Projekt-Erfahrungen

Wie aus komplexen Ausgangslagen umsetzbare Lösungen entstanden.

Von Produktionsrückmeldung und Auditstruktur bis zu Datenqualität und KI: Lernen Sie Problem, Vorgehen und Arbeitsergebnisse ausgewählter Projektkontexte kennen.

Ausgewählte Projektkontexte

Vom konkreten Problem zum eingeführten System oder belastbaren Migrationsvorgehen.

Jede Darstellung zeigt die Ausgangslage, den abgegrenzten Beitrag von Evolution Data und das freigegebene Arbeitsergebnis. Nicht freigegebene Kundennamen, Kennzahlen und Zitate bleiben ausgeschlossen.

Case 1

Automotive-nahe Compliance

Anonymisierte Projektdarstellung

TISAX-Begleitung und Informationssicherheitsstruktur

Kundenprofil: Automotive-Zulieferer im Umfeld deutscher Premiumhersteller, Region Stuttgart
Projektstandort: Deutschland / Ungarn
Ansprechpartnerrolle: Informationssicherheitsverantwortung

Ausgangssituation: Ein Unternehmen musste Anforderungen im Bereich Informationssicherheit und Automotive-nahe Compliance strukturierter erfüllen.
Umgesetzte Lösung: Analyse vorhandener Prozesse, Gap-Bewertung, Maßnahmenplanung, Dokumentationsstruktur und Begleitung der Umsetzung.
Qualitative Veränderung: Es entstand eine strukturierte Grundlage für Verantwortlichkeiten, Nachweise, Maßnahmenplanung und technische Umsetzung.

DokumentenstrukturRollenmodelltechnische Kontrollen

Typische Projektanforderung

Typische Erwartung: Anforderungen sollen nicht nur dokumentiert, sondern in Verantwortlichkeiten, Nachweise und umsetzbare technische Schritte übersetzt werden.

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Case 2

Produktion

Anonymisierte Projektdarstellung

Digitales Rückmeldetool für einen Premium-Automotive-Zulieferer

Kundenprofil: High-Class-Zulieferer für Premium- und Sportwagenmarken der Volkswagen-Gruppe, darunter Lamborghini und Porsche
Projektstandort: Bayern / Ungarn
Ansprechpartnerrolle: Produktionsleitung

Ausgangssituation: Produktionsrückmeldungen sollten aus einer gewachsenen, teilweise manuellen Arbeitsweise in einen verlässlichen digitalen Ablauf überführt werden.
Umgesetzte Lösung: Konzeption, Begleitung der Entwicklung und Einführung eines individuellen digitalen Rückmeldetools für produktionsrelevante Daten.
Qualitative Veränderung: Die Rückmeldung wurde als digitaler Prozess mit klaren Datenpunkten, Rollen und Auswertungslogik vorbereitet.

Web-AppDatenbankDashboard

Typische Projektanforderung

Typische Erwartung: Aus einem unübersichtlichen Rückmeldeprozess soll ein klares Systembild mit Datenpunkten, Rollen und Auswertungslogik entstehen.

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Case 3

CRM und Systemintegration

Anonymisierte Projektdarstellung

CRM-Ergänzung für konzernseitig vorgegebene Systemlandschaften

Kundenprofil: Unternehmen mit konzernseitig vorgegebenen Systemen und fachlichen Lücken zwischen CRM, Datenquellen und operativen Prozessen
Projektstandort: Europa
Ansprechpartnerrolle: Vertriebs-, Prozess- und IT-Verantwortung

Ausgangssituation: Vorhandene Konzernsysteme deckten wesentliche fachliche Abläufe und Datenschnittstellen nicht vollständig ab. Informationen mussten über mehrere Systeme und manuelle Zwischenschritte zusammengeführt werden.
Umgesetzte Lösung: Entwicklung und Implementierung eines ergänzenden CRM-Systems mit abgestimmtem Datenmodell, Schnittstellen und vereinfachten Prozessabläufen.
Qualitative Veränderung: Die fachlichen Lücken zwischen den vorgegebenen Systemen wurden in einer anschlussfähigen CRM- und Schnittstellenlogik zusammengeführt.

CRMDatenbankAPIs und Schnittstellen

Typische Projektanforderung

Typische Anforderung: Vorhandene Systeme sollen erhalten bleiben, aber ihre Daten- und Prozesslücken dürfen den operativen Ablauf nicht länger ausbremsen.

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Case 4

SAP- und Datenmigration

Anonymisierte Projektdarstellung

Datenbereinigung und Harmonisierung für SAP S/4HANA

Kundenprofil: Großunternehmen mit mehreren CRM-Systemen, unterschiedlichen SAP-Versionen und einer geplanten Migration auf SAP S/4HANA
Projektstandort: Europa
Ansprechpartnerrolle: IT-, Daten- und Migrationsverantwortung

Ausgangssituation: Daten aus mehreren CRM-Systemen und SAP-Versionen sollten für eine gemeinsame S/4HANA-Zielstruktur bereinigt, abgeglichen und zusammengeführt werden.
Umgesetzte Lösung: Analyse, Strategieentwicklung und Umsetzung eines Datenbereinigungs- und Harmonisierungsprojekts für die Migration auf SAP S/4HANA.
Qualitative Veränderung: Quellunterschiede, Datenrisiken und notwendige Bereinigungsschritte wurden in eine kontrollierbare Migrationslogik und ein gemeinsames Zielbild überführt.

