Wissen lag verstreut in tausenden Dokumenten und Silos — Mitarbeitende fanden die richtige Information nur mühsam und langsam.

Ein maßgeschneiderter GenAI-Assistent direkt in Microsoft Teams erschließt über 1.000 Dokumente (Word, PowerPoint, PDF) — mit rollenbasierter Zugriffssteuerung auf Basis von Azure OpenAI und Brownfield-Integration in bestehende Prozesse.

Sicherer Wissenszugriff in Sekunden — abteilungsübergreifend.

Schulungs- und Wissensdokumente wurden manuell von externen Dienstleistern erstellt — ein ressourcenintensiver, langsamer Prozess.

Ein KI-Agentensystem lässt Fachabteilungen Vorlagen autonom ausfüllen und speichert Wissen nachhaltig in einem Knowledge Graph — als Basis für weitere Automatisierung.

Schlankerer Prozess bei besserer, durchsuchbarer Wissensbasis.

Service-Fälle wurden manuell kategorisiert, geprüft und eskaliert — fehleranfällig, langsam und mit wachsendem Backlog.

Eine cloud-native KI-Lösung aus Azure Functions und Azure OpenAI klassifiziert Fälle automatisch, erkennt Muster und generiert Lösungsvorschläge — modular über APIs in die bestehende Systemlandschaft integriert.

Weniger manueller Aufwand, frühere Mustererkennung, konsistentere Entscheidungen.

Frühe Fehlererkennung war in einer heterogenen Systemlandschaft mit vielen manuellen Analyseschritten kaum möglich.

Eine automatisierte Datenpipeline bündelt alle relevanten Quellen aus dem Data Lake; Machine-Learning-Modelle verdichten Zeitreihen zu Fehlermuster-Kandidaten und identifizieren Hochrisiko-Prozessschritte.

Robustes ML-Modell als Fundament für eine stabile, zukunftsfähige Produktion.

Eingehende Auftrags-PDFs mussten manuell ausgelesen und ins System übertragen werden — zeitaufwändig und fehleranfällig.

Power Automate erfasst PDFs aus E-Mails, AI Builder extrahiert die Auftragsdaten, in einer Power App prüfen und bestätigen Nutzer. Bestätigte Daten fließen automatisch weiter, Korrekturen trainieren das Modell kontinuierlich.

Skalierbar auf weitere Dokumenttypen — mit kontinuierlich lernendem Modell.

Vertragsdaten lagen unstrukturiert im SAP-System — ohne belastbare KPIs für Preisplanung und Controlling.

Eine Power-Apps-Umgebung mit Dataverse als „Single Source of Truth", automatisierter, event-getriebener Datenintegration und einem Best-Practice-Datenmodell — mit aussagekräftigem Reporting in Power BI.

Verlässliche KPIs und intuitives Reporting auf einer sauberen Datenbasis.

Die CSRD verlangt die zentrale Erstellung, Freigabe und Einbindung von über 800 wesentlichen Nachhaltigkeitspunkten in den Lagebericht.

Eine agil umgesetzte Power-Platform-Lösung (Power Automate, Microsoft Lists, Teams) bildet den durchgängigen, qualitätsgesicherten ESRS-Prozess ab.

Zentralisierter, prüfsicherer Prozess statt verteilter Einzelschritte.

Stammdaten (SAP RE-FX) waren inkonsistent und dupliziert — keine verlässliche Basis für Reporting und Analytics.

Eine einheitliche Datenbasis auf Microsoft Fabric mit Bronze-/Silver-/Gold-Layern, strikten Validierungs- und Matching-Regeln, Governance und Back-to-SAP-Integration.

Skalierbare, KI-fähige Datenbasis mit automatisierten Quality-Checks.

Emissionsdaten lagen in über 20 Excel-Quellen verteilt — ohne Gesamtbild und mit hohem Risiko bei den CO₂-Flottenzielen.

Eine zentrale Datenplattform auf Azure Databricks (PySpark, ADLS) führt als Data Mesh mehr als 20 Quellen zusammen und liefert Entscheidungsanalysen und Reporting.

