Schritt 1
Anforderungsanalyse
Unsere Leistung zeigt messbare Ergebnisse

Wir nutzen KI in Planung, Design und Entwicklung, um Aufwand zu reduzieren, die Lieferung zu beschleunigen und Qualität zu verbessern, ohne Budgets zu erhöhen.
Wir waren von der Konzeptphase an dabei und haben das Projekt von der Produktdefinition über die Mobile-App-Entwicklung bis zur Veröffentlichung begleitet.
Unternehmen, die mithilfe eigener Daten zusätzliche digitale Services mit Echtzeit-Benachrichtigungen, Dashboards und nutzerspezifischer Personalisierung aufbauen möchten.
KWMSys betreibt Sensorsysteme für Städte zur Messung von Flusspegelständen und anderen Umweltkennzahlen.
Diese Daten wurden bereits erfasst und in der Cloud verarbeitet, waren jedoch nur für professionelle Nutzer zugänglich.
Die Idee war es, diese Informationen einem breiteren Publikum verfügbar zu machen, damit Bürger sich in Echtzeit über Hochwasserrisiken informieren können. Zur Stärkung des Warnsystems wurden offizielle deutsche Wetterwarnungen des DWD integriert.
Die Herausforderung lag nicht in der Datenverfügbarkeit, sondern darin, sie effizient zu nutzen und in ein öffentlich zugängliches Produkt zu überführen, das klare, handlungsrelevante Informationen liefert - genau dann, wenn sie am wichtigsten sind.
Wir haben eine Mobile App entwickelt, die sich mit der bestehenden Cloud-Infrastruktur verbindet und Live-Sensor- und Wetterdaten auf einer interaktiven 2D-Karte visualisiert.
Nutzer können Standorte auswählen, Warngebiete abonnieren und Push-Benachrichtigungen erhalten, wenn kritische Schwellenwerte überschritten werden.
Die App verwandelt komplexe IoT-Datenströme in verständliche Warnungen und ermöglicht schnelle Wahrnehmung und proaktive Reaktion - ohne technische Vorkenntnisse der Nutzer.
Schritt 1
Anforderungsanalyse
Schritt 2
Konzept und Design
Schritt 3
Implementierung
Schritt 4
Qualitätssicherung
Schritt 5
Deployment
Das Herzstück der App ist eine interaktive 2D-Karte, die Live-Sensordaten und Wetterwarnungen visualisiert. Nutzer sehen betroffene Gebiete auf einen Blick, verstehen Schweregrade und können Details zu spezifischen Standorten (Datenmessstellen) aufrufen.
Der kartenbasierte Ansatz macht komplexe Daten sofort verständlich und handlungsrelevant.
Nutzer können bestimmte Standorte und Warnungstypen abonnieren. Wenn Schwellenwerte überschritten oder neue Warnungen ausgegeben werden, sendet die App Push-Benachrichtigungen in Echtzeit.
Das stellt sicher, dass Nutzer sofort informiert werden, ohne Daten aktiv zu überwachen.
Die App kombiniert IoT-Sensordaten aus der Cloud des Kunden mit offiziellen DWD-Wetterwarnungen.
Das schafft ein zuverlässigeres und umfassenderes Warnsystem als die Nutzung einer einzigen Datenquelle.
Nutzer können anpassen, welche Standorte (Datenmessstellen) und Warnkategorien sie verfolgen möchten.
Das hält Benachrichtigungen relevant und vermeidet Warnmüdigkeit, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen.
Die größte Herausforderung war die Integration eines komplexen externen Backends ohne direkte Kontrolle über dessen Entwicklung. Die Backend-Verfügbarkeit war begrenzt, und schnelle Änderungen waren oft nicht möglich.
Um den Fortschritt aufrechtzuerhalten, haben wir stark auf API-Mocking, klare Schnittstellendefinitionen und detaillierte Dokumentation gesetzt.
Die Abstimmung zwischen Frontend- und Backend-Erwartungen erforderte strukturierte Kommunikation und sorgfältige Koordination, um blockierende Abhängigkeiten zu vermeiden und dabei die Produktqualität zu wahren.
Die Trennung von Frontend und Backend erfordert strikte Schnittstellenverträge und proaktive Dokumentation. Mock-getriebene Entwicklung hält Teams auch bei eingeschränktem Backend-Zugang produktiv.
Diese Erkenntnisse helfen Partnern, verteilte Entwicklungs-Setups effektiver zu managen. Sie reduzieren Risiken, verbessern die Planbarkeit und halten Lieferzeitpläne stabil trotz externer Abhängigkeiten.
Wenn Frontend und Backend getrennt entwickelt werden, Schnittstellen frühzeitig definieren und in Mocking investieren. Das schützt Zeitpläne und reduziert Koordinationsaufwand.
Das Besonderste an diesem Projekt war die Vision dahinter: Rohe Umweltdaten in ein öffentliches Sicherheitsprodukt zu verwandeln, das jeder nutzen kann.
Echtzeit-Hochwasserinformationen durch eine klare, intuitive Benutzeroberfläche zugänglich zu machen erforderte eine Balance aus Verantwortung, Klarheit und Vertrauen.
Ein kartenbasiertes Erlebnis zu gestalten, das relevante Warnungen sofort sichtbar macht, hat gezeigt, wie Daten wirklich wertvoll werden - wenn sie so aufbereitet sind, dass Menschen in die Lage versetzt werden zu handeln.
Das Team hat unsere bestehende Cloud-Infrastruktur mit einer nutzerfreundlichen mobilen Erfahrung verbunden, ohne Qualitätsabstriche zu machen. Komplexe Datenströme wurden mit Sorgfalt und Präzision in handlungsrelevante öffentliche Warnungen übersetzt. Die Zusammenarbeit war professionell, durchdacht und an unserer Mission ausgerichtet.
Jedes erfolgreiche Projekt hinterlässt messbare Ergebnisse und einen klaren Weg in die Zukunft.
Die folgenden Referenzen zeigen, wie wir arbeiten, was wir leisten und welche Ergebnisse unsere Partner mit uns erzielen.