Beratung und Projektleitung im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) mit Fokus auf Microsoft 365 Copilot Adoption. Expertise in der Konzeption von RAG-Szenarien, Agent-Entwicklung sowie dem Aufbau von Champion-Communities. Begleitung der digitalen Transformation durch strukturierte Enablement-Programme, Use-Case-Workshops und strategisches Change Management.

Das Ziel des Projektes war die Automatisierung des Kundensupports durch die Einführung eines intelligenten KI-Assistenten. Da die Beantwortung von Kundenanfragen zu Kursinhalten und Fachfragen zuvor einen hohen manuellen Aufwand durch die Mitarbeitenden verursachte, bestand die Notwendigkeit, eine skalierbare Cloud-Lösung zu schaffen. Diese sollte eine 24/7-Verfügbarkeit gewährleisten und die Servicequalität durch präzise, auf validierten Wissensquellen basierende Antworten steigern. In meiner Rolle als Projektleiter war ich maßgeblich an der strategischen Planung sowie an der technischen Konzeption der KI-Architektur beteiligt. Ich definierte das Zieldesign der Lösung und verantwortete die Analyse der bestehenden Systemlandschaft sowie der notwendigen Schnittstellen. Zu meinen Kernaufgaben gehörte die Steuerung des Entwicklerteams bei der Umsetzung des RAG-Szenarios (Retrieval-Augmented Generation) sowie die Konzeption der Datenaufbereitung, insbesondere hinsichtlich der Integration von Video-Transkripten. Ich stellte sicher, dass die Anforderungen des Fachbereichs Vertrieb präzise in technische Funktionalitäten übersetzt wurden und koordinierte die Qualitätssicherung bis zur finalen Abnahme. Die technische Umsetzung basierte auf einer Azure AI Infrastruktur, über die ein GPT-gestützter Chatbot realisiert wurde. Ein zentraler Bestandteil war die Anbindung unstrukturierter Datenquellen wie Video-Transkripte, Dokumente und FAQ-Seiten aus der bestehenden Learning Suite. Durch die Implementierung einer Vektordatenbank und die Feinjustierung der KI-Logik mittels Prompt Engineering wurde sichergestellt, dass der Assistent kontextbezogene Antworten liefert und bei Bedarf aktiv auf weiterführende Kursangebote verweist. Die Lösung wurde direkt in die Nutzeroberfläche der SaaS-Umgebung integriert, wobei strikte Compliance-Vorgaben nach EU-DSGVO eingehalten wurden.

Im Rahmen dieses Projekts wurde eine Vorstudie zur Einführung von H4S4 im Rahmen der Migration zu SAP S/4HANA durchgeführt. Ziel des Projekts war es, die technische und fachliche Readiness des Kunden für die Migration auf H4S4 zu prüfen. Ein zentraler Bestandteil der Analyse war die Untersuchung bestehender Schnittstellen und Vereinfachungselemente, um potenzielle Herausforderungen frühzeitig zu identifizieren und entsprechende Maßnahmen und eine passende Strategie abzuleiten. Ein wesentlicher Teil des Projekts bestand in der Durchführung von Workshops zur Beratung des Kunden und zur strategischen Planung des HR-IT Zielbildes. Hierbei wurden sowohl technische als auch prozessuale Aspekte betrachtet, insbesondere im Hinblick auf die Nutzung vom Business Partner Modell, Datenbereinigung und Information Lifecycle Management (ILM). Meine Rolle umfasste die Unterstützung in sämtlichen Bereichen der Vorstudie. Ich war maßgeblich an der Prüfung und Bewertung der vorhandenen Schnittstellen sowie der Vereinfachungselemente beteiligt. Zudem unterstützte ich die Konzeption der SAP-Strategie des Kunden und trug zur Erarbeitung konkreter Handlungsempfehlungen für die Migration bei.

Im Rahmen eines Potenzialworkshops wurde untersucht, wie Künstliche Intelligenz zur Optimierung des Geschäftsbetriebs beitragen kann. Der Fokus lag darauf, Anwendungsfälle zu identifizieren, in denen KI Prozesse effizienter gestalten kann. Ein identifiziertes Potenzial war die Optimierung des Jira Service Desk durch den Einsatz intelligenter Chatbots zur Automatisierung von Supportanfragen und Verbesserung der Benutzerinteraktion. Meine Aufgabe bestand darin, geeignete Chatbot-Lösungen für den Jira Service Desk zu evaluieren und prototypisch zu implementieren. Dabei wurde der Virtual Service Assistant von Atlassian als eine Kerntechnologie getestet. Zusätzlich wurden weitere Tools explorativ untersucht, um deren Eignung für die spezifischen Anforderungen des Kunden zu bewerten. Ziel war es, eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Integration eines KI-gestützten Assistenzsystems in den Service Desk bereitzustellen.

