Foundry Plattform für Daten und Arbeitsabläufe
Verknüpft Aufträge, Bestand und Lieferungen, damit Teams dieselben Daten prüfen und im täglichen Betrieb nutzen können.
Palantir Technologies
Operative KI in Produktion bringen.
Palantir entwickelt Daten- und KI-Software für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen. Von 2021 bis 2024 führte ich zwei PMs und koordinierte 20 Fachkräfte für Kunden in vier Branchen. Wir verbanden Betriebsdaten mit umsetzbaren Entscheidungen und brachten akzeptierte Abläufe in den Kundenalltag. Ich setzte Prioritäten, entwickelte die PMs und vereinbarte Lieferzusagen für Foundry und später AIP.
Product Team Lead2021–2024
Produktplattformen in meinem Bereich
AIP Artificial Intelligence Platform
Seit 2023 verbindet AIP generative KI mit Geschäftsdaten, damit Nutzer Vorschläge im Betriebsablauf prüfen können.
01Wo lag das Problem?
13 Stunden Wartezeit verzögerten Entscheidungen.
Bei Materialengpässen mussten Planer getrennte Auftrags-, Bestands- und Lieferdaten abgleichen, bevor ein anderes Team eine Lösung genehmigen konnte. Bei vier Industriekunden warteten fertige Anfragen im Median 13 Stunden auf die Übernahme durch das nächste Team. Mit dem Workflow-PM und Anwendern untersuchte ich Übergabezeiten und vereinbarte eine einheitliche Methode zur Ermittlung fehlender Daten und Zuständigkeiten.
Die Übergabe mit Anwendern prüfen.
Die Tests zeigten Planer beim Abgleich getrennter Daten und Anfragen, die auf Befugte warteten. Der PM maß die Übergaben bei vier Kunden einheitlich und ermittelte einen Median von 13 Stunden.
Anfrage bereit · Daten getrennt geprüft
Bestand
Aufträge
Lieferungen
13 hMedian
Nächstes TeamVerantwortung übernehmen
Basis: fertige Anfrage → übernommene Verantwortung · Vier Industriekunden
Die Tests klärten den Ablauf: Daten verbinden, Genehmigende benennen und die Entscheidung festhalten. Mit dem PM erarbeitete ich die Anforderungen und prüfte sie am Übergabeziel von neun Stunden.
Bestand
Aufträge
Lieferungen
MaterialplanerPrüfen und genehmigen
Erfolgsmaß: Übergabemedian ≤9 Stunden · Dieselbe Vierkundenstudie
Fehlende Genehmigungszuständigkeit finden.
Mit dem PM und Betriebsleitern der Kunden prüfte ich Entscheidungen, die auf Befugte warteten. Für das Release vereinbarten wir Genehmigende, Berechtigungsprüfungen und gespeicherten Kontext.
KundenbetriebBefugte Genehmigende ermitteln
FreigabeanforderungenZuständigkeit, Prüfungen und Entscheidungsprotokoll
Freigabebedingung: autorisierte Aktion mit vollständigem Entscheidungsprotokoll
Den Übergang vom Pilotprojekt zum Alltag prüfen.
Ab 2023 testeten AIP Bootcamps Kundenaufgaben in kurzen Pilotprojekten. Der Einführungs-PM prüfte Käuferzustimmung, Betriebszuständigkeit, Live-Daten und Support, bevor ich Umsetzungskapazität zusagte.
Der Kunde musste Ablauf und Tagesbetrieb akzeptieren. Jede offene Anforderung hatte eine zuständige Person und nächste Maßnahme, damit der PM die Lücken vor dem Produktivstart schließen konnte.
Verantwortlich beim Kunden
Live-Datenzugriff
Laufender Support
Bedingung für den Produktivbetrieb: Der Kunde akzeptiert Ablauf und Betriebsplan
02Welchen Ansatz und welche Prioritäten wählte ich?
Ich priorisierte den gesamten Ablauf vor breiteren Berichten.
Die Analyse führte zur ersten Priorität: eine vollständige Lösung für Materialengpässe mit neun Stunden Übergabezeit als Ziel. Ich verschob breitere Berichte, nahm Genehmigungsprotokolle ins Release auf und bewertete Anfragen nach Nutzen, Aufwand und Wirkung auf andere Kunden. Ab 2023 galten diese Kriterien auch für AIP-Pilotprojekte; Einführungskapazität folgte den Kundenvoraussetzungen.
01 / ZuerstBetriebliche Wartezeit
Materialengpass vollständig lösen
Die Tests zeigten Wartezeit durch getrennte Daten. Ich verband Auftrag, Bestand und Lösung in einem Ablauf vor weiteren Berichten.
