Ich habe mehr als 20 Jahre damit verbracht, technische Systeme und Produkte aufzubauen, zu digitalisieren und skalierbar zu machen — zuerst in Hydraulik-Unternehmen, dann als Geschäftsführer, heute als unabhängiger Berater und Product Manager in Ausbildung.
Meine Überzeugung: Digitalisierung scheitert selten an Technik. Sie scheitert an fehlender Struktur. Diesen Blickwinkel bringe ich in moderne PM- und Innovationsrollen ein.
Aktuell absolviere ich die PM-Weiterbildung bei Franklin IAS / Product People (Abschluss 09/2026) und schließe den IHK Digital Transformation Manager ab.
7 Projekte aus Praxis, Beratung und Eigenentwicklung.
Hydraulische Berechnungen liefen über Tabellen — intransparent, fehleranfällig, nicht skalierbar.
Live-Rechner mit 11 Modulen — gebaut mit KI-gestütztem No-Code-Development.
ERP-Daten vorhanden, aber operativ nicht nutzbar — Entscheidungen liefen über manuelle Excel-Auswertungen.
>8h/Woche Zeitersparnis · 3 ERP-Systeme konsolidiert · Live-Frühwarnsystem
Jedes Projekt individuell engineered — Lieferzeiten zu lang, keine Skalierung möglich.
Lieferzeit Sicherheitstechnik: 14 Tage statt Wochen · Engineering-Aufwand drastisch reduziert.
Manuelle Prozesse und Datensilos verhinderten operative Transparenz.
3 Live-Workflows: KVP-Bot · Lead-System · ERP↔BI-Datenbrücke
KI-Tools liefen ausschließlich über externe Cloud-APIs — keine Kontrolle, keine Persistenz, keine 24/7-Automatisierung.
Selbstverwaltender AI-Server mit Docker-Stack, lokalem LLM-Betrieb (Ollama) und autonomem Nacht-Zyklus — läuft täglich ohne manuelle Eingriffe.
Stack: ASUS PN42 (Intel N200, 32GB RAM, Ubuntu 24.04) · Docker-Compose mit n8n, Gitea, Ollama, Portainer, Caddy, PiHole · LiteLLM Proxy routet Anfragen zwischen lokalen Modellen (Qwen, DeepSeek) und Anthropic API · Autonomer Nacht-Zyklus via cron: Health-Check, MEMORY-Update, Backup, Daily Summary per Telegram · 6 Claude Code Skills (autoresearch, n8n-patterns, content-creation u.a.)
Bewerbungsgespräche sind schwer zu simulieren — kein skalierbares Tool für realistische Gesprächsvorbereitung existierte.
KI-Agent als Digital Twin in Beta — simuliert Bewerbungsgespräche auf Basis realer Erfahrungsdaten.
Phase 1 live · Weiterentwicklung läuft
Historisch gewachsene ERP-Strukturen mit inkonsistenten Daten, SAP-Altlasten und komplexen Wechselwirkungen mussten ohne Produktionsausfall migriert werden.
3 vollständige ERP-Migrationen (AVISTA → GSD ERP, WWS → GSD ERP, SAP → Geovision) · Stabilere Datenbasis · Nachhaltige Systemarchitektur · 0 kritische Datenverluste
Systeme: SAP, Geovision ERP, GSD WWS/ERP · Aufgaben: Feldanalyse, Redundanzbereinigung, Abhängigkeitskartierung, Key-User-Koordination · Besonderheit: Fachliche + operative Auswirkungen mitgedacht, nicht nur technische Datenmigration
Vollständiger PM-Durchlauf: Discovery → Research → MVP. Wird nach Projektabschluss (09/2026) veröffentlicht.
Gespräche sind jetzt schon sehr willkommen.
