Produktionsreife GIS-Automatisierungssysteme und Spatial Tooling für echte Infrastrukturkunden
Dies sind Produktivsysteme — keine Demos, keine Nebenprojekte. Alle sind mit Python und PyQGIS gebaut, an echte Kunden ausgeliefert und aktiv im Einsatz. Kundendaten sind wo nötig anonymisiert.
Ein Infrastrukturkunde aus der Telekommunikationsbranche verfolgte täglich manuell über 1.000 aktive Projektgebiete in einem Webportal — Status prüfen, Daten in Excel kopieren, QGIS-Layer von Hand aktualisieren. Der gesamte Workflow war täglich, repetitiv und vollständig manuell.
Das Ergebnis ist ein vollautomatisiertes Python-System, das Microsoft SSO und 2FA-Authentifizierung übernimmt, Live-Projektdaten per Playwright aus dem Portal scrapet, alles in einer PostgreSQL-Datenbank persistiert und das Ergebnis über ein maßgeschneidertes QGIS-Plugin mit PyQt5-GUI zugänglich macht. Aus dem morgendlichen Ritual wurde ein Knopfdruck.
Ein Infrastrukturkunde aus der Telekommunikationsbranche musste große Geodatensätze vor der Übergabe validieren — Geometrieintegrität, Attributvollständigkeit, Koordinatensysteme und fachliche Regeln. Manuelle QS war langsam, inkonsistent und fehleranfällig.
Das Ergebnis ist eine eigenständige PyQt5-Desktop-Applikation, die 25+ konfigurierbare Validierungsprüfungen über räumliche und attributive Dimensionen ausführt, Probleme mit präzisen Datensatzpositionen kennzeichnet und einen formatierten Excel-Bericht zur Kundenlieferung generiert. Die App wird als eigenständige ausführbare Datei bereitgestellt — keine QGIS-Installation auf dem Kundenrechner erforderlich.
20+ Releases in aktiver Entwicklung. Täglich im produktiven Einsatz.
Infrastrukturprojekte in Deutschland unterliegen den GIS Nebenbestimmungen — einem verbindlichen Regelwerk für Geodaten-Qualität, Koordinatensysteme und Layerstruktur, das Netzbetreiber bei der Datenübergabe einfordern. Die manuelle Prüfung dieser Anforderungen ist zeitaufwändig und fehleranfällig.
Das Ergebnis ist ein intern eingesetztes PyQGIS-Plugin, das die Kern-Infrastrukturlayer (Netztechnik, Verbindungen, Leerrohre, Trassenbau, Bauten, Endverbraucher) automatisch gegen die Nebenbestimmungen prüft, Fehler im QGIS-Projekt direkt kennzeichnet und über eine REST-API mit dem Telegis-Backend kommuniziert. Das Plugin erkennt automatisch die Ausführungsumgebung (Büro/Heimnetz) und konfiguriert sich entsprechend.
Ein Solarpark-Entwickler hatte potenzielle Standorte als KML-Polygone vorliegen — aber keine Ahnung, wem das Land gehört. Katasterrecherche, Eigentümerermittlung und Verhandlungskarten: alles Handarbeit, die Wochen kostet. Intec hatte weder die Zeit noch das interne GIS-Know-how dafür.
Wir haben die KML-Polygone in QGIS geladen, per räumlicher Verschneidung alle betroffenen Flurstücke und Flurstücksnummern identifiziert, die zuständigen Katasterämter pro Gemarkung ermittelt, formelle Eigentümerabfragen koordiniert — und für jeden Standort professionelle Verhandlungskarten mit Flurstücksgrenzen und Lagekontext erstellt. Intec konnte damit direkt in die Grundstücksverhandlungen gehen.
Jedes Projekt basiert auf dem gleichen bewährten Fundament
Geodaten-Pipelines, QGIS Plugin-Entwicklung, Spatial Automation — remote, sofort verfügbar.
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