David Krause

Entwicklung einer offline-fähigen SaaS für strategisches Asset Management in Contract Manufacturing KMUs (EUR/USD, HGB/FRF-konform). Aktuell in der Entwicklungsphase: Fokus auf vollständige BAB-Allokation (Gauss-Seidel-Methode) für präzise MSR-Berechnung, inkl. kalkulatorischer Abschreibungen/Zinsen und EPI/PPI-basierter Wiederbeschaffungswerte. Neueste v16.7.2 Updates: KI-gestütztes PdM mit Weibull-Fitting für optimales Replacement Timing, Monte-Carlo-Simulationen und NPV-Ranking.

Verantwortlich für Jahresbudgets, monatliche Abweichungsanalysen und vollständige BAB-Allokation und MSR für CNC Produktionssysteme und konventionelle Fertigung. Identifikation von Abweichungen, die 15 % Wachstum im Bestandskundenbereich durch CRM-optimierten Kundensupport ermöglichten. ERP- & Excel-Systeme für Kostenberechnungen und MSR-Optimierung mit BAB-Tabellen. Führung von Teams in der Fertigung bei OEE-/TPM-Initiativen Management von Beschaffung und Investitionsbewertungen für TPM-Projekte.

Implementierung des ABB Condition-Based Maintenance (CBM) Systems für Druckguss-Handlingsroboter. Leitung eines 2-köpfigen Teams zur Reduktion ungeplanter Ausfallzeiten um 20 % durch Fehleranalyse, KVP-Projekte und MSR-Optimierung. Leitung der OEE-Optimierung für Porsche-Getriebegehäuse, enge cross-funktionale Zusammenarbeit zur Reduktion von Fehlern und Steigerung der Anlageneffektivität (15–20 % Effizienzsteigerung). Durchführung von TPM-Workshops und Wirtschaftlichkeitsbewertungen mit ROI-Analysen.

Spezialisiert auf Produktionswirtschaft; Diplomarbeit zu optimalen Erneuerungsstrategien für Gießereimaschinen und Peripheriegeräte unter Einsatz von Predictive Analytics, Lean-Methoden und Zuverlässigkeitsmodellierung (z. B. Weibull). Grundlage für Predictive Maintenance/Monte-Carlo in UnifyWeave und ROI-optimierte Investitionen (15–35 % Kosteneinsparung).