Plattform zur KI-Anomalieerkennung für Solaranlagen

Über den Kunden

Der Kunde ist auf die Entwicklung einer produktionsreifen Plattform zur Luftbild-Anomalieerkennung für Solarpanel-Inspektionen spezialisiert. Die Lösung ist darauf ausgelegt, die spezifischen Eigenschaften jedes Inspektionsstandorts zu erlernen und sich anzupassen, sodass zuverlässige, hochpräzise Diagnosen über verschiedene Solaranlagen hinweg möglich sind. Von uns wünschten sie die Entwicklung einer Plattform zur KI-Anomalieerkennung. Zur Klarstellung: Unsere Rolle konzentrierte sich auf die Web-Infrastruktur und Integration. Während der Kunde seine eigene proprietäre KI bereitstellte, entwickelten wir die Plattform, die mit dieser interagiert, den Datenaustausch verwaltet und die Front-End-Visualisierung bereitstellt.

Geschäftliche Herausforderung

Das grundlegende Nadelöhr der Solarenergiebranche ist oft die Inspektion. Während die Solarkapazität seit Jahren stetig wächst, bleiben Inspektions-Workflows größtenteils manuell, fragmentiert und schwer skalierbar. Diese Diskrepanz zwischen schnellem Infrastrukturwachstum und langsamen Betriebsprozessen führte zu Ineffizienzen entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

Für unseren Kunden wurde diese Herausforderung zu einem kritischen Schmerzpunkt, als der weltweite Einsatz von Solaranlagen stark anstieg. Das schiere Volumen neu installierter Solaranlagen erhöhte die Nachfrage nach häufigen, präzisen und schnellen Inspektionen dramatisch. Manuelle Prozesse, die zuvor lediglich ineffizient waren, stellten nun eine direkte Bedrohung für Skalierbarkeit, Betriebssicherheit und kommerzielles Wachstum dar.

Obwohl der Kunde seine eigenen proprietären KI-Algorithmen bereitstellte, entwickelte unser Team die webbasierte Plattform, die erforderlich war, um die Solardaten zu verarbeiten und zu visualisieren. Diese Funktionen wurden in ein spezialisiertes Tool zur Entwicklung einer KI-Anomalieerkennungsplattform eingebettet, das noch nicht als vollständiges, durchgängiges digitales Produkt funktionierte. Es bestand eine erhebliche Lücke zwischen:

• Feldoperationen, bei denen Drohnenpiloten und Techniker Rohdaten unter anspruchsvollen realen Bedingungen sammelten
• Bürobasierte Analyse, bei der Ingenieure und Analysten strukturierte, synchronisierte und umsetzbare Erkenntnisse aus diesen Daten benötigten

Ohne ein einheitliches digitales Ökosystem war der Datentransfer zwischen Feld und Büro langsam, fehleranfällig und stark von manuellen Schritten abhängig. Dies begrenzte die Skalierbarkeit der Betriebsabläufe und erschwerte den Übergang von einem dienstleistungsorientierten Modell zu einer echten SaaS-Plattform, die KI-Anomalieerkennung ermöglicht.

Zu dieser Herausforderung kam ein Mangel an interner Kapazität hinzu. Unser Kunde verfügte nicht über die Ressourcen, um gleichzeitig ohne externe Unterstützung in Energie-Softwareentwicklungsdienstleistungen zu entwerfen, zu bauen und zu warten:

• Ein anspruchsvolles, datenreiches Web-Dashboard für Büroanwender, das KI-Anomalieerkennung ermöglicht
• Mobile Anwendungen in Native-Qualität für Android und iOS, die Feld-Workflows unterstützen
• Eine konsistente Benutzererfahrung auf allen Geräten bei nahtloser Integration in das KI-Anomalieerkennungs-Backend

Der Versuch, diese Komponenten intern parallel zu entwickeln, hätte den Markteinführungszeitraum erheblich verzögert und hohe technische sowie operative Risiken mit sich gebracht. Gleichzeitig war Geschwindigkeit entscheidend, um Chancen nicht zu verpassen und dem wachsenden Wettbewerbsdruck standzuhalten.

