Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung, die einen monatlichen Kundenbericht für eine Industrieanlage erstellt: ein klarer Überblick plus die wichtigsten Kennzahlen in einem konsistenten, kundengerechten Format.

Man richtet sie auf einen Ordner mit SCADA-Exporten, und sie erzeugt einen eigenständigen Bericht: ein interaktives Dashboard, das ohne Server in jedem Browser öffnet, sowie eine zusammengeführte Arbeitsmappe mit allen abgeleiteten Kennzahlen. Das Dashboard ist so gegliedert, wie die Anlage tatsächlich beurteilt wird - Produktqualität, Anlagenausbeute, Zulauf und Mehrschichtfiltration, danach jede RO-Stufe und die EDI-Stufe - mit normiertem Differenzdruck, Membranpermeabilität und Stufenausbeute als berechneten Größen statt als Augenmaß, und mit dem laufenden Monat im Vergleich zum Vormonat.

Standardisiert das Kundenreporting, reduziert Übertragungsfehler und entlastet die Ingenieurzeit von der manuellen Dokumentenerstellung. Die Anwendung wird als einzelne Windows-Datei ausgeliefert und läuft damit auf einem Anlagen-PC ohne installiertes Python; die Notizen des Betreibers werden zusammen mit den Daten gespeichert. Der Ingenieur des Kunden bedient die Anwendung selbst; ich unterstütze mit Beratung und Anpassungen auf Anfrage.

Schulung von Ingenieuren und Führungskräften im Einsatz von KI-Werkzeugen für die tägliche Arbeit - von der Berichtsautomatisierung über die Datenanalyse bis zum Entwurf technischer Dokumentation.

Praxisnahe Befähigung, die einem Team die sofortige Einführung von KI-Workflows ohne große IT-Investition ermöglicht und konsistente, gut strukturierte Ergebnisse liefert.

Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung, die wöchentliche Leistungsberichte für industrielle Wasser- und Abwasserbehandlungsanlagen erstellt - mit integrierter BI für den internen Gebrauch.

Wandelt Rohdaten aus dem Betrieb, PLC-Exporte und Laborergebnisse in strukturierte, konsistente Wochenberichte mit zentralen Betriebskennzahlen um - Durchflüsse, biologischer Prozess, Rückgewinnung und Biomasse-Analyse - und reduziert die Bearbeitungszeit von Stunden auf Minuten bei besserer Nachvollziehbarkeit. Die Ausgabe ist eine eigenständige, interaktive HTML-Seite (Plotly-Diagramme, fixierte Navigation, narrative Zusammenfassungen). Ich betreibe die Anwendung und erstelle die Wochenberichte für den Kunden selbst.

Ein anonymisiertes Live-Beispiel-Dashboard ist oben verlinkt; Kundennamen und Standorte wurden entfernt.

Kommunale Kläranlagen schulden den Behörden eine feste Reihe periodischer Berichte in vorgegebenem Format. Diese von Hand aus Labor-PDFs, täglichen Feststoffblättern und Betriebsprotokollen zusammenzustellen, ist langsam, und jede manuelle Übertragung ist ein Compliance-Risiko.

Entwicklung von Desktop-Anwendungen, die die geforderten Berichte direkt aus den Anlagendaten erzeugen: Labor-PDFs werden in strukturierte Datensätze geparst, Betriebs- und Anlagendaten aus den vorhandenen Tabellen gelesen, und die Arbeitsmappe der Behörde wird abgabefertig geschrieben.

Die harte Randbedingung war die Zielumgebung. Die Anwendungen laufen auf Büro-PCs der Anlagen ohne installiertes Python und mit eingeschränkten IT-Rechten. Jede App wird daher als eigenständige, gefrorene Windows-Anwendung in einem Zip ausgeliefert: entpacken und doppelklicken, ohne Installer und ohne Administratorrechte.

