Projektführung & Management

Projektplanung & Ressourcenallokation

Projektstruktur & Timeline

• Phase 1 (Monate 1-2): Anforderungsanalyse und Konzeptentwicklung
• Phase 2 (Monate 3-4): Prototyp-Entwicklung und Validierung
• Phase 3 (Monate 5-6): Produktionsentwicklung und Testing
• Phase 4 (Monat 7): Deployment und Go-Live

Teamstruktur & Rollen

• Projektleiter: Brandon Lewis (Technische Leitung + Stakeholder-Management)
• ML-Engineer: 2 Entwickler für Modellentwicklung
• Backend-Entwickler: 2 Entwickler für API und Services
• DevOps-Engineer: 1 Engineer für Infrastruktur und Deployment
• Data Scientist: 1 Analyst für Feature Engineering und Validierung

Stakeholder-Management & Kommunikation

Interne Stakeholder

• Geschäftsführung: Wöchentliche Status-Updates und ROI-Tracking
• IT-Abteilung: Technische Koordination und Infrastruktur-Integration
• Fachabteilungen: Regelmäßige Workshops für Anforderungsvalidierung
• Compliance-Team: Kontinuierliche Überprüfung der DSGVO-Konformität

Externe Stakeholder

• Energieversorger: Monatliche Demo-Sessions und Feedback-Integration
• Regulierungsbehörden: Compliance-Reviews und Zertifizierungsprozesse
• Technologiepartner: AWS, Docker für technische Unterstützung

Risikomanagement & Mitigation

Identifizierte Risiken

• Technische Risiken: Modell-Performance unter realen Bedingungen
• Zeitliche Risiken: Verzögerungen bei der Datenintegration
• Ressourcenrisiken: Verfügbarkeit von ML-Spezialisten
• Compliance-Risiken: Änderungen in der EU-Datenschutzgesetzgebung

Mitigation-Strategien

• Frühe Validierung: Proof-of-Concept in Monat 2
• Agile Methodik: 2-wöchige Sprints mit kontinuierlicher Integration
• Backup-Planung: Alternative Technologie-Stack bei Modellproblemen
• Regelmäßige Audits: Monatliche Compliance-Überprüfungen

Timeline-Management & Meilensteine

Kritische Meilensteine

• Woche 4: Anforderungsanalyse abgeschlossen
• Woche 12: Erster funktionsfähiger Prototyp
• Woche 20: Modell-Validierung erfolgreich
• Woche 28: Produktionssystem bereit
• Woche 32: Go-Live und Produktivbetrieb

Qualitätsmanagement

• Code-Reviews: Obligatorisch für alle Pull Requests
• Automated Testing: 90% Code-Coverage erforderlich
• Performance-Tests: Wöchentliche Load-Tests
• Security-Audits: Monatliche Sicherheitsüberprüfungen

Erfolgsmetriken (Auszug)

• Termintreue: Meilensteine ≥ 90% fristgerecht
• Qualität: Abdeckung automatisierter Tests ≥ 80%, P1-Bugs < 1/Sprint
• Verfügbarkeit: API-Uptime ≥ 99,7%, P95-Latenz ≤ 200 ms
• Adoption: aktive Nutzer (Analysten/Planer) steigend, positives Stakeholder-Feedback