DBot / Alpega

Applied AI im Transportbetrieb

Von April 2023 bis Oktober 2025 arbeitete ich über DBot Software als Senior Full Stack / AI Engineer an Alpegas Transportplattform. Mein Beitrag verband Java-Entwicklung, Enterprise-Integration und kontextbezogene Unterstützung für Fahrer, Berater und Transportteams.

Problem und Einsatzkontext

Der nächste Servicestandort ist nicht immer der passende. Entscheidungen hängen von Fahrzeugposition, Sendungszustand, Historie, Stationsfähigkeiten, Zeit und Verfügbarkeit ab. Aus der Suche müssen eine nutzbare Empfehlung und ein eindeutiges Buchungsergebnis entstehen.

Mein Beitrag

Ich entwickelte Backend-Services, REST-Integrationen sowie Discovery-, Guidance- und Booking-Funktionen. Ich entwarf einen Hybrid-Search/RAG-Workflow mit vier Meilensteinen und verband ihn mit Sendungstransparenz und priorisierten Empfehlungen. Automatisierte QA, Regressionen, CI/CD und Stabilisierung gehörten ebenfalls zur Aufgabe.

Systemarchitektur

Sendungskontext und Betriebshistorie informieren die Suche. Stationsfähigkeiten und Prozessanforderungen unterstützen Matching und Ranking. Die Anwendung verbindet Empfehlungen mit vorhandenen Geschäftsservices und Buchungen. Die Darstellung erläutert Verantwortlichkeiten, keine internen Endpoints oder Deployment-Details.

Technische Entscheidungen

Ich kombinierte ergänzende Informationen statt das Problem auf räumliche Nähe zu reduzieren. Der aktuelle Zustand beschreibt den Bedarf, die Historie ergänzt Kontext und die Stationsfähigkeiten bestimmen die Eignung. Java/Spring-Boot-Services verbinden den intelligenten Workflow mit der Enterprise-Anwendung.

Implementierungsdetails

Der Workflow unterstützte Empfehlungen für Laden, Entladen, Umladen und Reinigen. Die Suche umfasste mehr als 20.000 Reinigungsstandorte weltweit, einschließlich Informationen für EFTCO-, EFTCI- und ENFIT-bezogene Prozesse. Ort, Zeit, Verfügbarkeit und Prozesspassung flossen in die Bewertung ein.

Herausforderungen im Betrieb

Eine API-Antwort und eine abgeschlossene Buchung sind unterschiedliche Ergebnisse. Integrationen müssen kommunizieren, was tatsächlich geschehen ist. Fehleranalyse überschritt Anwendungs- und Servicegrenzen; kontrollierte Releases und Regressionstests unterstützten den laufenden Betrieb.

Evaluation und Beobachtbarkeit

Meine Arbeit umfasste automatisierte QA, API- und Integrationstests, Regressionen, Dokumentation und CI/CD. Das Manuskript beschreibt eine interne Workflow-Messung, aber keinen öffentlichen experimentellen Datensatz oder reproduzierbaren Modellbenchmark.

Kennzahlen und Zuordnung

Über 20.000 Standorte beschreibt den Workflow-Umfang. Vier Meilensteine beschreibt den Hybrid-Search/RAG-Entwurf. Im unterstützten Workflow wurde eine interne Verbesserung von über 8 % bei Transportzeit und Betriebskosten gemessen. Das ist kein plattformweiter Ergebnisanspruch.

DBot veröffentlicht separat 42 % höhere Performance, 99,95 % Verfügbarkeit und 30 % geringere Infrastrukturkosten für das gesamte Engineering-Projekt mit mehr als 15 Vollzeitentwicklern. Diese Werte gehören zum Teamprojekt, nicht zu meinem Einzelbeitrag. Das Manuskript verweist auf DBots Fallstudie und Projektergebnisse; die Quellenhinweise bewahren die methodischen Grenzen.

Technologiestack

Java, Spring Boot, REST, Enterprise-Integration, Hybrid Search, RAG, automatisierte API-/Integrationstests und CI/CD. Fachliches Verständnis, Full-Stack-Umsetzung und operative Unterstützung gehören zusammen.

Diagramme und Nachweise

Die Originalillustration und die Verantwortungsübersicht stammen aus dem zehnseitigen Portfolio. Das Manuskript unterscheidet persönliche Entwicklungsaufgaben, interne Workflow-Ergebnisse und veröffentlichte Teamkennzahlen.

Erkenntnisse und nächste Schritte

Nützliche Applied AI beginnt bei einer Geschäftsentscheidung und setzt sich in deren Ausführung fort. Kontext, Empfehlung, Geschäftsaktion und Ergebnis müssen verbunden bleiben. Weitere Evaluation sollte diese Unterscheidungen erhalten und eine dokumentierte Baseline festlegen, bevor Leistungsbehauptungen erweitert werden.