Ausgangssituation
Siemens Energy operiert in über 150 Ländern, jedes mit eigenen HR-Prozessen und Systemen. Für das Sammeln und Verteilen von HR-Daten wurde eine teure SAP-Lösung verwendet.
Herausforderung
- Compliance und Datenzugriff als separate Systeme
- Manuelle Prozesse für Änderungen an der Datenlieferung
- Über 1.000.000 EUR jährliche Plattform-Betriebskosten
- 150+ Länder mit unterschiedlichen Datenschutz-Anforderungen
Lösung
Cloud-native, serverless Lösung auf AWS und Snowflake:
- End-to-End-Prozess: Datensammlung, Bestell- und Genehmigungsprozesse, Datenverteilung
- Self-Service Data Shop: Teams bestellen Daten im Webshop, Compliance-Approval automatisch, Snowflake Secure Views automatisch provisioniert
- AI-Agent-Integrationen: Nutzer beschreibt gewünschtes Format, AI Agent schreibt Python-Transformationscode, deployt als Lambda, validiert und bringt automatisch in Produktion
- Multi-Protocol Delivery: Datenverteilung über FTP, SFTP und API, je nach Anforderung des Empfängersystems
- Self-Healing: AWS-Architekt-Agent überwacht via CloudWatch, analysiert Fehler,
postet Root-Cause-Analysen in Slack - FNTIO als alleiniger Implementierungspartner vom Konzept bis Go-Live
Warum FNTIO?
Siemens Energy brauchte einen Partner, der eine komplett neue, Cloud-native Plattform aufbauen kann. FNTIO brachte die Erfahrung mit, Enterprise-Anforderungen zu erfüllen,
und die Überzeugung, AI Agents für Prozessautomatisierung einzusetzen.
Phasen
| Phase | Zeitraum | Inhalt |
|---|---|---|
| Phase 1 | 2024 | Datensammlung von CRCM + neuer Distribution Layer |
| Phase 2 | Oktober 2025 | Vollständiges System live, CRCM (SAP) abgeschaltet |
Ergebnisse
| Metrik | Vorher | Nachher |
|---|---|---|
| Plattform-Betriebskosten/Jahr | 1.000.000+ EUR | < 40.000 EUR |
| Kosteneinsparung | - | > 800.000 EUR/Jahr |
| Implementierungszeit für Änderungen | Mehrere Monate | < 2 Tage |
| Länder abgedeckt | 150+ | 150+ |
Ihr Einstieg: Datenplattform mit Self-Service
Ihre Daten liegen in verschiedenen Systemen, Änderungen dauern Monate, und die Plattformkosten steigen jedes Jahr? So würde der Umbau bei Ihnen starten.
Woche 1: Datenlandschaft kartieren. Wir verschaffen uns Zugang zu Ihren bestehenden Systemen und verstehen, wo die Daten liegen, wie sie fließen und wo die Engpässe sind. Direkt im System, hands-on.
Woche 2: Erster Self-Service-Prototyp. Ein konkreter Datensatz, der über einen Self-Service-Zugang abrufbar wird. Compliance-konform, automatisch provisioniert. Ihr Team kann testen, ob der Ansatz funktioniert. Mit echten Daten, nicht mit Dummy-Sätzen.
Woche 4: Data Distribution Pipeline läuft. Die Kernarchitektur steht: Datensammlung, Transformation und Verteilung als automatisierte Pipeline. Erste AI Agents übernehmen Integrationsaufgaben, die bisher manuell erledigt wurden.
Was Siemens Energy nach diesem Punkt erreicht hat: 800.000 EUR/Jahr Einsparung, Self-Service für 150+ Länder, Implementierungszeiten von Monaten auf unter 2 Tage.
