Aktuelle Innovation & Zukunftsvision
Brücken zwischen technischer Exzellenz und menschenzentriertem Impact
Gerechte E-Ladestationen-Verteilung in Berlin
Eine datengesteuerte geospatiale Optimierungspipeline zur Balance von Abdeckung und räumlicher Gerechtigkeit in Berlins Ladeinfrastruktur.
Die Herausforderung
Öffentliche Ladeinfrastruktur für E-Fahrzeuge ist weitgehend nachfragegetrieben, was räumliche Ungleichheiten verstärkt. Dies erzeugt ein Henne-Ei-Problem, wo fehlende Infrastruktur die EV-Adoption in unterversorgten Gebieten hemmt.
Unsere datengesteuerte Lösung
Wir implementierten ein multi-objectives NSGA-II-Modell in Python, um Abdeckung und räumliche Gerechtigkeit zu balancieren und den Gini-Koeffizienten von EVs pro Ladestation zu minimieren. Dieser Ansatz bietet verschiedene Pareto-optimale Strategien für Stadtplaner.
Meine Rolle & Zeitplan
- Lead Data Scientist & Geospatial Analyst
- NSGA-II Algorithmus-Entwicklung
- Gerechtigkeitsmetrik-Design (Gini-Koeffizient)
- Forschung: 3 Monate (2024)
- Modellentwicklung: 2 Monate
- Validierung & Analyse: 1 Monat
Reduktion Gini-Koeffizient
Mehr Ladestationen für unterversorgte Gebiete
Mehr lokaler Zugang
Philosophie in Aktion
Das Ziel ist nicht nur mehr Ladestationen, sondern sie strategisch zu platzieren, um gerechten Zugang und nachhaltige urbane Mobilität zu fördern. Mein Framework befähigt Gemeinden, den Effizienz-Gerechtigkeit-Kompromiss datengesteuert zu navigieren.
Meine Arbeit erkunden
Full-Stack Vorteil
Die meisten Berater excellieren in einer Domäne. Ich verbinde Investment-Analyse mit operativer Umsetzung und liefere das komplette Bild, das Investoren benötigen und Startups zum Erfolg brauchen.
Fallstudie ansehenClimate Tech Investment Beratung
Brücken zwischen Venture-Capital-Analyse und Infrastruktur-Implementierungsexpertise zur Risikoreduzierung von Climate-Tech-Investments.
Die Herausforderung
Climate Tech hat eine kritische Lücke: Investoren fehlt Implementierungsexpertise während Infrastrukturexperten Kapitalmarktzugang fehlt. Diese Diskrepanz verlangsamt Klimafortschritt und verschwendet vielversprechende Technologien.
Mein Ansatz
Durch mein Energy Innovation Capital Externship lerne ich integrierte Frameworks, die Startups durch multiple Linsen evaluieren: Investment-Potential, operative Machbarkeit und Implementierungsstrategie.
Meine Rolle & Zeitplan
- Investment Analyst Extern
- Technical Due Diligence Lead
- Implementierungsstrategie-Berater
- Externship: 3 Monate (2024)
- Startup-Analyse: 5+ Unternehmen
- Investment-These-Entwicklung
Analysierte Startups
Investment-Thesen
Analyse-Tiefe
Health Tech Lastverteilungs-System
Anwendung von Stromnetz-Prinzipien zur Optimierung der Gesundheitsdienstverteilung im ländlichen Kenia.
Die Herausforderung
Gesundheitseinrichtungen im ländlichen Kenia hatten ungleiche Patientenstämme, einige überlastet während andere untergenutzt blieben. Dies führte zu längeren Wartezeiten, reduzierter Versorgungsqualität und ineffizienter Ressourcennutzung.
Unsere datengesteuerte Lösung
Basierend auf meiner Stromnetz-Erfahrung entwickelte ich einen Lastverteilungsalgorithmus, der Patientenfluss wie elektrischen Strom behandelt. Das System verteilt Patienten dynamisch um Ressourcennutzung zu optimieren und Reisezeit sowie Wartezeiten zu minimieren.
Meine Rolle & Zeitplan
- Full-Stack Developer & Systemarchitekt
- Algorithmus-Design Lead
- Technischer Projektmanager
- Forschung & Planung: 2 Monate (2023)
- Entwicklung: 3 Monate
- Implementierung & Monitoring: 1 Monat
Reduzierte Wartezeiten
Bessere Ressourcennutzung
Patienten monatlich
Domänenübergreifende Innovation
Dieses Projekt bewies, dass Engineering-Empathie über Domänen hinweg skaliert. Stromnetz-Prinzipien angewendet auf Gesundheitszugang demonstrieren, wie systemisches Denken scheinbar unabhängige Probleme lösen kann.
Mehr erfahren
Wesentliche Erkenntnis
Dieses Projekt zeigte, wie datengesteuerte Entscheidungen menschenzentrierte Lösungen schaffen. Die hier gelernten Optimierungs- und Effizienzprinzipien informieren nun meinen Ansatz zu SaaS-Uptime und operativer Produktexzellenz.