Verlässliche Datenbasis für sechs Fachbereiche und schnellere Entscheidungen.

Ein Start-up wollte F&E und Betrieb datengetrieben beschleunigen — ohne bestehende Dateninfrastruktur.

Eine Cloud-Infrastruktur auf Microsoft Azure mit Azure DevOps (CI/CD) und einem Databricks-basierten Data Lake & Warehouse; Near-Realtime-IoT-Ingestion über Azure IoT Hub.

Eine mitwachsende Architektur mit transparenter Kostenstruktur.

Geschäftskritische Systeme liefen im eigenen Rechenzentrum — ohne skalierbare, global verfügbare Plattform.

Eine durchgängige Cloud-Transformation: IT-Cloud-Strategie, Azure Landing Zone (Governance, ISO 27001), Migration der Kernsysteme, Refactoring und laufender Betrieb im 2-Schicht-Modell mit Rufbereitschaft.

Sichere Azure-Plattform für globale Rollouts bei minimaler Downtime.

Eine geschäftskritische, global ausgerollte Plattform muss rund um die Uhr sicher, performant und verfügbar laufen — über mehrere Regionen hinweg.

Ein dediziertes Level-2/3-Support-Team übernimmt Monitoring, Wartung und kontinuierliche Optimierung der Azure-Infrastruktur — mit proaktivem Monitoring, geplanten Updates und dokumentierten Best Practices.

Hohe Verfügbarkeit und schnelle Reaktionszeiten — wir bauen nicht nur, wir betreiben auch.

Für eine neue, cloud-basierte Routenoptimierungs-App fehlte eine sichere, skalierbare und konforme Cloud-Basis.

Ein neuer Azure-Tenant nach ISO-27001-Best-Practices — mit Governance, Security, Tagging- und Naming-Standards, vollständig dokumentiert und an das Kundenteam übergeben.

Sichere, skalierbare Plattform termingerecht zum App-Launch.

Die Cloud-Kosten der Plattform stiegen — ohne kontinuierliches Monitoring und systematische Optimierung.

Eine FinOps-Analyse mit Rightsizing von virtuellen Maschinen, Reserved Instances und Savings Plans sowie kontinuierlichem Monitoring der Kostentreiber.

Planbare, transparente Kosten bei besserer Ressourcenauslastung.

Ein gewachsenes SAP-ERP musste über mehrere Standorte hinweg auf SAP S/4HANA migriert werden — ohne Datenverlust und ohne Betriebsunterbrechung.

End-to-End-Migration mit Datenstrategie, Mapping und Qualitätssicherung, Staging-Tabellen, umfassenden Testzyklen und einer eng gesteuerten Cut-over-Phase — abgestimmt mit Fachbereichen, Implementierungspartnern und Betrieb.

Termingerechter Go-Live mit voller Datenqualität und sofortiger Betriebsbereitschaft.

Mitarbeitende sollten das Potenzial von Microsoft Copilot und eigenen KI-Agenten ausschöpfen — es fehlte aber an praktischem Know-how und Leitplanken.

Ein praxisorientierter Hands-on-Workshop führt Copilot-Pro-Anwender durch Copilot in Word/Excel/PowerPoint und den Agent-Builder in Copilot Studio — inklusive Wissen, Tools, Triggern und Orchestrierung sowie Live-Prototypen.

Anwender bauen eigene Low-Code-Agenten — wir befähigen Teams, nicht nur Technik.

Die Verfügbarkeit von Ladestationen entscheidet über die Zufriedenheit der E-Fahrer — Fehler mussten schneller erkannt und behoben werden.

Eine „Virtual Helpdesk Engine" ergänzt die KI-basierte SaaS-Lösung um konkrete Handlungsempfehlungen: Fehlercode-Tabelle, Trigger-Logik und Korrekturmaßnahmen, gestützt auf Benchmark- und Betriebsdaten.