Im Rahmen der geplanten H4S4-Migration war es Ziel des Workshops, eine fundierte technische Standortbestimmung durchzuführen und auf Basis der bisherigen Ergebnisse – insbesondere einer bereits durchgeführten Sandbox-Migration – weitere Handlungsempfehlungen abzuleiten. Der Fokus lag dabei auf der Bewertung der technischen Umstellung auf H4S4, der Integration bestehender Schnittstellen und Add-ons, sowie der Identifikation möglicher Stolpersteine und Lessons Learned aus vergleichbaren Kundenprojekten. Ein besonderer Diskussionspunkt war das Business-Partner-Konzept, welches für den Kunden eine der zentralen Herausforderungen darstellte. Meine Aufgabe bestand in der inhaltlichen und organisatorischen Vorbereitung des Workshops, insbesondere der Erstellung von Workshopmaterialien sowie der Abstimmung mit dem internen H4S4-Verantwortlichen. Während des Workshops habe ich die technischen Inhalte in den Bereichen Schnittstellen, Code-Anpassungen, Berechtigungen und Testkonzeption eingebracht und Best Practices aus ähnlichen Projekten vorgestellt. In der anschließenden Nachbereitung habe ich die Ergebnisse konsolidiert, offene Punkte dokumentiert und die nächsten Schritte für den Kunden aufbereitet.

Ziel des Projektes war die Automatisierung des Krankmeldungsprozesses für mehrere hundert Produktionsmitarbeitende ohne eigenen SAP-Systemzugang. Zuvor erfolgte die Abmeldung über eine zentrale Rufnummer, die ab den frühen Morgenstunden personell besetzt sein musste, um die Verfügbarkeiten für den Schichtbetrieb sicherzustellen. Um diese manuellen Aufwände zu reduzieren und eine 24/7-Erreichbarkeit zu gewährleisten, wurde die Einführung eines KI-basierten Voicebots beauftragt. Der Kunde benötigte eine Lösung, die Sprachdaten strukturiert erfasst und diese ohne manuellen Zwischenschritt direkt in das führende HR-System überträgt. In meiner Rolle als Projektleiter verantwortete ich den gesamten Projektzyklus von der initialen Anforderungsanalyse bis zum Go-Live. Ich steuerte das Stakeholdermanagement zwischen den Fachabteilungen, der IT und dem externen Implementierungspartner. Ein wesentlicher Teil meiner Aufgaben lag in der Auswahl der geeigneten Technologie sowie in der Koordination der Schnittstellenentwicklung. Zudem stellte ich die Einhaltung der strengen DSGVO-Vorgaben sicher und begleitete die Abstimmungsprozesse mit dem Betriebsrat, um eine hohe Akzeptanz der automatisierten Lösung zu erzielen. Die technische Umsetzung erfolgte durch die Integration einer NLP-basierten Voicebot-Lösung, die über Mulesoft an das SAP HCM angebunden wurde. Der Bot nimmt die Krankmeldung telefonisch entgegen, extrahiert die relevanten Daten und übergibt diese über die Middleware-Schnittstelle zur automatischen Verbuchung an das Backend-System.