SAP S/4HANASAPCRM

Typische Projektanforderung

Typische Anforderung: Datenprobleme müssen vor der Migration sichtbar werden, statt erst nach dem Go-live im Zielsystem aufzufallen.

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Case 5

Qualitätsmanagement

Anonymisierte Projektdarstellung

Einführung von Layered Process Audits über eine Unternehmensgruppe

Kundenprofil: Unternehmensgruppe mit mehreren Produktionsstandorten im Automotive-Umfeld
Projektstandort: Deutschland / Ungarn
Ansprechpartnerrolle: Qualitätsmanagement

Ausgangssituation: Qualitäts- und Prozessprüfungen sollten über mehrere Standorte oder Gesellschaften hinweg standardisiert werden.
Umgesetzte Lösung: Konzeption und Einführung eines gruppenweiten LPA-Systems inklusive Prozessstruktur, Rollen und digitaler Unterstützung.
Qualitative Veränderung: Die Auditlogik wurde in eine einheitliche, auswertbare Struktur mit Verantwortlichkeiten, Prüfzyklen und Maßnahmenverfolgung übersetzt.

Audit-StrukturDashboardRollenmodell

Typische Projektanforderung

Typische Erwartung: Die LPA-Struktur muss so greifbar werden, dass Standorte, Rollen, Prüfzyklen und Eskalationen einheitlich steuerbar sind.

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Case 6

Systementwicklung

Anonymisierte Projektdarstellung

Entwicklung eines unternehmensinternen MES-/ERP-/PDM-Systems

Kundenprofil: Technischer Fertigungsbetrieb mit ERP-, PDM- und produktionsnahen Sonderprozessen
Projektstandort: Österreich / Deutschland
Ansprechpartnerrolle: IT- und Prozessverantwortung

Ausgangssituation: Bestehende Standardsysteme oder Insellösungen konnten die operativen Anforderungen nicht ausreichend abbilden.
Umgesetzte Lösung: Analyse der Anforderungen, Systemarchitektur, Entwicklung zentraler Module, Schnittstellen und Rollen-/Rechtekonzept.
Qualitative Veränderung: Fachliche Anforderungen, Datenmodell, Schnittstellen und Rollen wurden in eine tragfähige Systemarchitektur überführt.

Web-FrontendDatenbankSchnittstellen

Typische Projektanforderung

Typische Erwartung: Fachliche Anforderungen, Schnittstellen, Rollen und Datenmodell müssen in eine tragfähige Systemarchitektur übersetzt werden.

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Case 7

Datenanalyse

Anonymisierte Projektdarstellung

Datenbereinigung und Datenaufbereitung für operative Steuerung

Kundenprofil: Industrieunternehmen mit gewachsenen Stammdaten, Reporting- und Migrationsanforderungen
Projektstandort: Wien / Bayern
Ansprechpartnerrolle: Operations / Datenverantwortung

Ausgangssituation: Daten waren verteilt, uneinheitlich, doppelt oder unvollständig.
Umgesetzte Lösung: Datenqualitätsanalyse, Dublettenbereinigung, Normalisierung, Anreicherung und Dashboarding.
Qualitative Veränderung: Datenqualität, Quellen, Dubletten und Nutzbarkeit wurden transparent gemacht und in konkrete Bereinigungs- und Strukturierungsmaßnahmen übersetzt.

DatenmodellBereinigungslogikDashboards

Typische Projektanforderung

Typische Erwartung: Datenprobleme sollen nicht abstrakt beschrieben, sondern in priorisierte Bereinigungsmaßnahmen und belastbare Datenflüsse übersetzt werden.

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Case 8

Industrie-KI

Illustratives Beispiel ohne Kundendaten

KI-basierte Qualitätskontrolle in industriellem Umfeld

Kundenprofil: Produzierendes Unternehmen mit visuellen Prüfprozessen und industriellen Qualitätsanforderungen
Projektstandort: Deutschland / Österreich
Ansprechpartnerrolle: Qualitäts- und Digitalisierungsverantwortung

Ausgangssituation: Qualitätsprüfungen waren manuell, zeitaufwendig oder nicht ausreichend skalierbar.
Umgesetzte Lösung: Datenaufnahme, Modelltraining, Validierung, Integration in den Prüf- oder Produktionsprozess.
Qualitative Veränderung: Der Use Case wurde entlang von Datenlage, Modellvalidierung, Prozessintegration und Kontrollierbarkeit bewertet und vorbereitet.

KI-ModellPrüfdatenValidierungslogik

Typische Projektanforderung

Typische Erwartung: Der KI-Use-Case soll realistisch eingeordnet werden, bevor Datenlage, Validierung und Prozessintegration unterschätzt werden.

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Wir übertragen das Muster auf Ihre Ausgangslage und klären, welcher nächste Schritt fachlich, technisch und wirtschaftlich sinnvoll ist.

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