ENGINEERING-NACHWEISE
Engineering-Nachweise aus drei Softwaresystemen.
Drei unterschiedliche Systemklassen zeigen, wie Prozessverständnis, Systemarchitektur, Produktentwicklung und Betrieb in konkrete Softwaresysteme übersetzt werden. Die folgenden Kompetenzen und Case Studies dokumentieren die technische Substanz dahinter.
Engineering-Kompetenzen
Von realen Abläufen zu produktiven Softwaresystemen.
AutoFlow Robotics verbindet Prozessverständnis, Systemarchitektur, Produktentwicklung und Produktivbetrieb. Die technischen Nachweise zeigen, wie diese Fähigkeiten praktisch umgesetzt werden – Technologien bleiben Mittel zum Zweck.
Prozess- & Systemarchitektur
Wir übersetzen Arbeitsabläufe, Rollen, Geschäftsregeln, Ausnahmen und Systemgrenzen in ein explizites Domänen- und Architekturmodell.
- Domänenmodellierung
- Workflow-Design
- Mandantenarchitektur
- Daten- & Berechtigungsgrenzen
- Integrationsdesign
Full-Stack-Produktentwicklung
Wir entwickeln vollständige Anwendungssysteme – vom Interface und der serverseitigen Logik bis zu Datenmodell, APIs und Infrastruktur.
- Next.js / React
- TypeScript / Node.js
- PostgreSQL / Prisma
- Object Storage
- APIs
KI-gestützte Entscheidungssysteme
Wir kombinieren KI-gestützte Analyse mit deterministischen Regeln, strukturierten Nachweisen und expliziter menschlicher Prüfung.
- KI-Pipelines
- Deterministische Regeln
- Strukturierte Nachweise
- Human-in-the-loop
- Entscheidungsunterstützung
Engineering für den Produktivbetrieb
Deployment-Architektur, Sicherheitsgrenzen, Datenmigration, Wiederherstellung und Betriebsabläufe werden von Beginn an als Teil des Systems geplant – nicht als nachgelagerte Aufgabe.
- Deployment-Architektur
- Sicherheitsgrenzen
- Kontrollierte Migrationen
- Backup & Recovery
- Betriebs-Runbooks
Ausgewählte Systeme
Drei Systeme. Ein Engineering-Ansatz.
Branche, Produktmodell und technische Aufgabe unterscheiden sich. Gemeinsam zeigen die Systeme, wie Prozessverständnis, Systemarchitektur, Produktentwicklung und Betrieb in unterschiedlichen Systemklassen zusammenwirken.
Automation Assessment Platform
KI-gestützte Bewertungs- und Entscheidungsplattform
Strukturierte Eingaben, deterministische Regeln, Matching und Expertenprüfung.
VerfügbarCase Study ansehenRightSlot
Transaktionales SaaS mit Mandantenarchitektur
Mandantengrenzen, Verfügbarkeitslogik, Buchungstransaktionen und Produktivbetrieb.
VerfügbarCase Study ansehenAFR Smart Operations
Maßgeschneiderte operative Betriebssoftware
Domänenmodellierung, Disposition, mobile Ausführung und Betriebsarchitektur.
Umgesetzte ReferenzCase Study ansehen
Engineering Case Study 01 · KI- und Entscheidungsarchitektur
VerfügbarAutomation Assessment Platform
Verfügbare, herstellerneutrale Bewertungs- und Entscheidungsplattform für industrielle Automatisierung.
Engineering-Frage
Wie wird aus unvollständigen operativen Eingaben eine technisch begründbare Automatisierungsentscheidung?
Die Automation Assessment Platform überführt Fragebogendaten, Prozessparameter und optionale Prozessvideos in eine strukturierte Bewertung. KI-gestützte Prozesszerlegung wird mit deterministischen Regeln, Simulation, herstellerneutralem Matching, ROI-/TCO-Logik und Expertenprüfung zu einer nachvollziehbaren Empfehlung verbunden.
Relevant fürIndustrie- und Prozessengineering, Betrieb, Automatisierung, Beschaffung und Management.