Das Ziel des Projektes war die Etablierung einer unternehmensweiten Wissensgrundlage im Bereich der Künstlichen Intelligenz sowie die Förderung der Akzeptanz für KI-basierte Assistenzsysteme. Da KI-Lösungen im Unternehmen zuvor nur vereinzelt zum Einsatz kamen, bestand die Notwendigkeit, den Mitarbeitenden im Innen- und Außendienst praxisnahe Kompetenzen zu vermitteln, um KI-Tools wie Microsoft Copilot effizient und sicher in den individuellen Arbeitsalltag zu integrieren. In meiner Rolle als Referent war ich maßgeblich an der inhaltlichen Vorbereitung und Durchführung der Schulungsformate beteiligt. Für die Remote-Sessions trug ich die Hauptverantwortung für die didaktische Aufbereitung der Unterlagen sowie die operative Leitung der Workshops. Meine Aufgaben umfassten die Identifikation relevanter Anwendungsfälle (Use Cases) in Abstimmung mit dem Auftraggeber sowie die Erstellung von Praxisdemos und Hands-On-Übungen. Ein wesentlicher Teil meiner Tätigkeit bestand darin, den Teilnehmenden Grundlagen im Prompt Engineering zu vermitteln und sie zum eigenständigen Einsatz von KI-Assistenten (Microsoft Copilot) zu befähigen. Die technische Umsetzung konzentrierte sich auf die Demonstration und Anwendung von Microsoft Copilot unter Berücksichtigung regulatorischer Rahmenbedingungen. Ich schulte die Teilnehmenden sowohl in der funktionalen Bedienung der Software als auch in den relevanten Aspekten der KI-Governance. Hierbei wurden insbesondere externe Vorgaben wie die DSGVO und die KI-Verordnung sowie interne Richtlinien zur IT-Sicherheit und zum Datenschutz adressiert, um einen rechtssicheren Umgang mit der Technologie zu gewährleisten.

Das Ziel des Projektes war die Digitalisierung und Vereinheitlichung der Dienstplanung für verschiedene Abteilungen eines Eigenbetriebs für kommunale Aufgaben. Da die manwendung zuvor nur in einer Abteilung genutzt wurde, bestand die Notwendigkeit, die verbliebenen Bereiche an das System anzubinden. Ziel war es, eine moderne, einheitliche Planungsoberfläche zu schaffen, die auf Echtzeitdaten aus SAP HCM basiert und unterschiedliche Arbeitszeitmodelle ohne doppelte Datenhaltung abbilden kann. In meiner Rolle als ABAP- und Fiori-Entwickler verantwortete ich die technische Umsetzung der funktionalen Anforderungen. Ich realisierte das Customizing sowie notwendige Neuentwicklungen und Anpassungen für spezifische Anforderungen, wie beispielsweise die Abbildung von Winterdienst, Fahrzeugen und besonderen Qualifikationsmerkmalen. Zu meinen Aufgaben gehörte die iterative Entwicklung von Softwarekomponenten, die unmittelbar nach jedem Umsetzungsschritt durch die Fachabteilung validiert wurden. Ich stellte sicher, dass die technischen Lösungen exakt in das bestehende Feinkonzept überführt und dokumentiert wurden. Die technische Umsetzung erfolgte auf Basis von SAP Fiori und ABAP unter direkter Anbindung an das SAP HCM-Modul. Ich implementierte komplexe Logiken für die Auslese von Daten, Regelgruppen und Summendaten, um eine automatisierte und fehlerfreie Personaleinsatzplanung zu ermöglichen. Durch den hybriden Ansatz in den Umsetzungsiterationen stellte ich sicher, dass am Ende jeder Phase eine präsentationsfähige und bedienbare Lösung vorlag, welche die Anforderungen an die Userberechtigungen und die fachspezifischen Dienstplanungsprozesse vollumfänglich erfüllte.

Das Ziel des Projektes war die Optimierung des internen Informationszugriffs auf komplexe Produktdaten und technische Dokumentationen von Baustoffen. Da die manuelle Recherche in umfangreichen Datenbeständen zeitintensiv war, bestand die Notwendigkeit, eine zentrale, KI-gestützte Auskunftsplattform zu schaffen. Diese sollte es den Mitarbeitenden ermöglichen, fachspezifische Informationen über eine natürliche Sprachschnittstelle präzise und effizient abzurufen. In meiner Funktion als Projektleiter verantwortete ich die Steuerung des gesamten Projektlebenszyklus sowie die fachliche Konzeption der Systemarchitektur. Ich leitete das Entwicklerteam und koordinierte die Umsetzung der Sprints bis hin zur finalen Abnahme der Projektergebnisse. Zu meinen Aufgaben gehörte die Definition der Anforderungen an die Datenverarbeitung sowie die Sicherstellung der nahtlosen Integration in die bestehende Arbeitsumgebung. Ich agierte als zentrale Schnittstelle zwischen den fachlichen Anforderungen der Abteilungen und der technischen Realisierung durch das Entwicklungsteam. Die technische Umsetzung erfolgte durch den Aufbau eines Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Szenarios. Dabei wurden interne Datenquellen wie SharePoint angebunden, um der KI Zugriff auf validierte Fachinformationen zu geben. Die Bereitstellung für die Mitarbeitenden wurde über Microsoft Copilot realisiert, wobei ein besonderer Fokus auf der semantischen Suche und der korrekten Verknüpfung der Baustoffdaten lag. Durch die Implementierung dieser Architektur wurde sichergestellt, dass die generierten Antworten stets auf den aktuellsten internen Dokumenten basieren und direkt im gewohnten Arbeitsumfeld (Microsoft Teams/Copilot) verfügbar sind.