Schnellere Störungsbehebung und höhere Uptime als klarer Mehrwert im SaaS-Modell.

Ein Klinikbetreiber wollte seine Standorte dekarbonisieren — ohne belastbare Datenbasis zu Energiezustand und CO₂-Risiken der Liegenschaften.

Strukturierte Erfassung und Aufbereitung der Gebäude- und Energiedaten, CRREM-Analyse je Objekt zur Bestimmung des CO₂-Fußabdrucks und Identifikation von Stranded-Asset-Risiken — mit standortspezifischen Profilen und Priorisierung.

Faktenbasierte Roadmaps statt Bauchgefühl — priorisiert nach CO₂-Wirkung und Risiko.

Eine öffentliche Organisation benötigte ein neues CRM-System — mit transparenter, prüfsicherer Vergabe und hoher Akzeptanz der Mitarbeitenden.

End-to-End-Begleitung von der strukturierten Anforderungsaufnahme über ein vergaberechtskonformes Auswahlverfahren (u. a. Dynamics 365) bis zum Change-Management mit Netzwerk aus Change-Agents und gezielter Kommunikation.

Objektive, nachvollziehbare Entscheidung und hohe Akzeptanz — Technologie und Menschen im Gleichschritt.

IT-Service-Reports wurden manuell zusammengestellt — aufwändig, langsam und ohne belastbare SLA-Transparenz.

Auf Basis optimierter Rohdaten wurden KPIs (Volumen, Qualität, SLA) definiert und in automatisierten, self-service-fähigen Power-BI-Reports mit Row-Level-Security visualisiert — inklusive Change-Management und Schulung.

Tagesaktuelle Transparenz für Incident-, Service- und Qualitätsmanagement.

Zahlreiche Prozesse in Investment und Anleihen liefen manuell — zeitaufwändig, fehleranfällig und schwer prüfbar.

Einführung von Robotic Process Automation samt Aufbau eines RPA-Kompetenzzentrums: manuelle Abläufe wurden bewertet, modelliert, als Bots umgesetzt und in den Produktivbetrieb überführt — mit langfristigem Support.

Durchgängig automatisierte Prozesse mit nachweisbarer Fehlerquote und gesicherter Compliance.

Patientinnen und Patienten fehlte ein zentraler, einfacher Draht zur Klinik — von der Kontaktaufnahme über Termine bis zur Nachsorge.

Eine patientenzentrierte App bündelt alles an einem Ort: passende Ansprechpartner finden und direkt per Chat kontaktieren, Terminerinnerungen und intelligente Nachsorge — cloud-nativ auf Azure betrieben und weiterentwickelt.

Spürbar bessere Patient Experience und entlastete Klinikabläufe.

Der cross-funktionale Produktentstehungsprozess (PEP) verlief über verteilte Systeme und Excel-Dateien — ohne Gesamtsicht, mit Medienbrüchen und hohem manuellem Aufwand.

Eine zentrale Power-Platform-Lösung mit Dataverse als „Single Source of Truth" bildet den gesamten PEP von der Idee bis zum Launch ab — inklusive automatisierter Benachrichtigungen, Echtzeit-Statusverfolgung und Copilot-gestützter Auswertung.

Schnellere, qualitativ bessere Markteinführung bei deutlich weniger manuellem Aufwand.

Auftrags- und Verkaufsregeln waren dezentral und uneinheitlich verwaltet — Händlersteuerung und Vertragszugriff waren aufwändig und intransparent.

Eine zentrale Lösung auf Power Platform und Microsoft Fabric verwaltet und bewertet das gesamte Auftragssystem inklusive flexibler Verkaufsregeln — mit schnellem, Copilot-gestütztem Zugriff auf Verträge und Vereinbarungen.

Effizientere Händlersteuerung und fundiertere, schnellere Verkaufsentscheidungen.

Unternehmenswissen war über viele Quellen verteilt — die Suche nach verlässlichen Informationen kostete Mitarbeitende viel Zeit.

