Digitale Kompetenz: Digitale Systeme und intelligente Technologien
- Ein Einblick in meine Arbeit mit digitalen Systemen
Meine IT & KI -Tools
Digitale Anwendungen und Arbeitsumgebung
Was findest du auf dieser Seite?
Eine Bienenwabe funktioniert weil alle Zellen zusammen ein System ergeben das grösser ist als seine einzelnen Teile. Digitale Kompetenz funktioniert genauso: Das Ziel ist die Fähigkeit, das ganze Systeme zu verstehen, zu verknüpfen und so einzusetzen dass die grösstmögliche Wirkung (Nutzen) entsteht.
Auf dieser Seite gebe ich Einblick in digitale Arbeitsumgebungen (→ mehr über David Vonlanthen) in die ich über viele Jahre hineingewachsen bin — beruflich wie privat. Von Unternehmenssystemen und verschlüsselter Kommunikation über wissenschaftliche und Qualitätsmanagement-Software bis zu generativer KI und Schweizer Daten-Infrastruktur.
Was findest du auf dieser Seite?
Eine Bienenwabe funktioniert weil alle Zellen zusammen ein System ergeben das grösser ist als seine einzelnen Teile.
Einblick in meine digitale Arbeitsumgebung.
LLM, Generative AI & Intelligente Systeme
Grosse Sprachmodelle LLM sind heute fester Bestandteil meines Arbeitsalltags — auch im regulierten Spital Umfeld — nicht als Assistent dem man Fragen stellt, sondern als Werkzeug das konkrete Aufgaben strukturiert und ausführt. Beispiele aus der Praxis: automatisierte Generierung von Word-Dokumenten via Node.js für Validierungsberichte und QM-Dokumentation — was früher Stunden dauerte, läuft heute als reproduzierbarer Workflow. Oder ein REST-API-Prozess der mehrere hundert Bilddatensätze mit Metadaten verarbeitet und in ein WordPress-Mediensystem einpflegt — manuell schlicht nicht sinnvoll realisierbar.
Zielsetzung Projekt Tomorrow
Ich beschäftige mich mit der systematischen Erfassung, Analyse, Strukturierung und langfristigen Sicherung von Wissen aus wissenschaftlichen Publikationen, technischen Berichten, Normen, regulatorischen Dokumenten, Patenten und weiteren Informationsquellen. Dabei verbinde ich naturwissenschaftliche Fachkompetenz mit modernen Methoden des Wissensmanagements, der Datenanalyse und der Künstlichen Intelligenz.Ich beschäftige mich mit der systematischen Erfassung, Analyse, Strukturierung und langfristigen Sicherung von Wissen aus wissenschaftlichen Publikationen, technischen Berichten, Normen, regulatorischen Dokumenten, Patenten und weiteren Informationsquellen. Dabei verbinde ich naturwissenschaftliche Fachkompetenz mit modernen Methoden des Wissensmanagements, der Datenanalyse und der Künstlichen Intelligenz.
Wissensmanagement & KI
KI-gestützte Analyse von Informationen und Dokumenten
Mein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung KI-gestützter Prozesse zur automatisierten Auswertung grosser Dokumentenbestände. Hierzu setze ich Technologien aus den Bereichen Document AI, Document Understanding, Intelligent Document Processing (IDP), Information Extraction, Natural Language Processing (NLP) und Knowledge Extraction ein. Wissenschaftliche Publikationen werden automatisiert erfasst, analysiert, klassifiziert, verschlagwortet und in strukturierte Wissenssysteme überführt.
Technologien und Werkzeuge
Für die Verarbeitung und Analyse umfangreicher Daten- und Dokumentenbestände nutze ich moderne Open-Source-Technologien und KI-Werkzeuge, unter anderem Python, Markdown, OCR-Systeme, Transformer-Modelle, PyTorch, Hugging Face, Document AI Frameworks, Datenbanken sowie KI-gestützte Recherche- und Analysesysteme. Dadurch lassen sich Inhalte aus PDF-Dokumenten, technischen Berichten oder wissenschaftlichen Publikationen automatisiert extrahieren, strukturieren und für weiterführende Analysen verfügbar machen.
Wissensplattformen und Informationsarchitekturen
Ein weiterer Schwerpunkt meiner Arbeit ist die Konzeption und Optimierung digitaler Wissensplattformen. Hierzu gehören die Entwicklung nachvollziehbarer Ablagestrukturen, Metadatenkonzepte, Taxonomien, Such- und Klassifizierungssysteme sowie die Integration von KI-basierten Wissens- und Recherchewerkzeugen. Ziel ist es, Informationen effizient auffindbar zu machen, Wissen nachhaltig zu sichern und den organisationsweiten Wissenstransfer zu fördern.