Das Ziel des Projektes war die Befähigung einer ausgewählten Gruppe von Key Usern im verantwortungsvollen und produktiven Umgang mit Microsoft Copilot. Da die Technologie im Unternehmen zwar ausgerollt war, jedoch eine strukturierte methodische Grundlage für die breite Anwendung fehlte, bestand die Notwendigkeit, Know-how-Träger auszubilden. Diese sollten als Multiplikatoren fungieren, um die KI-Adaption in ihren jeweiligen Geschäftsbereichen eigenständig voranzutreiben. In meiner Rolle als hauptverantwortlicher Berater leitete ich den gesamten Projektzyklus von der initialen Bestandsaufnahme bis zur Nachbereitung. Ich konzipierte die didaktische Agenda und führte die mehrtägigen Präsenz-Workshops für zwei Teilnehmergruppen in Bocholt durch. Ein Schwerpunkt meiner Tätigkeit lag darauf, die Teilnehmenden nicht nur technisch zu schulen, sondern sie gezielt in die Lage zu versetzen, KI-Anwendungsfälle (Use Cases) zu identifizieren und dieses Wissen nachhaltig an ihre Kollegen weiterzugeben. Ich verantwortete dabei die inhaltliche Aufbereitung komplexer Themengebiete wie Prompt Engineering und KI-Governance, um eine sichere und ethische Nutzung im Unternehmenskontext zu gewährleisten. Die Umsetzung erfolgte im Rahmen eines „Show & Tell“-Ansatzes, bei dem theoretische Grundlagen direkt mit praktischen Übungen verknüpft wurden. Ich vermittelte tiefgehende Kenntnisse über die Funktionsweise von Large Language Models (LLMs) und demonstrierte anhand von Erfolgsbeispielen die Transformation von der ersten Idee bis zum produktiven Piloten. Besonderes Augenmerk legte ich auf die Reflexion der Ergebnisse durch die Teilnehmenden, um die theoretischen Inhalte in den individuellen Arbeitsalltag zu transferieren und die technologischen Hintergründe sowie regulatorische Vorgaben verständlich aufzuarbeiten

Das Ziel des Projekts war die Implementierung eines effizienten Abwesenheitsmanagementsystems in SAP Fiori, um den ESS/MSS-Prozess des Beantragens, der Verwaltung und der automatischen Abgrenzung von Abwesenheiten zu ermöglichen. Das Projekt konzentrierte sich auf die Entwicklung und Implementierung der oben genannten Funktionalitäten. Dabei wurden spezielle Anforderungen berücksichtigt, wie zum Beispiel die automatische Sperrung von zukünftigen Abwesenheiten während des Krankenstands. Die Kollision von Urlaub und Krankmeldung musste hierbei berücksichtigt und bei Bedarf automatisch angepasst werden. Meine Hauptaufgabe bestand darin, die Logik der Anwendung zu konzipieren, zu implementieren und zu testen. Besonders die Fähigkeit des Abstrahierens und des logischen Denkens waren hier entscheidend.

Bei der Entwicklung eines web-basierten Tools, zur Erfassung von Krankmeldungen für Mitarbeitende, konzentrierte sich meine Tätigkeit auf die Gestaltung des Frontend-Designs in SAPUI5. In Zusammenarbeit mit einem UX-Designer, habe ich mich auf die Optimierung der Benutzeroberfläche konzentriert. Ziel war es, durch gezielte Anpassungen von UI-Elementen und Layouts eine intuitive und benutzerfreundliche Erfahrung zu schaffen.

Im Rahmen eines Kundenprojektes habe ich eine Methode zur Zeitzonenbestimmung für das SuccessFactors Interface entwickelt und implementiert. Ziel war es, die Zeitzone im IANA-Format anhand der Personalnummer zu ermitteln. Meine Aufgaben umfassten die Entwicklung und das Testen dieser Methode. Es wurden mehrere Funktionsbausteine implementiert, um über die Personalnummer den Personalbereich zu erhalten, um dann über diesen das Land und die Region zu ermitteln. Die Schwierigkeit bestand darin, die richtige IANA-Zeitzone zu ermitteln, da diese im SAP-Standard nicht verwendet wird. Mit Hilfe eines PNPCE-Reports wurden umfangreiche Tests durchgeführt.