02 / VoraussetzungGenehmigungszuständigkeit
Genehmigung nachvollziehbar machen
Auch Entscheidungen warteten auf Befugte. Ich ergänzte den Ablauf um Genehmiger, Prüfungen und ein Aktionsprotokoll.
03 / AusbauVoraussetzungen beim Kunden
Täglichen Einsatz mit Support zusagen
AIP-Pilotprojekte brauchten Zuständige, Live-Daten und Support. Ich reservierte Kapazität, sobald der Ablauf einsatzbereit war.
Jede Wahl griff einen Discovery-Befund auf und berücksichtigte Nutzen, Aufwand und bestehende Zusagen.
- 2021Foundry
Materialengpass lösen
Der Ablauf verband Aufträge, Bestand und Lösung. Planer konnten den Engpass in einer Aufgabe lösen.
Ziel: Übergabemedian ≤9 h - 2022Action Log
Genehmigungskontext erhalten
Action Log hielt Genehmigende und Betriebskontext einer Änderung in neun Workshop-Abläufen fest.
Protokoll: Aktion, Zuständigkeit und Kontext - 2023AIP Bootcamps
Täglichen Einsatz vorbereiten
AIP Bootcamps prüften Aufgaben. Der Start erforderte Zuständige, Live-Daten und zugesagten Support.
Bereit: Zuständigkeit, Daten und Support - 2024AIP-Bewertung
KI-Empfehlungen validieren
KI-Vorschläge wurden an denselben 840 Fällen erneut auf ihre Freigabereife geprüft.
Ziel: ≥90% Akzeptanz durch Fachleute
Jedes Release folgte derselben Reihenfolge: Aufgabe untersuchen, Abnahmekriterien definieren und Betriebsplan vereinbaren.
03Wie führte ich das Team?
Jeder PM konnte seinen Bereich eigenständig steuern.
Für Kunden mit konkurrierenden Anforderungen führte ich zwei PMs für operative Abläufe und Einführung, unterstützt von 20 gemeinsam eingesetzten Fachkräften. Die PMs verhandelten im vereinbarten Umfang; ich beriet sie zu ihren Empfehlungen und entschied über Personal oder Zusagen. Wöchentliche Reviews folgten Wartezeit und Einführungsreife, monatliche Treffen mit Fachbereichs- und Vertriebsleitern klärten die Kapazität vor dem nächsten Release.
Felipe Lowe
Product Team Lead
Ich verantwortete Kundenprioritäten, PM-Entwicklung, Personal und Zusagen. In Einzelgesprächen prüfte jeder PM seine Empfehlung anhand von Nachweisen, erwartetem Kundennutzen und Umsetzungsaufwand.
PM für operative Abläufe
Der Workflow-PM steuerte den Ablauf und Freigabeprüfungen und verbesserte die Lösung anhand der Wartezeit im vereinbarten Umfang.
PM für Kundeneinführung
Der Einführungs-PM vereinbarte den Betriebsplan, klärte Zuständigkeit und Support und koordinierte den Start im täglichen Betrieb.
Wöchentliche Produktreviews
Wartezeit, Nutzung und offene Daten- oder Zuständigkeitsfragen bestimmten die nächste Produktentscheidung, jeweils mit Verantwortung und nächster Maßnahme.
Monatliche Kapazitätsreviews
Einführungsreife und bestehende Zusagen bestimmten Personaländerungen mit Fachbereichs- und Vertriebsleitern und hielten Kapazität und Umsetzungspläne im Einklang.
Wie 20 Fachkräfte die Umsetzung unterstützten
Kundennahe Entwicklung7
Data Engineering4
Angewandte KI2
Produktdesign2
Implementierung3
Produktbetrieb2
22 Mitwirkende einschließlich der zwei PMs. Fachkapazität wurde geteilt und mit Fachbereichsleitern vereinbart; mein Sponsor war der Director of Commercial Product.
04Welcher Engpass prägte den Umsetzungsplan?
Kundenvoraussetzungen bestimmten die Einführung.
Verantwortliche beim Kunden, Live-Daten und laufender Support bestimmten, ob ein akzeptiertes AIP-Pilotprojekt in den Alltag übergehen konnte. Ich prüfte dies mit dem PM für Kundeneinführung und vereinbarte Umfang, Fachkapazität und Support mit Fachbereichs- und Vertriebsleitern für jeden Kunden.
05Wie setzten wir das Produkt um und prüften es?
Wir überführten Prioritäten in einen nutzbaren Ablauf.
Wir bauten den Planerablauf in Workshop, dem App-Baukasten von Foundry, und verbanden Auftrag, Bestand und Transfervorschlag mit einer Genehmigung durch Berechtigte. Unten können Sie den Transfer prüfen und sein Protokoll ansehen. Die Release-Nachweise zeigen, wie Tests mit Anwendern Ansichten und Prüfungen verbesserten und spätere AIP-Bewertungen klärten, welche Empfehlungen für den täglichen Einsatz bereit waren.