Validierung von KI-Daten
Fachkompetenz ein Muss
Sprachmodelle unterscheiden sich erheblich. Halluzination, Kontexverstädnis, Reproduziebarkeit, Zugriff auf alte Daten etc. Ich arbeite auschliesslich in Bereichen wo ich fachlich zu Hause bin: wer den Output nicht beurteilen kann bemerkt Fehler nicht. Bei Berechnungen und Analysen gehört eine Kontrollrechnung und Plausibilitätsabschätzung zum Standard.
Datenqualität
Im regulierten Bereich — etwa bei Durchführung von Berechnungen — sind Verifikationen gegen einen Standard ohnehin vorgeschrieben. Es muss im gewährleistet sein, das die geforderte Datenqualität erstellt werden kann auch mit der Hilfe von KI. Im Notfall müssen solche neuen System validiert werden.
KI-Coaching, Mentoring & Enablement
Weiterzugeben was man weiss ist für mich seit jeher Alltag — als Dozent, Gruppenleiter, Mentor für Studenten oder Lehrlingsbetreuer, im Betrieb. In einem Workshop habe ich Sprachmodelle vorgestellt und einfaches Prompting live gezeigt. Was dabei auffällt: es sind oft Kleinigkeiten die blockieren. Zum Beispiel dass das Schweizer Doppel-S in den ersten KI-Versuchen, dass fast immer übersehen wurde — ein Hinweis, ein Klick, und es funktioniert. Solche Momente zeigen dass Enablement weniger um Technologie geht als um konkrete erste Schritte und das Vertrauen dass es funktioniert.
Ich bin überzeugt, dass der Tüftlergeist heute wichtiger ist denn je. Technologische Entwicklungen verlaufen mit einer Geschwindigkeit, die klassische Entwicklungszyklen grundlegend verändert hat. Wer auf vollständig optimierte Gesamtlösungen wartet, wird häufig feststellen, dass die nächste Innovation bereits Realität geworden ist. Entscheidend sind heute Anpassungsfähigkeit, Kreativität und die Bereitschaft, Neues konsequent weiterzuentwickeln.
Digital Process Automation & Low-Code Solutions
Als überzeugter fortgeschrittener Low-Coder — eine Entscheidung die ich früh und bewusst getroffen habe — interessiert mich das Verständnis von Systemen mehr als das Schreiben von Codes. So verknüpfe ich mehrere Finanztools via API mit einem Steuerungssystem, um Trades zu automatisieren und in Echtzeit auszulösen — nach ganz bestimmten Marktregeln. Das ist kein Programmierprojekt, sondern ein Konfigurations- und Logikproblem — Prompt Engineering und Workflow-Design. Dasselbe gilt für Copilot in Microsoft 365: ich kenne es, arbeite damit, und kann einschätzen wo es im Vergleich zu anderen Modellen an Grenzen stösst — was nur möglich ist wenn man mehrere Systeme tatsächlich produktiv im Einsatz hat.
LLM, Generative AI & Intelligente Systeme
Grosse Sprachmodelle LLM sind heute fester Bestandteil meines Arbeitsalltags — auch im regulierten Spital Umfeld — nicht als Assistent dem man Fragen stellt, sondern als Werkzeug das konkrete Aufgaben strukturiert und ausführt. Beispiele aus der Praxis: automatisierte Generierung von Word-Dokumenten via Node.js für Validierungsberichte und QM-Dokumentation — was früher Stunden dauerte, läuft heute als reproduzierbarer Workflow. Oder ein REST-API-Prozess der mehrere hundert Bilddatensätze mit Metadaten verarbeitet und in ein WordPress-Mediensystem einpflegt — manuell schlicht nicht sinnvoll realisierbar.
Wissensmanagement & KI
Zielsetzung Projekt Tomorrow
Ich beschäftige mich mit der systematischen Erfassung, Analyse, Strukturierung und langfristigen Sicherung von Wissen aus wissenschaftlichen Publikationen, technischen Berichten, Normen, regulatorischen Dokumenten, Patenten und weiteren Informationsquellen. Dabei verbinde ich naturwissenschaftliche Fachkompetenz mit modernen Methoden des Wissensmanagements, der Datenanalyse und der Künstlichen Intelligenz.
KI-gestützte Analyse von Informationen und Dokumenten
Mein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung KI-gestützter Prozesse zur automatisierten Auswertung grosser Dokumentenbestände. Hierzu setze ich Technologien aus den Bereichen Document AI, Document Understanding, Intelligent Document Processing (IDP), Information Extraction, Natural Language Processing (NLP) und Knowledge Extraction ein. Wissenschaftliche Publikationen werden automatisiert erfasst, analysiert, klassifiziert, verschlagwortet und in strukturierte Wissenssysteme überführt.
