Beratung und Entwicklung in SAP

Im Rahmen eines Projektes bei einer führenden Maschinenbaufirma war ich als Data Analyst im Bereich Quality tätig. Ziel des Projektes war es, die Betriebsqualität zu optimieren und Arbeitsabläufe durch innovative Lösungen zu automatisieren. Zunächst lag der Fokus auf der Datenanalyse und -visualisierung. Hierbei analysierte ich umfangreiche Datensätze, um Schwachstellen in den Betriebsprozessen zu identifizieren und Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen. Die Ergebnisse wurden in anschaulichen Dashboards und Reports visualisiert, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und Transparenz zu schaffen. Ein weiterer wesentlicher Bestandteil meiner Aufgaben war die Automatisierung von Arbeitsabläufen. Durch den Einsatz von Power Automate und VBA entwickelte ich automatisierte Lösungen, die repetitive Aufgaben effizienter gestalteten und den manuellen Aufwand reduzierten. Diese Automatisierungen trugen maßgeblich zur Steigerung der Produktivität und zur Reduzierung von Fehlerquellen bei. Im Bereich der technischen Administration war ich verantwortlich für ein Ticketsystem, das zur Verwaltung interner Messaufträge diente. Hierzu gehörte die Einrichtung, Konfiguration und kontinuierliche Pflege des Systems, um einen reibungslosen Ablauf sicherzustellen. Meine Arbeit stellte sicher, dass Messaufträge effizient verwaltet und verfolgt werden konnten, was zu einer verbesserten Bearbeitungszeit und Genauigkeit führte. Ein weiteres Highlight des Projektes war die Entwicklung eines automatisierten Upload-Hubs für Lieferantenzertifikate. Diese Lösung ermöglichte es Lieferanten, ihre Zertifikate eigenständig hochzuladen, wodurch der Verwaltungsaufwand erheblich reduziert wurde. Der Upload-Hub wurde mit modernen Automatisierungstools realisiert, um eine benutzerfreundliche und zuverlässige Plattform zu bieten.

Im Rahmen dieses Projekts liegt der Fokus auf der Konzeptionierung der DSGVO-Konformität und der Datenreduktion in SAP S/4HANA. Ziel ist es, in insgesamt 11 SAP-Modulen 101 ILM-Objekte zu archivieren und zu löschen, wobei auch 175 kundeneigene Tabellen berücksichtigt werden. Dabei stehen die Festlegung von Aufbewahrungs- und Löschfristen, die Berücksichtigung technischer Gegebenheiten sowie die Klärung von Schnittstellen, die Daten konsumieren oder einspielen, im Vordergrund. Weiterhin sollen technische Informationen gesammelt werden und Interviews mit Key Usern bzgl. Daten und Fristen durchgeführt werden. Abschließend werden die Informationen in einem Konzept konsolidiert. Meine Aufgabe besteht darin, Informationen zu erfassen und zu protokollieren sowie relevante Informationen zu recherchieren, zu strukturieren und ansprechend aufzubereiten, um sicherzustellen, dass die Inhalte den Anforderungen und Erwartungen gerecht werden.

Das Projekt hatte zum Ziel, Social Media Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse aus Textdaten zu gewinnen. Hierbei lag der Fokus auf der Extraktion von Daten über die Twitter API, der Vorverarbeitung dieser Daten und der anschließenden Auswertung mittels Machine Learning Algorithmen. Die gewonnenen Erkenntnisse wurden durch die Erstellung von Wordclouds, Sentiment-Analysen sowie verschiedenen Graphen und Diagrammen visualisiert und analysiert. In diesem Projekt bestand meine Aufgabe darin, die Twitter API zu nutzen, um relevante Daten zu extrahieren. Anschließend habe ich die Rohdaten durch verschiedene Preprocessing-Schritte, wie das Entfernen von Stopwörtern und die Normalisierung, für die Analyse aufbereitet. Mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen führte ich Sentiment-Analysen durch und generierte Wordclouds, um häufige Themen und Stimmungen in den Tweets zu identifizieren. Die Ergebnisse wurden durch detaillierte Visualisierungen in Form von Graphen und Diagrammen präsentiert, welche die Analyse und Interpretation der Daten erleichterten.