Unser Kunde sah sich daher einer vielschichtigen geschäftlichen Herausforderung gegenüber:

• Nutzung von KI-Integrationsdienstleistungen, einschließlich der Transformation einer spezialisierten KI-Lösung in ein skalierbares, marktreifes digitales Ökosystem
• Beseitigung des Inspektionsengpasses durch enge Verknüpfung der Felddatenerfassung mit zentraler Analyse
• Bereitstellung professioneller, zuverlässiger und konsistenter Web- und Mobile-Erfahrungen über alle Plattformen hinweg
• Beschleunigung der Markteinführung, ohne Kompromisse bei Qualität, Leistung oder zukünftiger Skalierbarkeit einzugehen

Um diese Herausforderungen zu meistern, benötigten sie einen Entwicklungspartner, der schnell agieren kann, komplexes Web- und Mobile-Engineering beherrscht und ein ausgereiftes Produkt liefert, das ihre globale kommerzielle Expansion im Solarenergiesektor unterstützt.

Prozess

Die Zusammenarbeit mit unserem Kunden war eher als langfristiger Produktentwicklungsprozess denn als einmalige Lieferung konzipiert. Mit zunehmender Reife der Plattform und der Weiterentwicklung der Marktdynamik verlagerte sich unser Prozess von einem strukturierten, roadmap-orientierten Ansatz hin zu einem flexiblen, nutzerorientierten Entwicklungsmodell. Nachstehend finden Sie eine Übersicht über den Prozess, unterteilt in klare Phasen.

Phase 1: Entdeckung, Planung und Definition der Roadmap

Zeitrahmen: Mai 2023 – Anfangsphase

Das Projekt begann im Mai 2023 mit einem ursprünglichen Zeitplan von 12 Monaten. Während des letzten Drittels des Entwicklungszyklus begann der Kunde jedoch aktiv an Fachmessen teilzunehmen. Das dort gesammelte Feedback potenzieller Kunden führte dazu, dass wir unsere Strategie anpassten und unseren Ansatz so modifizierten, dass er die Marktbedürfnisse besser erfüllt.

Folgendes wurde in dieser Phase erreicht:

• Verständnis der Geschäftsziele und der langfristigen SaaS-Vision

• Analyse bestehender Workflows und Identifikation von Engpässen zwischen Feldoperationen und Büroanalyse
• Definition einer Systemarchitektur, die KI-gesteuerte Verarbeitung, Echtzeit-Synchronisation und zukünftige Skalierbarkeit unterstützt

• Festlegung der funktionalen Anforderungen für das Web-Dashboard und mobile Anwendungen in Native-Qualität für iOS und Android

Phase 2: UX/UI-Design Services und Entwicklung der Kernplattform für KI-Anomalieerkennung

Zeitrahmen: Jahr 1

Sobald die Roadmap festgelegt war, verlagerte sich der Fokus auf Design und Kernimplementierung. Zu den wichtigsten Aktivitäten gehörten:

• Gestaltung einer konsistenten und professionellen Benutzererfahrung über Web- und Mobile-Plattformen hinweg

• Aufbau des grundlegenden Web-Dashboards für Büroanwender

• Entwicklung mobiler Anwendungen, optimiert für Außendiensttechniker und Drohnenpiloten
• Integration der proprietären KI-Algorithmen des Kunden in die nutzerorientierten Workflows unserer Generative-KI-Entwicklungsservices
• Aufbau sicherer Datenpipelines zwischen Felddatenerfassung und zentraler Analyse

Die initiale Kernplattform wurde erfolgreich innerhalb des geplanten Rahmens geliefert und bot unserem Kunden eine marktreife Grundlage für sein SaaS-Angebot.

Phase 3: Übergang zu iterativer, nutzerorientierter Entwicklung

Zeitrahmen: Jahr 2

Nach der erfolgreichen Bereitstellung der Kernplattform begann die Nutzung in der Praxis und das Feedback von Kunden, die Entwicklung der Plattform zur KI-Anomalieerkennung zu gestalten. Mit der Veränderung der Marktanforderungen und dem Auftreten neuer Möglichkeiten erweiterte sich der ursprüngliche Umfang über die initiale Ein-Jahres-Schätzung hinaus.