In diesem Projekt ging es darum das Abwesenheitsmanagement in SAP-Fiori und SAP-HCM zu optimireren und Abwesenheitsarten Standortspezifisch zu pflegen. Meine Aufgaben umfassten eine Vielzahl von Aspekten, darunter die Anpassung von Abwesenheitsarten im Customizing, Änderungen im Backend und die Anpassung der Darstellung im Launchpad. Eine wichtige Erweiterung im Backend bestand darin, die Funktionalität zu verbessern, um zwischen Standorten zu unterscheiden, die unterschiedliche Abwesenheitsarten verwenden. Ein wesentlicher Beitrag bestand auch darin, einen kundenspezifischen Workflow zu erstellen. Dieser ermöglichte es den Mitarbeitern, bestimmte Abwesenheitsarten ohne die Notwendigkeit einer Genehmigung durch Vorgesetzte zu erstellen oder zu stornieren. Dies verbesserte nicht nur die Effizienz, sondern auch die Flexibilität der Abwesenheitsverwaltung.

Das Hauptziel des Projekts war es, die Personalkostenplanung zu vereinfachen und zu automatisieren. Der Kunde stand vor der Herausforderung, dass das bisherige Verfahren zur Sammlung aller relevanten Daten aus verschiedenen Transaktionen äußerst zeitaufwendig und fehleranfällig war. Die Daten mussten manuell in Excel-Tabellen übertragen werden, was sowohl die Effizienz als auch die Genauigkeit beeinträchtigte. Ziel war es, diesen Prozess durch die Einführung eines PNP-Reports zu optimieren, der alle benötigten Informationen in einer ALV-Tabelle und als CSV-Export zur Verfügung stellt. In diesem Projekt war ich verantwortlich für die gesamte Anforderungsanalyse, die Umsetzung und das Testen der Lösung. Zu Beginn des Projekts führte ich eine detaillierte Anforderungsanalyse durch, um die genauen Bedürfnisse des Kunden zu verstehen und die relevanten Datenquellen zu identifizieren. Die Daten wurden hauptsächlich aus den Infotypen 1 (Organisatorische Zuordnung), 8 (Grundbezüge), 7 (Arbeitszeitplan) und 2001 (Abwesenheiten) sowie weiteren Tabellen im SAP HCM-System extrahiert. Für die Umsetzung habe ich die notwendigen Daten in einem PNP-Report zusammengeführt. Dabei wurden komplexe Datenabfragen und Filter implementiert, um sicherzustellen, dass nur die relevanten Informationen in den Bericht aufgenommen werden. Die Ausgabe erfolgte in einer ALV-Tabelle, die es den Benutzern ermöglichte, die Daten bequem zu durchsuchen und zu analysieren. Zusätzlich habe ich einen CSV-Export eingerichtet, um eine einfache Weiterverarbeitung der Daten in anderen Anwendungen zu ermöglichen. Während der Entwicklung arbeitete ich eng mit meinem Teamkollegen zusammen, der für die Qualitätssicherung und Tests verantwortlich war. Gemeinsam stellten wir sicher, dass die Lösung robust und benutzerfreundlich ist und alle Anforderungen des Kunden erfüllt.

Das Ziel dieses Projekts war es, die Auswertungswege nach der Umstellung des Organisationsmanagements anzupassen. Hauptsächlich ging es hierbei um die On-Behalf-Funktionalität im ESS/MSS über Fiori. Nach der Umstellung gab es unbesetzte Leiterplanstellen, was zur Folge hatte, dass im Standard die Mitarbeitenden unter diesen unbesetzten Stellen nicht berücksichtigt wurden. Um dieses Problem zu lösen, musste ein alternativer Weg implementiert werden. Meine Aufgabe bestand darin, die bestehenden Anwendungen zu analysieren und das Backend entsprechend anzupassen, damit die Mitarbeitenden unter den unbesetzten Leiterplanstellen korrekt ausgewertet werden. Dabei habe ich insbesondere auf ABAP OO und Fiori zurückgegriffen. Durch meine Anpassungen funktionieren nun alle Anwendungen im Fiori sowie die darauf aufbauenden Systeme wie Escriba EPS und Cytris wieder korrekt.

