Michael Franke, CEO der Genpsoft GmbH, erläutert, wie sein Unternehmen moderne Industriestandards einsetzt, um innovative und leistungsstarke Softwarelösungen für seine Kunden zu entwickeln. Mit einem Fokus auf Skalierbarkeit, Effizienz und Sicherheit kombiniert Genpsoft bewährte Technologien mit zukunftsweisenden Ansätzen.
Technologien bei Genpsoft
1. Backend-Technologien
- Java, Python, C# für stabile und skalierbare Services.
- Frameworks wie Spring Boot und .NET Core für effiziente Entwicklung.
- GraphQL und RESTful APIs zur Integration von Frontend- und Backend-Systemen.
2. Frontend-Technologien
- React und Angular für interaktive Benutzeroberflächen.
- Unterstützung für Progressive Web Apps (PWAs) und mobile-first Design.
3. Cloud und DevOps
- AWS, Azure, Google Cloud Platform (GCP) für flexible und skalierbare Infrastruktur.
- Containerisierung mit Docker und Orchestrierung mit Kubernetes.
- CI/CD mit Jenkins, GitLab CI und Terraform für automatisierte Deployments.
4. Datenmanagement
- Relationale Datenbanken: PostgreSQL, MySQL.
- NoSQL-Lösungen: MongoDB und Redis.
- Big Data: Apache Spark und Elasticsearch.
5. Künstliche Intelligenz und Automatisierung
- TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn für Machine-Learning-Lösungen.
- Robotic Process Automation (RPA) mit UIPath und Blue Prism.
3 Fallbeispiele aus dem Kundenportfolio der Genpsoft GmbH
1. Logistikplattform für einen internationalen Versanddienstleister
Technologieeinsatz:
- Backend: Spring Boot und PostgreSQL für ein hochperformantes Logistikmanagementsystem.
- Frontend: React für ein intuitives Dashboard zur Sendungsverfolgung.
- Cloud: AWS mit Lambda-Funktionen und S3 für Serverless Computing.
Ergebnis:
Das System automatisierte die Verwaltung von Versandaufträgen und reduzierte manuelle Eingriffe um 40 %. Mithilfe von KI wurden Lieferzeiten präzise prognostiziert, was die Kundenzufriedenheit um 25 % steigerte.
2. KI-basierte Analyseplattform für eine Versicherung
Technologieeinsatz:
- Künstliche Intelligenz: TensorFlow und PyTorch für ein Modell zur Betrugserkennung in Schadensfällen.
- Big Data: Apache Spark zur Verarbeitung großer Datenmengen.
- Sicherheit: Verschlüsselung mit TLS und regelmäßige OWASP-Tests.
Ergebnis:
Das System reduzierte Betrugsfälle um 30 % und ermöglichte es der Versicherung, Schadensfälle doppelt so schnell zu bearbeiten.
3. B2B-E-Commerce-Plattform für einen Maschinenbauer
Technologieeinsatz:
- Backend: Node.js und GraphQL für schnelle Datenabfragen.
- Frontend: Vue.js mit einem responsiven, benutzerfreundlichen Interface.
- Automatisierung: Integration mit Pipedrive und ActiveCampaign für automatisierte Angebots- und Auftragsverwaltung.
Ergebnis:
Die Plattform führte zu einem Umsatzanstieg von 20 %, da Kunden Bestellungen selbstständig verwalten konnten. Die Integration von Marketing-Automation-Tools sparte dem Unternehmen wöchentlich 15 Arbeitsstunden im Vertrieb.
Michael Franke über die Zukunft
„Unsere Kunden schätzen, dass wir nicht nur auf modernste Technologien setzen, sondern diese genau auf ihre Bedürfnisse zuschneiden. Mit unseren Lösungen helfen wir Unternehmen, Prozesse zu digitalisieren, Kosten zu senken und Wettbewerbsvorteile zu schaffen.“
Fazit
Genpsoft nutzt eine Kombination aus bewährten Industriestandards und innovativen Technologien, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln. Die Beispiele aus dem Kundenportfolio verdeutlichen, wie technologische Exzellenz direkt in messbare Geschäftsergebnisse umgewandelt wird.