Vollständige Dokumentation ansehenPredictive Maintenance AI für Geothermie-Anlagen
Ein Machine-Learning-System zur Vorhersage von Geräteausfällen in geothermischer Stromerzeugung, das Betriebskosten reduziert und Anlagenverfügbarkeit erhöht.
Die Herausforderung
Geothermie-Kraftwerke im kenianischen Rift Valley erlebten unerwartete Geräteausfälle, die zu kostspieligen Ausfallzeiten und reduzierter sauberer Energieerzeugung führten. Traditionelle Wartungspläne waren ineffizient und reaktiv.
Unsere datengesteuerte Lösung
Ich entwickelte ein prädiktives Wartungssystem mit Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse von Sensordaten über Schlüsselgeräte. Das System lernte Muster zu identifizieren, die Ausfällen vorausgingen, ermöglichte proaktive Wartungsplanung.
Meine Rolle & Zeitplan
- Machine Learning Engineer
- Data Pipeline Architekt
- Prädiktiver Modell-Entwickler
- Datensammlung: 3 Monate (2022)
- Modellentwicklung: 2 Monate
- Validierung & Implementierung: 1 Monat
Reduzierte Ausfallzeiten
Jährliche Kosteneinsparungen
Vorhersagegenauigkeit
Kinangop Windkraft-Integration
Eine dynamische Spannungsstabilitätsanalyse zur Integration von Kinangop-Windkraft in Kenias 59-Bus-Nationalnetz.
Die Herausforderung
Kenyas Stromnetz musste die intermittierende Natur von Windkraft aufnehmen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Systemstabilität. Die Herausforderung war sicherzustellen, dass Spannungsschwankungen von Winderzeugung nicht das gesamte Netz destabilisieren, das Millionen Kenianer versorgt.
Unsere datengesteuerte Lösung
Ich entwickelte eine umfassende dynamische Spannungsstabilitätsanalyse mit DIgSILENT PowerFactory, modellierte das gesamte Stromsystem um Spannungsschwankungen zu simulieren und zu mildern. Dies war nicht nur eine technische Aufgabe; es ging um zuverlässige Stromversorgung für Gesundheitswesen, Bildung und wirtschaftliche Entwicklung.
Meine Rolle & Zeitplan
- Power Systems Analyst
- Grid Stability Modeling Lead
- Technischer Report-Autor
- Systemmodellierung: 4 Monate (2021)
- Simulation & Analyse: 3 Monate
- Dokumentation: 1 Monat
Verbesserte Netzstabilität
Saubere Energie integriert
Haushalte profitiert
Wesentliche Lektion
Dieses Projekt lehrte mich, dass Resilienz nicht nur für Stromleitungen gilt—sondern für den Zugang der Menschen zu lebenswichtigen Dienstleistungen. Das systemische Denken, das ich hier entwickelte, informiert nun meinen Ansatz zu SaaS-Architektur und Lastverteilung.
Technischen Report lesenPremium Fallstudien
Fortgeschrittene Projekte und sensible Implementierungen - vollständige Details auf Anfrage
Vollständige Fallstudie auf Anfrage
Enthält technische Architektur, Implementierungsdetails und Leistungsanalyse Fallstudie anfordernErweiterte Netzoptimierung mit KI-gestützter Lastprognose
Eine umfassende Smart-Grid-Lösung mit Machine-Learning-Algorithmen für prädiktives Lastmanagement in Kenias nationaler Strominfrastruktur.
Meine Rolle & Engagement
Lead AI Engineer & Systemarchitekt
6-monatiges Enterprise-Engagement (2023)
Projekt-Highlights (Vorschau)
- Reduzierte Netzinstabilitätsvorfälle um 32%
- Verbesserte Lastprognosegenauigkeit auf 94.7%
- Implementiert über 15 große Umspannwerke
- Integration mit bestehenden SCADA-Systemen
Vorschau verfügbar
Für Details hovernDetaillierte Implementierungsanleitung auf Anfrage
Enthält Systemarchitektur, Sensorintegration und ROI-Analyse Implementierungsdetails anfordern
Vorschau verfügbar
Für Details hovernIndustrielle IoT-Plattform für Fertigungsexzellenz
Enterprise-grade IoT-Lösung für Echtzeit-Monitoring und Optimierung von Fertigungsprozessen über mehrere Standorte.
Meine Rolle & Engagement
IoT-Plattform-Architekt & Lead Developer
8-monatige Multi-Phase-Implementierung (2022-2023)
Projekt-Highlights (Vorschau)
- Erhöhte Gesamtanlageneffektivität um 28%
- Reduzierte ungeplante Ausfallzeiten um 45%
- Vernetzte 500+ Sensoren über 3 Standorte
- Echtzeit-Dashboard mit prädiktiven Warnungen