Ablauf des Assessments
- Upload abgeschlossen
- KI Analyse
- Regelwerk
- Experten-Review
- Freigegeben
Prozess-Analyse & Lean Metriken
| # | Prozessschritt | Ist-Zeit | Kategorie | Soll-Zustand / Automatisierung |
|---|---|---|---|---|
| F001 | ProzessschrittRohteile an der Zelle bereitstellen | Ist-Zeit45 s | KategorieNicht wertschöpfend | Soll-Zustand / AutomatisierungNoch nicht gesetzt. |
| F002 | ProzessschrittWerkstück einlegen und spannen | Ist-Zeit30 s | KategorieNicht wertschöpfend | Soll-Zustand / AutomatisierungCobot-Zelle |
| F003 | ProzessschrittBearbeitungszyklus | Ist-Zeit95 s | KategorieWertschöpfend | Soll-Zustand / AutomatisierungNoch nicht gesetzt. |
| F004 | ProzessschrittEntnehmen und entgraten | Ist-Zeit35 s | KategorieWertschöpfend | Soll-Zustand / AutomatisierungCobot-Zelle |
| F005 | ProzessschrittMaße prüfen und dokumentieren | Ist-Zeit25 s | KategorieNicht wertschöpfend | Soll-Zustand / AutomatisierungManuelle Optimierung |
| F006 | ProzessschrittAuf Transportpalette ablegen | Ist-Zeit20 s | KategorieVerschwendung | Soll-Zustand / AutomatisierungCobot-Zelle |
- Wertschöpfend 130 s
- Nicht wertschöpfend 100 s
- Verschwendung 20 s
Ergebnis der Entscheidung
- Erfüllung Anforderungsprofil (Tech-Check)
- Technologie-Matrix
- Anforderungsprofil (Detail)
- Budget-Transparenz
- Alternative Kandidaten
- ROI Kalkulator
- Experteneinschätzung
Abschnitte des entscheidungsreifen Berichts, den ein vollständiges Assessment erzeugt. Die Werte hängen vom bewerteten Prozess ab.
Engineering Scope
Strukturierte Prozessaufnahme
KI-gestützte Aufgabenzerlegung
Regelbasierte Machbarkeitsbewertung
Prozesssimulation und Szenarienvergleich
Herstellerneutrales Lösungs- und System-Matching
ROI/TCO, Expertenprüfung und Reporting
Architektursequenz
- Strukturierte Prozessaufnahme
- KI-gestützte Analyse
- deterministische Regeln
- technische Machbarkeit und Matching
- Expertenprüfung
- strukturierte Empfehlung
Architektur- und Implementierungsnachweise
- Application
- Next.js / React · TypeScript / Node.js
- Data
- PostgreSQL / Prisma · strukturierte Assessment- und Berichtsdaten
- Media
- Privater Object Storage für Prozessmedien und Berichte
- Decision logic
- KI-Analyse · deterministische Regeln · Simulation und Matching
- Engineering control
- Rollenbasierte Expertenprüfung · Freigabe- und Reporting-Workflow
Was dieses System zeigt
KI ersetzt keine fachlich-technische Beurteilung. Sie bereitet Eingaben auf und strukturiert Evidenz; Regeln, Matching und Expertenprüfung halten die Entscheidung nachvollziehbar und kontrollierbar.
Engineering Case Study 02 · Mehrmandanten-SaaS
VerfügbarRightSlot
Verfügbares Buchungs- und Management-SaaS für lokale Dienstleistungsunternehmen.
Engineering-Frage
Wie lassen sich Terminlogik, Kundenbuchung und Anbieterbetrieb in einem gemeinsamen Mehrmandanten-SaaS abbilden?
RightSlot verbindet lokalisierte Anbieter-Storefronts mit mandanten- und rollengetrennten Arbeitsbereichen für Leistungen, Fachkräfte, Arbeitszeiten, Verfügbarkeiten, Reservierungen und Buchungen. Transaktionale Zustände, Benachrichtigungen und private Medienflüsse halten den öffentlichen Kundenweg und den internen Anbieterbetrieb in einem Domänenmodell zusammen.
Relevant fürLokale Dienstleistungsunternehmen mit terminbasierten Leistungen und ihre Kundinnen und Kunden.