Die App der ersten Anlage wurde zur Vorlage. Die gemeinsame Methode - Architektur, Paketierung, Auslieferung und die Umgehungen für gesperrte Arbeitsrechner - wurde einmal dokumentiert und wiederverwendet, sodass die zweite Anlage eine Konfigurations- und Zuordnungsaufgabe war und kein Neubau.

Ein regulierter Abwasserbetreiber muss monatlich und je Anlage nachweisen, dass das Probenahmeprogramm tatsächlich durchgeführt wurde. Der Nachweis trifft als Labor-PDF per E-Mail ein; die Verpflichtung steht in einem separaten Probenahmeplan. Ein Abgleich fand faktisch erst nach Monatsabschluss statt.

Entwicklung einer Anwendung, die diesen Abgleich laufend durchführt: Sie liest jeden eingehenden Laborbericht, erkennt Anlage, Probenahmestelle und Berichtsmonat, erfasst die eingegangenen Pflichtanalysen, legt das PDF in einem Archiv je Anlage und Monat ab und erzeugt einen Fehlbericht, der offene Punkte ausweist, solange noch Zeit zum Nachbeproben bleibt.

Bewusst zuerst auf Vollständigkeit ausgelegt - ist die geforderte Probe und Analyse eingegangen - statt sofort auf Grenzwertalarme zu springen. Ein eigener Exportschritt schreibt inzwischen jeden Messwert als CSV und macht damit eine spätere Grenzwertüberwachung möglich, ohne sich darauf festgelegt zu haben, bevor die Daten belastbar waren.

Eine Abwasserbehandlungsanlage braucht ihre Steuerungslogik zweimal: einmal als Betriebsablaufbeschreibung, auf die sich Ingenieure und Kunde einigen, und noch einmal als Kontaktplan in der SPS. Der zweite Durchgang ist mechanisch, langsam und die Stelle, an der beide auseinanderlaufen.

Zuerst wurde die Steuerungsbeschreibung erstellt - Betriebsablauf, Ventil- und Motortabelle sowie Stör- und Alarmliste - und daraus das SPS-Programm generiert. Ein Generator steuert die Engineering-Schnittstelle von Siemens TIA Portal direkt an: Er erzeugt die globalen Datenbausteine, die wiederverwendbaren Funktionsbausteine für Motor und Ventil, die Funktionen für Ausgleichsbecken, Mischer und Flotationsbeschickung, die Störungsaggregation und den Hauptbaustein, und schreibt Kontaktplan-Netzwerke statt von Hand gezeichneter Strompfade.

Es geht nicht um Tippgeschwindigkeit. Die dokumentierte Beschreibung wird zur einzigen Quelle der Wahrheit: Eine Änderung des Ablaufs ist eine Änderung an einer Stelle, und das erzeugte Programm entspricht dem Dokument, gegen das es freigegeben wurde.

Aufbau der Datenpipeline hinter den Anlagenberichten: Ein automatisierter Crawler holt Sensorhistorien und Alarmprotokolle aus einem entfernten SCADA-Portal, führt sie mit den wöchentlichen Laborergebnissen zusammen und übergibt einen einzigen sauberen Datensatz an die Berichtserzeugung.

Drei bislang manuell zusammengetragene Quellen - Prozesstags, Alarmereignisse und Labor-PDFs - werden nun planmäßig zusammengeführt und gegeneinander abgeglichen. Auf dieser Grundlage erzeugt die Pipeline ein monatliches HTML-Dashboard und einen Word-Anhang in dem Format, das der Kunde bereits kennt. Dieselbe Engine wird je Kunde konfiguriert: Eine weitere Anlage ist eine Konfigurationsdatei, kein neues Projekt, und sie wurde inzwischen für einen zweiten Standort ausgerollt.

Die verfahrenstechnische Logik ist explizit und nachprüfbar, nicht versteckt: Temperaturnormierung, Membranpermeabilität, Stufenausbeute und Auslegungsdurchflüsse sind je Anlage definiert und neben dem Code dokumentiert.