Im Rahmen dieses Projektes habe ich die Usability und User Experience einer App untersucht und systematisch Empfehlungen für inkrementelle Verbesserungen generiert. Das Ziel war es, die Nutzerfreundlichkeit und das Nutzungserlebnis der App zu verbessern, wobei der menschzentrierte Gestaltungsprozess (User Centred Design) im Fokus stand. Zu Beginn des Projektes führte ich zahlreiche kontextuelle Interviews mit den Benutzern durch, um ein tiefes Verständnis für deren Nutzungserfahrungen und Bedürfnisse zu gewinnen. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen erstellte ich Personas und Szenarien, die den Nutzungskontext der App umfassend beschrieben. Anhand dieser Beschreibungen ermittelte ich die Erfordernisse und leitete die entsprechenden Nutzungsanforderungen ab. Daraufhin evaluierte ich die Gestaltungslösungen gegen die definierten Nutzungsanforderungen. Für die Evaluation verwendete ich den System Usability Scale (SUS) Fragebogen und führte eine heuristische Evaluation mit drei verschiedenen Experten durch. Hierbei kamen die 10 Heuristiken von Nielsen und Molich zur Anwendung. Die Ergebnisse dieser Evaluationsmethoden wurden sorgfältig ausgewertet und flossen in die Erstellung konkreter Verbesserungsempfehlungen ein.

Im Rahmen dieses Projekts war es das Ziel, eine mobile Fiori-App für die Wareneingangsbuchung zu entwickeln, um den Prozess der Wareneingangsbuchung für den Kunden effizienter und benutzerfreundlicher zu gestalten. Der Kunde benötigte eine Lösung, die eine intuitive und mobile Möglichkeit zur Buchung von Wareneingängen bot, um die Effizienz der Lagerverwaltung zu erhöhen. Meine Hauptaufgabe bestand darin, als Mitglied des Frontend-Teams die Anforderungen des Kunden umzusetzen. Ich habe die Benutzeroberfläche der Fiori-App entwickelt und sicherstellt, dass sie sowohl funktional als auch benutzerfreundlich ist. Dabei habe ich eng mit dem Kunden zusammengearbeitet, um sicherzustellen, dass alle Anforderungen und Erwartungen erfüllt wurden. Zusätzlich habe ich das Backend-Team unterstützt, insbesondere bei der Anbindung der App an die OData-Services. Dies beinhaltete die Konfiguration und Integration der OData-Services, um eine reibungslose Datenkommunikation zwischen der App und dem Backend-System zu gewährleisten. Dabei kamen verschiedene Technologien und Frameworks zum Einsatz, um eine robuste und effiziente Lösung zu entwickeln.

Ziel des Projektes war es, dem Kunden einen umfassenden Überblick über Webservices, insbesondere REST und SOAP, zu bieten. Dies sollte sowohl Entwicklern als auch Nicht-Entwicklern ermöglichen, ein einheitliches Verständnis für diese Technologien zu entwickeln und deren Einsatz im Unternehmen zu vereinheitlichen. In meiner Rolle habe ich den Projektleiter intensiv bei der Vorbereitung unterstützt. Dies umfasste die Aufbereitung der Präsentationsmaterialien sowie eine eingehende Auseinandersetzung mit den Themen REST und SOAP, um sicherzustellen, dass alle Inhalte fachlich korrekt und verständlich vermittelt werden konnten. Während der Schulung selbst war ich vor Ort anwesend, um den Projektleiter zu unterstützen und bei Bedarf Fragen zu beantworten oder zusätzliche Erklärungen zu liefern.

Der Kunde benötigte eine maßgeschneiderte Lösung für seine Geschäftsprozesse im Materialmanagement. Mein Ziel war es, vier bestehende Template-Apps aus dem Portfolio unseres Beratungshauses an die spezifischen Anforderungen des Kunden anzupassen. Diese Templates umfassten die Bereiche Wareneingang zur Bestellung, Materialentnahme adhoc, Materialrückgabe und Inventurbuchung. Die Herausforderung bestand darin, die Apps so zu modifizieren, dass sie reibungslos in die bestehende Systemlandschaft des Kunden integriert werden konnten. Als alleiniger Projektumsetzer war ich verantwortlich für die Anpassung und Implementierung der vier genannten Template-Apps. Im Rahmen des Projekts habe ich sowohl die Benutzeroberfläche mithilfe von SAPUI5 angepasst als auch die Backend-Logik in ABAP implementiert. Zusätzlich habe ich die oData-Schnittstellen so konfiguriert, dass eine effiziente Kommunikation zwischen Frontend und Backend sichergestellt war. Während des gesamten Prozesses arbeitete ich eng mit dem Kundenteam zusammen, um sicherzustellen, dass die spezifischen Anforderungen vollständig berücksichtigt wurden.