Engineering Scope
Mandantenfähige Anbieter-Arbeitsbereiche
Rollenbasierte Verwaltung von Leistungen, Fachkräften und Teams
Verfügbarkeits-, Kalender- und Ausnahmelogik
Lokalisierte Storefront und Kunden-Buchungsprozess
Transaktionale Reservierungs-, Buchungs- und Stornierungsabläufe
Benachrichtigungs-, Medien- und Integrationsgrenzen
Architektursequenz
- Mandanten- und Rollenmodell
- Leistungen, Fachkräfte und Verfügbarkeit
- lokalisierte Storefront
- Reservierung und Buchung
- Benachrichtigung und Medien
- Produktivbetrieb
Architektur- und Implementierungsnachweise
- Application
- Next.js / React · TypeScript / Node.js
- Data and tenancy
- PostgreSQL / Prisma · Shared-Schema-Mandantenarchitektur
- Identity and access
- Auth.js · serverseitige Mandanten- und Berechtigungsgrenzen
- Transactions
- Verfügbarkeits-, Reservierungs-, Buchungs- und Benachrichtigungszustände
- Integrations
- Transaktionale E-Mail · privater Object Storage · Stripe-Connect-Integrationsgrenze
- Operations
- Versionierte Releases · Rollback · Backup- und Recovery-Verfahren
Was dieses System zeigt
RightSlot zeigt, wie ein öffentlicher Kundenprozess und mandantengebundene Anbieterprozesse in einem transaktionalen Domänenmodell zusammenarbeiten können, ohne Mandanten-, Rollen- und Zustandsgrenzen aufzulösen.
Engineering Case Study 03 · Operative Prozessdigitalisierung
Umgesetzte ReferenzAFR Smart Operations
Umgesetzte Referenz und anpassbare Branchenlösung für Handwerks- und Außendienstbetriebe.
Engineering-Frage
Wie wird aus einem realen Handwerksprozess ein maßgeschneidertes digitales Betriebsmodell, ohne ihn in generische Softwarestrukturen zu zwingen?
AFR Smart Operations wurde zuerst für die AFG Elektrotechnik GmbH umgesetzt. Das System übersetzt Einsatzplanung, Aufträge, Kunden, Mitarbeiter, Teams, Arbeitszeiten, Abwesenheiten, Dokumente und mobile Ausführung in rollengetrennte operative Arbeitsbereiche.
Relevant fürHandwerks- und Außendienstbetriebe sowie Dispositions-, Betriebs- und Administrationsteams.
Einsatzplanung
Kalenderwoche 38
| Funktionsmodule | Mo | Di | Mi | Do | Fr |
|---|---|---|---|---|---|
| Team Montage | 07:30–12:00Schaltschrank umrüstenIndustriepark Ost | 08:00–15:30Unterverteilung erneuernNordstadt | 07:30–11:00Ladeinfrastruktur montierenWeststadt | ||
| Team Service | 09:00–11:30E-Check GewerbeeinheitWeststadt | 13:00–14:30Störung HallenbeleuchtungSüdhafen | 08:00–09:30Vor-Ort-Termin NeubauNordstadtMitarbeiter abwesend |
Ungeplant
- Wartung NotbeleuchtungSüdhafen
- Prüfung ortsveränderlicher GeräteIndustriepark Ost
Konflikte
Mitarbeiter abwesend
Vor-Ort-Termin Neubau, Donnerstag
- Termine
- 6
- Ungeplant
- 2
- Konflikte
- 1
Techniker-App
Einsatz
Unterverteilung erneuern
Mi · 08:00–15:30
OrtNordstadt
Ablauf
- Geplant
- Fahrt läuft
- Angekommen
- In ArbeitAktueller Status
- Abgeschlossen
Arbeit beenden
Beendet die Arbeitszeit-Erfassung.
Zeiterfassung
- Fahrzeit
- 35 min
- Arbeitszeit
- 3 h 10 min
- Pause
- 30 min
- Gesamt
- 3 h 45 min
Dokumente
- Foto vor OrtVerteilung, Zwischenstand
- SprachnachrichtRückfrage Materialbedarf
- Einsätze
- Zeiten
- Urlaub
- Bericht
Engineering Scope
Einsatzplanung und Auftragskoordination
Kunden-, Mitarbeiter- und Teamdomänen
Arbeitszeit-, Abwesenheits- und Statusabläufe
Auftragsbezogenes Dokumentenmanagement
Mobile Techniker- und Außendienstabläufe
Rollen-, Mandanten- und Administrationsgrenzen
Architektursequenz
- Operativer Ist-Prozess
- Domänenmodell
- rollengetrennte Arbeitsbereiche
- Planung und Ausführung
- Dokument- und Datenflüsse
- Produktivbetrieb
Architektur- und Implementierungsnachweise
- Application
- Next.js / React · TypeScript / Node.js
- Data
- PostgreSQL / Prisma · mandantenbezogenes operatives Datenmodell
- Identity and access
- Auth.js · serverseitige Rollen- und Routengrenzen
- Documents
- Privater Object Storage · kurzlebige signierte Zugriffe
- Mobile execution
- Responsive Techniker-Oberfläche · installierbare PWA
- Production
- Docker Compose · Caddy · Deployment-, Backup- und Betriebs-Runbooks
Was dieses System zeigt
AFR Smart Operations zeigt, wie maßgeschneiderte Betriebssoftware reale Verantwortlichkeiten, Übergaben und Ausnahmen abbilden kann, statt einen Betrieb in generische Modulstrukturen zu zwingen.