Technologien und Werkzeuge
Für die Verarbeitung und Analyse umfangreicher Daten- und Dokumentenbestände nutze ich moderne Open-Source-Technologien und KI-Werkzeuge, unter anderem Python, Markdown, OCR-Systeme, Transformer-Modelle, PyTorch, Hugging Face, Document AI Frameworks, Datenbanken sowie KI-gestützte Recherche- und Analysesysteme. Dadurch lassen sich Inhalte aus PDF-Dokumenten, technischen Berichten oder wissenschaftlichen Publikationen automatisiert extrahieren, strukturieren und für weiterführende Analysen verfügbar machen.
Wissensplattformen und Informationsarchitekturen
Ein weiterer Schwerpunkt meiner Arbeit ist die Konzeption und Optimierung digitaler Wissensplattformen. Hierzu gehören die Entwicklung nachvollziehbarer Ablagestrukturen, Metadatenkonzepte, Taxonomien, Such- und Klassifizierungssysteme sowie die Integration von KI-basierten Wissens- und Recherchewerkzeugen. Ziel ist es, Informationen effizient auffindbar zu machen, Wissen nachhaltig zu sichern und den organisationsweiten Wissenstransfer zu fördern.
Validierung von KI-Daten
Fachkompetenz ein Muss
Sprachmodelle unterscheiden sich erheblich. Halluzination, Kontexverstädnis, Reproduziebarkeit, Zugriff auf alte Daten etc. Ich arbeite auschliesslich in Bereichen wo ich fachlich zu Hause bin: wer den Output nicht beurteilen kann bemerkt Fehler nicht. Bei Berechnungen und Analysen gehört eine Kontrollrechnung und Plausibilitätsabschätzung zum Standard.
Datenqualität
Im regulierten Bereich — etwa bei Durchführung von Berechnungen — sind Verifikationen gegen einen Standard ohnehin vorgeschrieben. Es muss im gewährleistet sein, das die geforderte Datenqualität erstellt werden kann auch mit der Hilfe von KI. Im Notfall müssen solche neuen System validiert werden.
KI-Coaching, Mentoring & Enablement
Digital Process Automation & Low-Code Solutions
Weiterzugeben was man weiss ist für mich seit jeher Alltag — als Dozent, Gruppenleiter, Mentor für Studenten oder Lehrlingsbetreuer, im Betrieb. In einem Workshop habe ich Sprachmodelle vorgestellt und einfaches Prompting live gezeigt. Was dabei auffällt: es sind oft Kleinigkeiten die blockieren. Zum Beispiel dass das Schweizer Doppel-S in den ersten KI-Versuchen, dass fast immer übersehen wurde — ein Hinweis, ein Klick, und es funktioniert. Solche Momente zeigen dass Enablement weniger um Technologie geht als um konkrete erste Schritte und das Vertrauen dass es funktioniert.
Ich bin überzeugt, dass der Tüftlergeist heute wichtiger ist denn je. Technologische Entwicklungen verlaufen mit einer Geschwindigkeit, die klassische Entwicklungszyklen grundlegend verändert hat. Wer auf vollständig optimierte Gesamtlösungen wartet, wird häufig feststellen, dass die nächste Innovation bereits Realität geworden ist. Entscheidend sind heute Anpassungsfähigkeit, Kreativität und die Bereitschaft, Neues konsequent weiterzuentwickeln.
Als überzeugter fortgeschrittener Low-Coder — eine Entscheidung die ich früh und bewusst getroffen habe — interessiert mich das Verständnis von Systemen mehr als das Schreiben von Codes. So verknüpfe ich mehrere Finanztools via API mit einem Steuerungssystem, um Trades zu automatisieren und in Echtzeit auszulösen — nach ganz bestimmten Marktregeln. Das ist kein Programmierprojekt, sondern ein Konfigurations- und Logikproblem — Prompt Engineering und Workflow-Design. Dasselbe gilt für Copilot in Microsoft 365: ich kenne es, arbeite damit, und kann einschätzen wo es im Vergleich zu anderen Modellen an Grenzen stösst — was nur möglich ist wenn man mehrere Systeme tatsächlich produktiv im Einsatz hat.
LLMs sind produktive Arbeitswerkzeuge: automatisierte Word-Dokumente via Node.js für QM-Dokumentation, REST-API-Workflows für mehrere hundert Datensätze, Finanztools via API mit automatischer Trade-Auslösung nach Marktregeln.
Low-Coding
Generative AI & Intelligente Systeme
Als überzeugter Low-Coder interessiert mich das Systemverständnis, nicht der Code. Modelle unterscheiden sich erheblich — ich arbeite ausschlieslich in Bereichen wo ich den Output beurteilen kann. Bei Berechnungen z.B. gehört eine Kontrollrechnung zum Standard.
