer und QM-technischer Hinsicht.

• Verantwortung für Komponenten von Antriebsstrangsystemen in Transit-Projekten von der Konzeptphase bis zum SOP, zur Validierung und zum Produktionsanlauf übernommen
• DV/PV-Testaktivitäten (NVH, Dauerhaltbarkeit, Thermik) koordiniert, Ergebnisse analysiert und Konstruktionsänderungen gemeinsam mit CAD- und CAE-Teams umgesetzt sowie die Dokumentation über Teamcenter verwaltet
• Funktionsübergreifend mit Design-, Test-, Einkaufs-, Werks- und Qualitätsteams in einer agilen Projektstruktur gearbeitet
• Probleme im Werk und im Feld untersucht, Ursachenanalysen durchgeführt und technische Änderungen umgesetzt
• An Machbarkeitsprüfungen mit Lieferanten und Design-Freeze-Meetings teilgenommen sowie die Abstimmung von Zeitplan und Kosten sichergestellt
• DFMEA, DVP-Pläne, Dokumente zur Kampagnenprävention und Budgetprüfungen erstellt und globalen Stakeholdern (Ford UK & Ford US) präsentiert
• Initiativen zur Kostenreduzierung durch technische Machbarkeitsbewertungen und Unterstützung bei Lieferantenverhandlungen umgesetzt
• Während der Entwicklungs- und Validierungsphasen die Einhaltung von Ford- und internationalen Standards (z. B. GSP, ISO, Fahrzeugattributziele) sichergestellt

• Entwicklung und Konstruktion von Antrieben mit Unterstützung des Produktmanagements
• Technische Unterstützung des Einkaufs
• Erstellung von Lasten-/Pflichtenheften, FMEAs, Berechnungen und Nachweise mit CAE, Prüfprotokolle
• Kommunikation mit Lieferanten, Kunden, Fertigung, Montage, Qualitätsmanagement und Produktmanagement
• Testen von Produkten und Fehleranalyse
• Unterstützung bei Marketingaktivitäten (z.B. Messen)

• Konzept und Detailkonstruktion mechanischer Systeme.

• CAD-Modellierung, Zeichnungen und Berechnungen.

• FEM, Bewegungsanalysen und Reverse Engineering.

• Erstellung technischer Angebote und Reklamationsmanagement.

• AIRBUS A-320 Montagearbeitsplatz.

• AIRBUS A-350 manuelle Montagearbeitsstation.

• FORD Lkw-F&E-Prototyp-Fertigungsstation.

• Entwickelte und implementierte eine vollständige Machine-Learning-Pipeline zur Kundenabwanderungsprognose auf Basis des Telco-Datensatzes.
• Wandte Vorverarbeitungstechniken an, darunter Behandlung fehlender Werte, kategoriale Kodierung, Feature Scaling und PCA.
• Baute und verglich über 15 Modelle (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost usw.) und bewertete sie anhand von Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC und PR-AUC.
• Stimmte Hyperparameter mit GridSearchCV ab und erreichte 80,6 % Accuracy mit Random Forest und XGBoost.
• Erstellte visuelle Berichte (Balkendiagramme, Heatmaps, Radardiagramme), um die Modellleistung und die Abwanderungstreiber zu interpretieren.
• Exportierte wiederverwendbare Pipelines und trainierte Modelle mit joblib für die Bereitstellung.

• Aufbereitung von Daten für die Erstellung von Masken für die Fertigung von Halbleiterchips.

• Architektur und Entwicklung einer SaaS-Plattform zur grafischen Definition und Ausführung von Datenverarbeitungspipelines mit pandas
• Entwicklung von POlyglott, einem Open-Source-Python-CLI-Tool für das Übersetzungsworkflow-Management mit PO-Datei-Parsing, Qualitäts-Linting mit Glossar-Vorgaben und DeepL-API-Integration für maschinelle Übersetzung
• Entwicklung einer Webanwendung für das Material-Compliance-Management (EU REACH) mit Django und modernen Webtechnologien
• Aufbau einer automatisierten Infrastrukturplattform mit Proxmox, Terraform und Ansible — VM-Bereitstellung, Konfigurationsmanagement, internes DNS und flottenweites Sicherheits-Hardening über mehrere Subnetze

DOKKI

KI-gestützte Digital-Health-Produktentwicklung

• Produktvision, Anforderungen, Prioritäten und technische Zielarchitektur einer KI-gestützten Lösung zur Verarbeitung medizinischer Dokumente mitgestaltet.
• Konzeption von LLM-Evaluation, Datenverarbeitung, Datenschutz-/Governance-Aspekten und anschließender Produktentwicklung; technisches Prototyping mit Codex.

• Entwicklung eines softwarebasierten DMS-Rahmens zur Integration eines QMS mit Schwerpunkt auf der Einhaltung von ISO 17025 und MEASNET + TR6
• Teilnahme an externen DAkkS-Audits
• Erstellung von FMEA, Berichten zu Qualitätsabweichungen, Ishikawa-Diagrammen und 5-Why-Berichten für Unsicherheiten bei der Energieertragsprognose und WTG
• Hervorhebung kritischer Variablen (z. B. Windgeschwindigkeit, Windrichtung, Gelände), die die Unsicherheit beeinflussen, sowie Bewertung der Datenqualität zur Umsetzung von QA/QC-Maßnahmen
• Identifizierung der Hauptunsicherheitsquellen bei der Energieertragsbewertung (z. B. Modellannahmen, Datenvariabilität) und Bewertung ihrer Auswirkungen auf Energieertragsprognosen
• Systematische Kalibrierung und Validierung des Modells mithilfe von Referenzdaten (z. B. LiDAR) zur Verringerung der Unsicherheit bei gleichzeitiger Umsetzung kontinuierlicher Qualitätsverbesserungsprozesse (PDCA, RCA, SPC, FMEA)

• Patentanmeldung: Ausarbeitung und Bearbeitung europäischer Patentanmeldungen
• LLM-Anwendung: Entwicklung von LLM-basierten Tools für die automatisierte Recherche von Patentdaten und Einsatz von Python-Skripten zur Beschleunigung technischer Prüfungen.