Detaillierte Analyse des Transkripts - Lissabon, Tag 2, Session mit Gabriel

Hauptthemen der Session

1. Deep Research Prompt für Eventbus-Kommunikation

• Gabriel hat einen Prompt für Deep Research erstellt, um die Datenkommunikation zwischen Maschinen, Messmitteln und dem Sapiens-System im Vakuumschmelze-Projekt zu konzipieren
• Der Prompt zielte auf eine strukturierte Antwort ab, die Architektur, Kommunikation, Theorie und Best Practices umfasst
• Spezieller Fokus auf den Anwendungsfall der Qualitätsdatenübermittlung

2. Event Carried State Transfer (ECST)

• Diskussion über den Ansatz, bei Events alle notwendigen Kontextdaten mitzuliefern
• Sapiens hält Kontextdaten vor (Maschine, Gerät, Produktionslinie, Produktionsauftrag, Batch)
• Vorteil: Sofortiger Zugriff auf alle relevanten Informationen für Tracking und Traceability

3. Kontextdaten für Qualitätsmessungen

• Detaillierte Besprechung der benötigten Kontextinformationen:
  • Messcharakteristik
  • Messwert
  • Vorgang (Teil des SAP-Arbeitsplans)
  • Prüfauftrag/-los
  • Prüfplan
  • Produktionsauftrag

4. Kafka Topics und ISO 95-Konformität

• Offene Frage: Wie sollten die Kafka Topics strukturiert werden?
• Diskussion, ob die Strukturierung ISO 95-konform sein sollte

5. Superset-Integration in Devon

• Gabriel hat das Apache Superset-Tool untersucht und dessen Integration in Devon analysiert
• Herausforderung: Superset ist auf direkte SQL-Verbindungen ausgelegt, nicht auf REST-APIs
• Devin (AI-Tool) schlug Alternativen vor: SQL-to-REST-Bridges oder eine separate analytische Datenhaltung

6. Analytische vs. Transaktionale Datenhaltung

• CVS erläuterte die Unterschiede zwischen transaktionsorientierter und analytischer Datenhaltung
• Vorschlag: Separate Datenhaltung für analytische Zwecke (z.B. mit Spark/Hadoop)
• Devin kam eigenständig zu ähnlichen Empfehlungen

7. Frontend-Anpassungsmöglichkeiten

• Diskussion über die Anpassung des Superset-Frontends gemäß eigener Design-Guidelines (Inspire)
• Ziel: Einheitliche User Experience im UPW

Weitere Themen und Ausblick

1. Qualität der AI-Assistenten

• Positive Bewertung der Ergebnisse aus den AI-Tools (Deep Research, Devin)
• Diskussion über kaskadierenden Einsatz: Empfehlungen aus einem AI-Tool als Input für ein anderes

2. Planung einer Follow-up-Session

• Vorschlag für ein Follow-up-Meeting in Mallorca
• Mögliche Termine: Tag vor oder nach regulärem Treffen

3. Aufgabe für kommenden Tag

• Jeder Teilnehmer soll einen eigenen Prompt für Deep Research erstellen
• Ziel: Diskussionen auf höherer Ebene beginnen und keine "Graswurzeldiskussionen" führen
• Fokus auf Implementierung und Wirksamkeit in der Fläche

4. Corporate Readiness

• Morgiges Thema: Corporate Readiness von Tools wie Devin
• Interesse an konkreten Use Cases und Anwendungsszenarien

Teilnehmer der Session

• Gabriel: Präsentierte seine Prompts und Erkenntnisse
• CVS: Moderierte und brachte neue Ideen ein
• Tobias: Beteiligte sich an der Diskussion mit technischen Nachfragen

Die Session konzentrierte sich primär auf die Nutzung von AI-Tools zur effizienteren Entwicklung technischer Lösungen, mit besonderem Fokus auf Datenarchitektur und -kommunikation im industriellen Umfeld.