Um diese Weiterentwicklung zu unterstützen, haben wir uns von starren langfristigen Zeitplänen gelöst und einen dynamischeren, iterativen Entwicklungsansatz eingeführt. Die Entwicklungsprioritäten wurden nun bestimmt durch:

• Direktes Feedback von Endnutzern im Feld und im Büro
• Erkenntnisse aus Produktionsnutzungsdaten
• Spezifische Marketinginitiativen und Pläne zur kommerziellen Expansion

Dieser Wandel ermöglichte es, die Plattform nahezu in Echtzeit weiterzuentwickeln und eine kontinuierliche Ausrichtung an den Nutzerbedürfnissen und Marktanforderungen sicherzustellen.

Phase 4: Dedicated-Team-Modell und kontinuierliche Lieferung

Zeitrahmen: Laufend

Um langfristiges Wachstum zu sichern, arbeiten wir nach dem Dedicated-Team-Modell und stellen unserem Kunden ein Full-Cycle-Entwicklungsteam zur Verfügung, das als Erweiterung seiner internen Organisation fungiert. Das Team umfasst:

• Produkt- und Delivery-Management
• Architektur der KI-Plattform zur Anomalieerkennung
• Web- und Mobile-Entwicklung
• Qualitätssicherung

Diese Struktur ermöglicht die End-to-End-Verantwortung für den gesamten Produktlebenszyklus – von der Ideenfindung und Implementierung von Features über Skalierung und Optimierung bis hin zur Wartung. Sie gewährleistet zudem tiefes Fachwissen, schnelle Entscheidungsfindung und eine konsistente strategische Ausrichtung an der Vision des Kunden.

Phase 5: Langfristige Partnerschaft, Skalierung und Optimierung, einschließlich Mobile-App-Entwicklung

Zeitrahmen: Jahr 3 – Gegenwart (setzt sich 2026 fort)

Seit 2026 besteht die Zusammenarbeit nun über 32 Monate und hat sich zu einer langfristigen strategischen Partnerschaft entwickelt. Der Fokus liegt mittlerweile auf:

• Skalierung der KI-Plattform zur Anomalieerkennung, um die globale kommerzielle Expansion zu unterstützen

• Aufrechterhaltung und Verbesserung von Leistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit

• Kontinuierliche Bereitstellung neuer, nutzerorientierter Features für nahtlose KI-gestützte Anomalieerkennung

• Unterstützung marketinggesteuerter Initiativen durch schnelle Produktverbesserungen

Während die ursprünglichen Anforderungen auf eine einjährige Lieferung geschätzt wurden, wird der erweiterte Umfang durch ein planbares und transparentes Budget, ermöglicht durch das Dedicated-Team-Modell, gesteuert. Dieser Ansatz gibt unserem Kunden die Flexibilität, die wertvollsten Features zu priorisieren, ohne durch eine veraltete Roadmap eingeschränkt zu sein.

Durch diesen gestuften und adaptiven Prozess entwickelt sich die Plattform zur KI-Anomalieerkennung weiterhin als lebendiges Produkt, das eng auf Nutzerbedürfnisse, Marktbedingungen und die langfristige Geschäftsstrategie des Kunden abgestimmt ist.

Überblick über das Endprodukt

Die endgültige Lösung unserer KI-Softwareentwicklung ist ein vollständig integriertes, End-to-End-SaaS-Ökosystem für Solarpanel-Inspektionen, das darauf ausgelegt ist, Feldoperationen nahtlos mit der zentralen Büroanalyse zu verbinden. Die Entwicklung der Plattform zur KI-Anomalieerkennung ermöglichte es, proprietäre KI- und 3D-Visualisierungstechnologien in ein skalierbares, produktionsreifes Produkt zu verwandeln, das weltweit eingesetzt wird.

Im Kern besteht das Ökosystem aus:

Webbasierter Analyse- und Managementplattform

Ein leistungsstarkes Dashboard, das es Büroteams ermöglicht, Inspektionsergebnisse zu analysieren, Defekte mit fotorealistischer 3D-Visualisierung zu lokalisieren, Benutzer zu verwalten und große Portfolios von Solaranlagen über eine einzige Schnittstelle der KI-Plattform zur Anomalieerkennung zu überwachen.