Ablaufbeispiel
Release-Nachweise
Materialengpass beheben
Genehmigung ausstehendAuftrag 1048 · Werk A · Materialplanung
- Auftragsbedarf
- 160 Einheiten
- Im Werk verfügbar
- 40 Einheiten
- Vorgeschlagener Transfer
- 120 Einheiten
Im WerkVorgeschlagen aus dem Lager
120 Einheiten vom Regionallager an Werk A übertragen. Bestand und Transferzeitraum decken den Auftrag, während die verspätete Lieferung neu geplant wird.
Der Planer prüft Transfer, Auftrag, Bestand und Lieferzeit vor der Genehmigung. Das Protokoll hält Aktion, Verantwortung und Betriebskontext für Vorgesetzte fest.
Das Beispiel erzeugt ein Genehmigungsprotokoll.
Genehmigen Sie den Transfer, um das Protokoll anzusehen. Es verbindet Aktion, Verantwortung und Betriebskontext für die Prüfung durch Vorgesetzte.
Beispiel eines Genehmigungsprotokolls
Erstellt, als Sie den Transfer in diesem Beispiel genehmigten.
- Aktion
- 120 Einheiten übertragen
- Genehmigt von
- Materialplaner
- Betroffener Auftrag
- Auftrag 1048
- Route
- Regionallager → Werk A
- Gespeicherter Kontext
- Bestand, Auftrag und Lieferzeit
- Erfasst bei
- Bei Genehmigung
Das Protokoll verbindet den Transfer von 120 Einheiten mit Auftrag 1048, Materialplaner, Bestand und geprüfter Lieferzeit. Vorgesetzte können die Aktion vollständig nachvollziehen. Der PM nutzt den Kontext, um wiederkehrende Lücken zu untersuchen und Prüfungen künftiger Transfers zu verbessern.
Wie Anwender den Ablauf testeten.
Die Tests prüften, ob Planer den Transfer anhand von Auftrag, Bestand und Lieferzeit bewerten konnten. Prüffragen bestimmten die Änderungen des PM an Ansichten für Betriebsdaten, Lösungsvorschlag und Genehmigung.
Auftrag160 Einheiten für Auftrag 1048 in Werk A benötigt.Bestand40 Einheiten in Werk A; Transfer von 120 Einheiten.LieferzeitDer Transferzeitraum deckt den Lieferbedarf des Auftrags.
Der Test folgte der Übergabe aus der Zeitmessung: Eine fertige Anfrage ging mit sichtbarem Auftrag, Bestand und Transferzeitraum an das nächste Team. Jede Prüffrage bestimmte die nächste Ansichtsänderung des PM. Die gespeicherte Genehmigung machte Verantwortung, Aktion und Betriebskontext für Vorgesetzte nachvollziehbar.
Bedingungen vor der Freigabe.
- Aktuelle Grenzen
- Bestand und Transferzeitraum mit der offenen Auftragsmenge abgleichen, damit der Planer vor Genehmigung eine umsetzbare Lösung bestätigen kann.
- Befugnis
- Berechtigungen des Materialplaners vor Genehmigung prüfen, damit eine benannte, für den Auftrag befugte Person den Transfer verantwortet.
- Entscheidungsprotokoll
- Aktion, Verantwortung und Betriebskontext zusammenhalten, damit Vorgesetzte ein vollständiges Protokoll und der PM Nachweise für wiederkehrende Lücken haben.
Wie wir KI-Empfehlungen prüften.
92%von Fachleuten akzeptiert
0%Ziel ≥90%100%
773 akzeptiert67 zur Prüfung
Nach Korrekturen bestanden 773 derselben 840 Fälle die Fachprüfung und übertrafen das 90%-Ziel. Die übrigen 67 brauchten noch Korrekturen oder Anwenderprüfung.
Erste Prüfung: 613 akzeptiert und 227 zur Prüfung. Zweite Prüfung: 773 akzeptiert und 67 zur Prüfung.
Kriterien beider Prüfungen
- Relevante Betriebsinformationen
- Bestands- und Kapazitätsgrenzen
- Klare Genehmigungszuständigkeit
- Praktischer Nutzen der Lösung
Wir behielten Fälle und Kriterien zum Vergleich bei. Die PMs nutzten akzeptierte Aufgabentypen für den Umfang des nächsten Releases.
06Was zeigten die OKRs und KPIs?
Die Auswertung zeigte kürzere Wartezeiten und sechs aktive Kunden.
