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Im Rahmen eines aktuellen Projekts zur Prozessdigitalisierung analysiere, optimiere und automatisiere ich bestehende Geschäftsprozesse. Dabei setze ich Power Automate zur Umsetzung automatisierter Workflows sowie Power BI zur Visualisierung und Überwachung relevanter Kennzahlen ein. Die Prozesse werden modellbasiert mit BPMN dokumentiert und analysiert.

Ich integriere REST-APIs und verwende Regex für die Validierung und Transformation von Daten. Als technischer Berater fungiere ich an der Schnittstelle zwischen Drittunternehmen und Endkunden, um Anforderungen zu präzisieren sowie die Umsetzungsergebnisse kontinuierlich zu überwachen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Qualitätssicherung sowie der nachhaltigen Steigerung der Prozessqualität.

Tech Stack:

• Power Automate
• Ventari
• Power BI
• BPMN
• REST-API
• REGEX
• Microsoft 365
• Jira | Confluence
• HTML | SCSS

Im Rahmen eines laufenden Projekts automatisiere ich komplexe Geschäftsprozesse mit UiPath unter Verwendung des Robotic Enterprise Frameworks (REFramework). Dabei wird ein stabiler, wiederverwendbarer Aufbau mit strukturierter Queue-Item-Logik, standardisierter Fehlerbehandlung und zentraler Konfigurationssteuerung eingesetzt. Das Framework erlaubt eine klare Trennung von Initialisierung, Transaktionsverarbeitung und Abschlusslogik.

Ergänzend entwickle ich interaktive Power BI Dashboards zur Darstellung relevanter KPIs sowie paginierte Berichte mit dem Power BI Report Builder. Diese dienen der standardisierten Berichterstellung, dem Versand strukturierter Auswertungen sowie der Entscheidungsunterstützung für Stakeholder.

Die Umsetzung erfolgt in enger Abstimmung mit Fachabteilungen, IT und Management, mit Fokus auf Transparenz, Stabilität und nachhaltiger Wartbarkeit.

Tech Stack:

• UiPath + REFramework
• Power BI (Dashboards & Report Builder)
• DAX | Power Query
• Orchestrator Queues
• Microsoft 365
• Git
• Windows-Umgebung

Im Rahmen eines Projekts zur Prozessautomatisierung habe ich objektorientierte Python-Skripte entwickelt, um wiederkehrende manuelle Aufgaben effizient zu digitalisieren. Die grafische Benutzeroberfläche wurde mit Tkinter und ttk umgesetzt. Daten wurden aus XML-, CSV- und Excel-Dateien eingelesen, mit pandas, NumPy, openpyxl verarbeitet und in strukturierter Form in Excel-Dateien bereitgestellt.

Zusätzlich habe ich automatisierte Abläufe zur Archivierung (Zippen), zum Verschieben und Löschen von Dateien und Verzeichnissen implementiert. Über pywinauto wurden Windows-Anwendungen angesteuert, und es wurden Java-Dateien aus Python heraus ausgeführt, um externe Prozesse zu starten. Regex kam für flexible Datenextraktion und Validierung zum Einsatz.

Das Projekt zielte auf eine stabile, wartbare Lösung zur Reduktion manueller Aufwände und zur Sicherung der Datenqualität ab.

Tech Stack:

• Python (objektorientiert)
• Tkinter | ttk
• pywinauto
• pandas | NumPy
• openpyxl | csv | xml
• Regex
• Excel
• zipfile | os | shutil | pathlib
• JavaScript (aus Python heraus angesteuert)
• Windows-Umgebung