Im Rahmen des Projektes war das Ziel, die Effizienz und Zuverlässigkeit einer bestehenden QR-Code-Scanner-Anwendung zu verbessern, die von unserem Beraterhaus auf Basis von Python entwickelt wurde. Die Anwendung hatte Schwierigkeiten, bestimmte QR-Codes in speziellen Fällen zu scannen, was die Benutzererfahrung und Funktionalität beeinträchtigte. Der Fokus des Projektes lag darauf, die Scanfähigkeit der Anwendung durch die Implementierung alternativer Decoder zu optimieren und eine flexible Nutzung zu gewährleisten. Meine Hauptaufgabe bestand darin, verschiedene QR-Code-Decoder zu testen und die Anwendung entsprechend zu erweitern. Hierbei habe ich mehrere Decoder evaluiert, um ihre Effektivität im Vergleich zur bisherigen Standardimplementierung mit dem Decoder Pyzbar zu überprüfen. Das Ergebnis zeigte, dass einige Alternativen bessere Ergebnisse lieferten, je nach den spezifischen Anforderungen der QR-Codes. Basierend auf diesen Erkenntnissen habe ich die Anwendung um eine Konfigurationsoption erweitert, die es dem Anwender ermöglicht, den bevorzugten Decoder auszuwählen. Dies stellt sicher, dass die Anwendung in verschiedenen Szenarien optimal arbeitet. Die technische Umsetzung erfolgte durch die Integration der OpenCV-Bibliothek, die für ihre leistungsstarke Bildverarbeitung bekannt ist. Ich habe die bestehende Anwendung so angepasst, dass sie nahtlos zwischen den unterschiedlichen Decodern wechseln kann. Dadurch wurde die Flexibilität und Skalierbarkeit der Anwendung erheblich gesteigert.

Die bisherige Marktinhaberabrechnung des Kunden war technisch veraltet, wies zahlreiche Medienbrüche auf und basierte auf einer nicht mehr zeitgemäßen Datenstruktur. Dies führte zu Ineffizienzen, manuellem Aufwand und einem erhöhten Fehlerpotenzial im Abrechnungsprozess. Ziel des Projekts war es, die gesamte Abrechnung zu modernisieren und auf eine zukunftsfähige Plattform zu migrieren – konkret in SAP Condition Contract Management (CCM). Im Rahmen des Projekts war ich sowohl in die technische Umsetzung als auch in Teile der Konzeption eingebunden. Gemeinsam mit dem Kunden wurde SAP CCM neu aufgesetzt, und die Marktinhaberabrechnung wurde schrittweise integriert. Zur Unterstützung des neuen Prozesses wurden verschiedene Hilfsreports, Customizing-Tabellen sowie weitere unterstützende Strukturen angelegt. Die Abrechnung selbst stellte einen komplexen Ablauf mit mehreren Prozessschritten dar, die wir bevorzugt mit SAP CCM optimiert realisierten. Wo notwendig, kamen alternative technische Lösungen zum Einsatz. Abschließend wurde ein formularbasiertes Abrechnungsdokument für die Filialen der Marktinhaber entwickelt, das eine transparente und standardisierte Darstellung der Abrechnung ermöglicht.

Der Kunde stand vor der Herausforderung, Artikel aus verschiedenen Systemen (z. B. Navision-Systeme) anzulegen, was zu einer dezentralen und ineffizienten Verwaltung führte. Ziel des Projekts war die Entwicklung einer zentralen, cloudfähigen Lösung, mit der Artikelanfragen strukturiert erfasst und im SAP ECC System konsistent verwaltet werden können. Im Rahmen des Projekts war ich an der technischen Umsetzung beteiligt. Gemeinsam mit dem Entwicklungsteam konzipierten und realisierten wir drei neue SAP Fiori-Apps auf Basis moderner UI5-Standards, die verschiedene Funktionen rund um die Artikelsuche, -anlage und -verwaltung abdecken. Die Umsetzung erfolgte unter Anwendung des Model-View-Controller (MVC)-Prinzips. Meine Aufgaben umfassten sowohl die Backend-Entwicklung in ABAP (inkl. Businesslogik und Datenmodellierung) als auch die Frontend-Entwicklung mit SAPUI5 und TypeScript. Die Integration erfolgte über REST-basierte OData V2 Services, die auf einem kundenspezifischen OData-Framework basierten, um eine performante und skalierbare Kommunikation zwischen SAP ECC und den Umsystemen sicherzustellen. Für die lokale Entwicklung und das Debugging kamen moderne Tools wie Visual Studio Code (VSCode) und Eclipse ADT zum Einsatz. Die Quellcodeverwaltung erfolgte über Git, um eine strukturierte und kollaborative Entwicklung im Team sicherzustellen. Die Lösung ermöglichte eine zentrale, standardisierte und benutzerfreundliche Plattform zur effizienten und systemübergreifenden Verwaltung von Artikeln im SAP ECC System.