Ein GenAI-Wissensassistent auf Basis von Azure OpenAI bündelt verteiltes Wissen und beantwortet Fragen im Self-Service — direkt im Arbeitskontext und Copilot-integriert.

Schneller, verlässlicher Wissenszugriff und spürbar entlastete Mitarbeitende.

Über 600 Tochtergesellschaften meldeten ihre Jahresabschlussdaten über mehr als 15 Formulare — manuell, fehleranfällig und mit hohem Abstimmungsaufwand in der Zentrale.

Eine Power App mit Dataverse erfasst die Finanzdaten dezentral, prüft sie über 40+ Logikregeln automatisch und konsolidiert sie zu einem einheitlichen Konzernbericht — inklusive Rollen-/Rechtekonzept und auditfähiger Aufbereitung für externe Prüfer.

Verlässliche, prüfsichere Abschlüsse bei deutlich entlasteter Konzernzentrale.

Die finale Palettenprüfung vor dem Versand erfolgte manuell — langsam, fehleranfällig und ohne durchgängige Dokumentation.

Eine Power-Platform-App digitalisiert die Warenausgangsprüfung auf Paletten- und Artikelebene, dokumentiert Fehler samt Korrekturmaßnahmen und liefert über eine angebundene REST-API Echtzeit-KPIs ins Reporting.

Höhere Produktqualität und Auditfähigkeit bei deutlich kürzeren Prüfzeiten.

Zeitkritische Sondertransport-Aufträge wurden uneinheitlich gesteuert — ohne durchgängige Dokumentation, synchrone Datenbasis und transparente Vergabe.

Eine Power-Platform-App steuert Sondertransporte end-to-end: Auftrags- und Auktionsprozess, Aufteilung großer Sendungen, Routen- und Kostenoptimierung sowie rollenbasierte Echtzeit-Daten — inklusive automatisierter Freigaben und Statusverfolgung.

Schnellere, nachvollziehbare Abwicklung mit lückenloser Dokumentation und Kostentransparenz.

Hardware-Bestellungen bei der IT liefen über informelle Wege — langsam, schwer nachverfolgbar und mit hohem Abstimmungsaufwand.

Eine Power-Platform-App lässt Mitarbeitende Hardware aus einem Katalog bestellen, steuert Genehmigungen automatisiert und macht Bestellstatus sowie KPIs in einem integrierten Power-BI-Dashboard transparent.

Schnellere Beschaffung, klare Audit-Spur und entlastete IT-Abteilung.

Die Halbleiterkrise machte fehlende Transparenz über Komponenten und Lieferketten teuer — Risiken ließen sich kaum frühzeitig erkennen.

Eine zentrale Halbleiter-Datenbank in Dataverse konsolidiert Bauteile und ECUs, bündelt BOM-Reporting und liefert rollenspezifische Dashboards (Geo, Bedarf, Substitute) für eine datenbasierte, schnelle Reaktion auf Marktveränderungen.

Klare Sicht auf Komponenten und Lieferketten — als Basis für strategische Planung und Risikomanagement.

Beim Anlauf einer neuen Fahrzeuggeneration traten Steuergeräte-Fehler auf — die Analyse erfolgte fahrzeugindividuell, ohne Blick auf das gesamte Produktionsvolumen.

Fehler-Logs werden als CSV extrahiert und mit Microsoft Fabric (Data Factory, PySpark-Notebooks, OneLake) aufbereitet und analysiert — Muster und Hochrisiko-Ursachen werden über das gesamte Volumen hinweg transparent in Power BI.

Von der Einzelfall- zur systemischen Analyse — proaktive Korrekturmaßnahmen und stabilerer Anlauf.

Pflichtenhefte wurden in der Angebots- und Vertragsphase manuell als Dokumente gepflegt — Versionschaos, langsame Freigaben und fehlende Revisionssicherheit.

Eine Power App digitalisiert den gesamten Pflichtenheft-Prozess: kundenspezifische Dokumente, modulare Auswahl von Kapiteln, schnelle Versionierung, elektronische Signatur und Verschlüsselung — mit Freigabe-Workflows und Live-Reporting.