2024 verglichen die PMs Übergabezeiten, KI-Retests, Einführungsreife und Verträge mit den vereinbarten Zielen. Der Median von acht Stunden und 92% Akzeptanz durch Fachleute erfüllten die Ziele. Sechs von neun Pilotprojekten erreichten den täglichen Einsatz bei einem Ziel von sieben; fünf dieser Kunden schlossen dreijährige Ausbauverträge über US$14M. Die Ergebnisse bestimmten weitere Zusagen und Zuständigkeiten für Reife- und Qualitätslücken.
Weniger Wartezeit zwischen Teams
Übergabemedian · Vier Industriekunden
13 → 8 h38% weniger Wartezeit
Vorher 13 hNachher 8 h
160
Ziel ≤9 StundenZiel erreicht
Folgen des Ergebnisses
Acht Stunden Median lagen unter dem Neunstundenziel. Mit der gemessenen Wartezeitverkürzung stützte ich den Ausbau des vollständigen Ausnahmeablaufs.
Messdetails ansehen
Der PM verglich Wartezeiten vor und nach der Änderung bei vier Industriekunden: von der fertigen Anfrage bis zur Übernahme durch das nächste Team. Der Median sank von 13 auf 8 Stunden: 38,46%, gerundet auf 38%.
Mehr akzeptierte Empfehlungen
Fachprüfung · Dieselben 840 Betriebsfälle
73% → 92%+19 Prozentpunkte
Erste 73%Zweite 92%
613 → 773 von 840100%
Ziel ≥90% AkzeptanzZiel erreicht
Folgen des Ergebnisses
Nach Korrekturen lag die Akzeptanz über 90%. Die PMs nutzten 67 offene Fehler zur Umfangsbegrenzung und Planung weiterer Anwenderprüfungen.
Messdetails ansehen
Das Team korrigierte abgelehnte Empfehlungen und prüfte dieselben 840 Fälle mit festen Kriterien erneut. Fachleute akzeptierten 773 statt zuvor 613 Fälle. Die Akzeptanz stieg von 72,98% auf 92,02%, um 19,05 Prozentpunkte.
Pilotprojekte im Tagesbetrieb
Neun ausgewählte Kunden · AIP-Bootcamp-Programm
6 von 9Kunden im Produktivbetrieb
06070809
5 mit Ausbau1 im bisherigen Umfang3 im Pilotprojekt
Ziel ≥7 Kunden1 fehlt zum Ziel
Folgen des Ergebnisses
Sechs Kunden erreichten den Alltag, einer unter dem Ziel von sieben. Ich klärte Zuständigkeit und nächste Schritte übriger Pilotprojekte vor Kapazitätszusagen.
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Der Einführungs-PM prüfte neun AIP-Bootcamp-Kunden. Der Produktivbetrieb erforderte einen akzeptierten Ablauf im täglichen Einsatz, Zuständige, Live-Daten und laufenden Support. Sechs erfüllten dies bei einem Ziel von mindestens sieben.
Vertraglich vereinbarter Kundenausbau
Fünf Verträge · Gesamtwert über drei Jahre
US$14MUS$2M über dem Ziel
2,2
2,5
2,6
3,1
3,6
Dreijahreswert je Vertrag · US$M
Ziel ≥US$12MZiel erreicht
Folgen des Ergebnisses
Vertragserweiterungen lagen US$2M über dem Ziel. Ich stimmte jede neue Zusage auf akzeptierten Umfang, Supportplan und Umsetzungskapazität ab.
Messdetails ansehen
Fünf Kunden im Produktivbetrieb vereinbarten Erweiterungen nach Annahme von Ablauf und Umsetzungsplan. Dreijahresverträge summieren sich auf US$14M bei einem Ziel von US$12M. Der sechste aktive Kunde blieb im bestehenden Vertrag.
Übergabestudie mit vier Kunden, Protokollprüfung in neun Abläufen, 840-Fall-Bewertung und Einführung bei neun Kunden haben getrennte Messbereiche.
Produktkontext und Messhinweise
Wie die Produkte zusammenwirken
Foundry verbindet Betriebsdaten. Die Ontology verknüpft Geschäftsdatensätze und Aktionen; Workshop macht daraus Anwendungen für Mitarbeitende. AIP ergänzt KI, deren Empfehlungen anhand fachlicher Bewertungen eingesetzt werden.
Die Kennzahlen einordnen
Die Ergebnisse betreffen das ausgewählte Programm bei der Auswertung 2024. Übergabezeit misst die mediane Wartezeit zwischen Teams; beide KI-Prüfungen nutzen dieselben 840 Fälle. Ausbau erfasst den gemeinsamen Dreijahresvertragswert. Die Prüfung von 400 Protokollen ist ein eigener laufender KPI. Jedes Ergebnis nennt Definition, Prüfgruppe und Verantwortung.