Ziel des Projektes war die Implementierung eines Systemnachrichtenplugins, das im SAP Fiori Launchpad integriert wurde. Dieses Plugin bietet eine Alternative zur klassischen SM02-Transaktion und ermöglicht es, Systemnachrichten beim Anmeldeprozess im SAP-System anzuzeigen. Zudem war das Plugin in der Lage, auf den Nachrichtenvorrat der SM02 zuzugreifen und Nachrichten zentral anzuzeigen. Neben der technischen Implementierung stand die Anpassung des Plugins an die spezifischen Bedürfnisse des Kunden im Fokus. Meine Hauptaufgabe bestand darin, die erforderlichen Transportaufträge für die Systemnachrichtenlösung bereitzustellen und das Plugin zu konfigurieren sowie zu customizen. Ich stellte sicher, dass das Plugin korrekt in das bestehende SAP-Fiori-System des Kunden integriert wurde und die gewünschten Nachrichten nahtlos an die Nutzer übermittelt werden konnten. Durch gezielte Anpassungen und Erweiterungen im Customizing ermöglichte ich es dem Kunden, das Plugin auf seine individuellen Anforderungen abzustimmen. Dies beinhaltete unter anderem ABAP-Programmierungen sowie die Konfiguration des Zugriffs auf die Backend-Systeme.

Ziel des Projektes war die Optimierung der Zeitbuchungslogik innerhalb des Fiori ESS Services „Meine Zeitbuchung“. Der Kunde hatte das Anliegen, die Fehlermeldungen bei doppelten Zeitbuchungen zu verbessern und die Handhabung von mobilen Arbeitszeiten zu automatisieren. Insbesondere sollten Konflikte bei der Buchung und Löschung von Abwesenheiten und Zeitereignissen präziser behandelt werden, um die Konsistenz der Daten in den relevanten Infotypen sicherzustellen. Meine Hauptaufgabe bestand zunächst in der Analyse und Anpassung der Fehlermeldungslogik für Zeitereignisse. Hier wurden alle Zeitbuchungen auf doppelte Einträge hin überprüft. Bei einem Konflikt wurde eine entsprechende Fehlermeldung ausgegeben, welche ich durch eine umfassende Fehleranalyse und Anpassung der bestehenden Logik optimierte. Ein weiterer wichtiger Teil des Projekts war die Implementierung einer automatisierten Prüfung und Kennzeichnung von Abwesenheiten, die als „Mobiles Arbeiten“ (Infotyp 2011) erfasst wurden. Diese Abwesenheiten mussten bei jeder Zeitbuchung auf mögliche Überschneidungen überprüft werden. Sollte eine Überschneidung festgestellt werden, war die Zeitbuchung automatisch als „Mobiles Arbeiten“ zu kennzeichnen. Ebenso mussten beim Löschen von Abwesenheiten oder Zeitereignissen die entsprechenden Infotypen 2002 und 2011 aktualisiert werden, um die Konsistenz zwischen den erfassten Abwesenheiten und den Zeitbuchungen zu gewährleisten.

Im Rahmen dieses Projekts übernahm ich als IT-Berater im SAP-HR-Bereich die Verantwortung für die Implementierung und Erweiterung einer digitalen Personaleinsatzplanung (PEP) für einen führenden Kunden in der Fertigungsindustrie. Ziel des Projekts war die Ablösung des bisherigen Excel-basierten, manuellen Schichtplanungsprozesses durch eine integrierte, automatisierte Lösung innerhalb des SAP-Systems. Dies ermöglichte eine durchgängige, medienbruchfreie Planung sowie eine deutliche Effizienzsteigerung der operativen Abläufe. Die Kernanwendung wurde als Fiori-Applikation entwickelt und vollständig in das ESS/MSS-Portal integriert, wodurch Mitarbeitende direkten digitalen Zugriff auf ihre Schichtpläne erhielten. Meine Hauptaufgaben umfassten die technische Implementierung und Konfiguration der Lösung, die ich mit ABAP und ABAP OO realisierte. Dabei legte ich besonderen Wert auf eine nahtlose Integration in die bestehenden SAP-HCM-Prozesse. Neben der technischen Umsetzung führte ich umfangreiche Tests durch, um die Stabilität und Performance der Lösung sicherzustellen. Durch die Einführung der erweiterten PEP konnte der Kunde eine erhebliche Optimierung der Schichtplanung und eine verbesserte Transparenz und Nutzerfreundlichkeit für die Mitarbeitenden erzielen.