Revisionssichere, schnelle Dokumentenprozesse — weniger Aufwand, klare Nachvollziehbarkeit.

Schienentransporte für die Fertigwarenverteilung waren über mehrere Standorte und externe Dienstleister verteilt — manuelle Koordination, fehlende Echtzeit-Transparenz und spät erkannte Abweichungen.

Eine modellgetriebene Power App bündelt Transportaufträge, Waggonzuordnung und Sendungsstatus. Automatische Synchronisierung zwischen ERP und Logistikdienstleistern, eingebettete Power-BI-Dashboards für KPIs und CO₂-Analyse sowie konfigurierbare Eskalationslogik schaffen End-to-End-Transparenz.

Verlässlichere Lieferungen und weniger manuelle Koordination — auf einer skalierbaren Datenbasis.

Qualitätstickets externer Dienstleister wurden in einem Legacy-Setup aus Python/Jira verwaltet — verteilte Prozesse, langsame Freigaben und fehlende Transparenz.

Eine skalierbare Power-Platform-Lösung vereint Ticket-Erstellung, Tracking und Qualitäts-Checklisten in einer Plattform — mit automatisierten Benachrichtigungen, Eskalations-Workflows, anpassbaren Ticket-Typen und integriertem Dashboard für Status und Performance.

Einheitliche, schnellere Ticket-Prozesse mit voller Transparenz — statt Insellösung.

Die quartalsweise Partnerbewertung lief über manuelle Excel-Listen — intransparent, fehleranfällig und ohne verlässliche Nachverfolgung.

Eine Power-Platform-App digitalisiert den Bewertungsprozess: automatisierte Quartals-Erinnerungen, geteilte Sichtbarkeit der Bewertungen für konstruktiven Austausch und ein Dashboard für abgeschlossene, laufende und überfällige Bewertungen.

Transparente, nachvollziehbare Partnerbewertung mit höherer Termintreue und Datenqualität.

Vertrieb und Kunden konnten die langfristigen Gesamtkosten (TCO) von Ladelösungen nur schwer vergleichen — verteilte Daten, manuelle Kalkulationen und intransparente Kostenstrukturen.

Ein digitaler TCO-Rechner als Power App bündelt Produkt-, Service- und Finanzdaten in Dataverse. Interaktive Szenarien simulieren Standort-, Hardware-, Service- und Betriebskosten in Echtzeit und visualisieren Lebenszykluskosten je Ladermodell und Kundensegment.

Transparente, datenbasierte Investitionsentscheidungen — und ein schnellerer Vertriebsprozess.

Die Nacharbeit von Lieferanten wurde über manuelle Tabellen verfolgt — fehlende Transparenz, langwierige Ursachenanalyse und kaum belastbare KPIs.

Ein interaktives Power-BI-Dashboard konsolidiert mehrere Datenquellen (u. a. ERP und Qualitätssysteme) und bildet die Lieferantenperformance über fünf Hierarchieebenen ab — mit Drill-downs, Bookmarks und KPI-Sicht zur schnellen Identifikation von Ursachen und Hochrisiko-Lieferanten.

Transparente Lieferantenqualität und schnellere Root-Cause-Analyse entlang der Lieferkette.

CO₂-Reduktionspfade und Batteriebedarf hingen von verteilten OEM-, Lieferanten- und Regulatorik-Daten ab — Szenarioplanung war langsam und schwer nachvollziehbar.

Eine zentrale Datenarchitektur vereint Verkaufs-, Emissions- und Regulatorik-Daten als Basis für zwei verknüpfte Modelle: einen Ramp-down für CO₂-Emissionen und ein Marktmodell für Batteriebedarf. Eine Power App mit Canvas- und modellgetriebenen Komponenten erlaubt interaktive Szenarien mit fixen und dynamischen Parametern.

Schnellere, datenbasierte Szenarioplanung für Emissionsziele und Batteriebedarf.