Engineering-Philosophie
Software folgt dem Prozess.
Gute Software beginnt nicht mit Code, sondern mit dem Verständnis dafür, wie Arbeit tatsächlich geschieht: wo Entscheidungen fallen, Randbedingungen gelten, Ausnahmen auftreten und Verantwortung übergeben wird.
Prozess vor Code
Wir modellieren Akteure, Entscheidungen, Randbedingungen, Ausnahmen und Datenflüsse, bevor wir uns auf eine Umsetzung festlegen.
Architektur vor Features
Features folgen aus einem kohärenten Systemmodell. Wir entwerfen für klare Verantwortlichkeiten, Wartbarkeit und Betrieb – nicht für isolierte Funktionslisten.
KI mit fachlich-technischer Kontrolle
KI bereitet Analysen vor, strukturiert und beschleunigt sie; sie ersetzt keine fachlich-technische Beurteilung. Deterministische Regeln, strukturierte Nachweise und menschliche Prüfung bleiben dort explizit, wo Verantwortung zählt.
Produktivbetrieb ist Teil des Engineerings
Deployment, Sicherheitsgrenzen, Datenintegrität, Wiederherstellung und Betriebsverfahren gehören zum Produkt – nicht zu einer späteren Restaufgabe.
Vorgehen
Von der operativen Realität zum funktionierenden System.
Unser Vorgehen verbindet fachliches Verständnis mit technischer Umsetzung. Jede Phase erzeugt explizite Entscheidungen und einen überprüfbaren Übergang zur nächsten.
- 01
Operative Realität verstehen
Wir erfassen Akteure, Verantwortlichkeiten, Entscheidungen, Randbedingungen, Ausnahmen und Informationsflüsse – und trennen beobachtete Fakten von Annahmen.
- 02
System strukturieren
Operative Anforderungen werden in ein Domänenmodell mit Rollen, Zuständen, Daten- und Systemgrenzen sowie Integrationen übersetzt. Wesentliche Entscheidungen bleiben explizit und nachvollziehbar.
- 03
Kernablauf umsetzen
Wir bauen zuerst den wichtigsten End-to-End-Prozess. Schnittstellen, Verantwortlichkeiten und Zustandswechsel bleiben klar; unnötige Komplexität wird vermieden.
- 04
Validieren, betreiben und weiterentwickeln
Wir prüfen reale Szenarien und Randfälle, führen Änderungen mit kontrollierten Migrationen und Deployment-Prüfungen in den Produktivbetrieb und entwickeln das System auf Basis realer Betriebserfahrungen weiter.
Die Systeme unterscheiden sich in Branche und Produktmodell. Gemeinsam ist ihnen ein Vorgehen, das beim realen Prozess beginnt und bis in den produktiven Betrieb reicht.
Vorhaben besprechenKontakt
Lassen Sie uns Ihr Softwarevorhaben strukturiert besprechen.
Beschreiben Sie den operativen Prozess, die beteiligten Rollen und das Ziel, das Sie mit der Software erreichen möchten. Wir prüfen gemeinsam, welche Struktur, Systemgrenzen und nächsten Schritte sinnvoll sind.
UnternehmenAutoFlow Robotics s.r.o.
Hilfreicher Kontext für die erste Anfrage
Aktueller Prozess oder Arbeitsablauf
Welche operative Arbeit soll die Software unterstützen — und wie läuft sie heute ab?
Beteiligte Rollen und Verantwortlichkeiten
Wer plant, entscheidet und arbeitet mit dem System im Alltag?
Gewünschtes Ziel oder Entscheidungsbedarf
Welches Ergebnis oder welche Entscheidung soll die Software ermöglichen?
Bestehende Systeme und relevante Rahmenbedingungen
Welche Systeme, Integrationen oder organisatorischen Grenzen sind bereits relevant?
Geeignet für Anfragen zu bestehenden Produkten, vergleichbaren Betriebssoftware-Lösungen und individueller Softwareentwicklung. Nicht jede Anfrage wird zum Projekt — zunächst klären wir gemeinsam den passenden Rahmen.