Native-Qualität Mobile Anwendungen (iOS und Android)

Optimiert für Drohnenpiloten und Außendiensttechniker unterstützen die mobilen Apps eine effiziente Datenerfassung, Überprüfung von Anomalien und nahtlose Synchronisation mit der Webplattform, sodass Felddaten sofort für die Büroanalyse verfügbar sind.

Fortgeschrittene KI-gesteuerte Inspektions-Workflows

Automatisierte Fehlererkennung und -lokalisierung reduzieren den Bedarf an manueller Überprüfung erheblich und ersetzen langsame, fehleranfällige Workflows durch schnelle, wiederholbare und präzise Analysen.

Hochpräzise 3D-Visualisierungstools

Fotorealistische 3D-Modelle ermöglichen es den Nutzern, Solaranlagen detailliert zu erkunden, Anomalien manuell hinzuzufügen oder anzupassen und Ergebnisse klar an Stakeholder zu kommunizieren. Diese Tools dienen auch als starkes Differenzierungsmerkmal bei Vertriebs- und Kundenpräsentationen.

Betriebs- und kommerzielle Funktionen

Die Plattform umfasst Analysen, Abrechnung und Fakturierung, Onboarding-Flows und ein robustes Benutzermanagement, sodass unser Kunde das Produkt als vollständiges, eigenständiges SaaS-Geschäft betreiben kann.

Ursprünglich innerhalb des geplanten Kernumfangs geliefert, hat sich das Produkt durch kontinuierliche Weiterentwicklung zu einer ausgereiften, flexiblen Plattform entwickelt. Es wird weiterhin aktiv genutzt und kontinuierlich verbessert, wobei neue Funktionen auf Basis von realem Nutzerfeedback und marktorientierten Prioritäten hinzugefügt werden.

Geschäftliche Auswirkungen für den Kunden

• 32+ Monate kontinuierlicher Entwicklung, die von der Kernlieferung zu einer langfristigen strategischen Partnerschaft geführt hat

• Erfolgreiche Umstellung von einem manuellen, dienstleistungsbasierten Inspektionsmodell auf eine vollständig automatisierte SaaS-Plattform, die direkt nach dem Launch für KI-gestützte Anomalieerkennung einsatzbereit ist
• Bedeutende Reduzierung der Betriebskosten durch den Ersatz manueller Fehlerlokalisierung durch KI-gesteuerte Analyse und automatisierte 3D-Visualisierung
• Erhebliche Produktivitätsgewinne für Feld- und Büro-Teams durch nahtlose Mobile-to-Web-Datensynchronisation
• Freigeschaltete Skalierbarkeit: Die Plattform unterstützt nun ein wachsendes Volumen an Solaranlagen, ohne dass die Betriebsmitarbeiter proportional steigen müssen
• Erweiterte Marktreichweite, die die Teilnahme an groß angelegten und Versorgungsniveau-Verträgen ermöglicht, die zuvor unter einem manuellen Modell nicht erreichbar waren
• Verbesserte Vertriebsleistung, durch die Verwendung fotorealistischer 3D-Visualisierung als wirkungsvolles Tool zur Demonstration technischer Überlegenheit
• Höherer langfristiger Kundenwert, getragen durch die Akkumulation historischer Daten und die Grundlage für prädiktive Analysen sowie verbesserten ROI für Betreiber von Solarparks

• Planbares und kontrolliertes Budget, aufrechterhalten durch ein Dedicated-Team-Modell trotz erheblicher Umfangserweiterungen

• Laufende Feature-Lieferung, mit Analytics, Abrechnung und Fakturierung, Onboarding, Benutzerverwaltung, Anomaliebehandlung und fortschrittlichen 3D-Tools, die kontinuierlich basierend auf Echtzeit-Marktfeedback verfeinert werden

Als Ergebnis hat unser Kunde seine Inspektionstechnologie in ein skalierbares, kommerziell tragfähiges SaaS-Produkt verwandelt, das KI-Anomalieerkennung ermöglicht und das Unternehmen für nachhaltiges globales Wachstum sowie langfristige Wettbewerbsvorteile im schnell wachsenden Solarmarkt positioniert.