Einschätzen und Beraten
Wissen weitergeben und vermitteln gehört dazu: Vereins-Workshops, Dozentur, Mentoring im Betrieb — oft sind es Kleinigkeiten die blockieren. Das Massentool Copilot in Microsoft 365 kenne und nutze ich, und kann einschätzen wo es an Grenzen stösst.
Wissensmanagement & KI
Mithilfe moderner KI-Technologien, Document AI, Python, OCR, Natural Language Processing (NLP) und generativer KI automatisiere ich die Auswertung wissenschaftlicher Publikationen, technischer Dokumentationen, Normen und regulatorischer Anforderungen.
Meine Schwerpunkte umfassen Wissensmanagement, Publikationsanalyse, Information Extraction, digitale Wissensdatenbanken, intelligente Ablagesysteme sowie die Integration KI-gestützter Recherche- und Dokumentenprozesse. Ziel ist es, Informationen effizient in nutzbares Wissen zu transformieren und den Wissenstransfer nachhaltig zu verbessern.
Digitale Kommuinkation
Teams ist mein Standard für interne Kommunikation und Meetings — im Spitalkontext mit LUKS ebenso wie mit externen Partnern.
Webex kommt im institutionellen und behördlichen Umfeld zum Einsatz, insbesondere aus meiner Zeit mit Forschungspartnern in den USA. Zoom ergänzt das Setup dort, wo weder Teams noch Webex gesetzt sind.
Vor Teams habe ich Slack als primäres Kollaborations-werkzeug im professionellen Kontext eingesetzt. Für direkte Kommunikation nutze ich Signal, Threema oder WhatsApp — je nach Gegenüber und Kontext, schnell umgeschaltet.
Threema ist mein bevorzugter Kanal für strategisch heikle Informationen innerhalb der Schweiz — Ende-zu-Ende-verschlüsselt, ohne Telefonnummer, ohne Metadaten-Exposition gegenüber sicherheitskritischen-Servern.
Proton nutze ich als vollständiges Ökosystem: E-Mail mit eigener Domain und Alias-Adressen, Proton Drive für hochsensible Dokumente, Proton VPN mit SecureCore, SplitTunneling und NetShield für netzwerkseitige Absicherung. Die Kommunikation mit medizinischem Personal und Behörden läuft wo immer möglich darüber.
Für E-Mail-Signatur und Verschlüsselung setze ich S/MIME ein, ausschliesslich über Thunderbird. Die Realität im Schweizer Behörden- und Gesundheitskontext: die meisten Empfänger sind noch nicht verschlüsselungsbereit mit der Oeffentlichkeit.
Deshalb ist jede ausgehende Mail mindestens signiert — Authentizität nachweisbar, auch wenn Ende-zu-Ende an der Gegenseite scheitert.
S/MIME Zertifikate beziehe ich von SwissSign, Certum, Sectigo und DigiCert — je nach Verwendungszweck und Vertrauenskette. SSL beziehe ich von Let’s Encrypt is a Certificate Authority.
Digitale Kommuinkation
MS Teams für den Spital- und Projektkontext, Webex und Zoom im institutionellen Umfeld, Signal und Threema für direkte Kommunikation. Threema bevorzugt für strategisch heikle Informationen — Ende-zu-Ende, ohne Telefonnummer, ohne Metadaten-Exposition.
Proton als vollständiges Ökosystem: E-Mail, Drive, VPN mit SecureCore und NetShield. E-Mail-Signatur und Verschlüsselung via S/MIME über Thunderbird — jede ausgehende Mail mindestens signiert, auch wenn Ende-zu-Ende an der Gegenseite scheitert.
Unternehmenssysteme: Steuerung und Integration von Geschäftsprozessen SAP
Im betrieblichen Kontext arbeite ich mit kundenspezifischen SAP-Installationen — aus Anwendersicht, zur Unterstützung und Abbildung von Geschäfts- und Arbeitsprozessen. Der Fokus liegt auf klarer, nachvollziehbarer Nutzung im Tagesgeschäft.
Im Kantonspital läuft das konkret über MM und QM, Oberfläche GUI und Fiori — Bestellwesen, Materialverwaltung, Chargenfreigaben. Für Labelling existieren mehrere Microsoft-basierte Datenbanken,
das Qualitätsmanagement läuft über ein gelenktes dokumentenbasiertes System.
Das digitale System Epic ist das klinische Informationssystem das sowohl bei LUKS wie auch bei der Insel Gruppe im Einsatz steht — eines der grössten amerikanischen KIS weltweit.
Die Schnittstelle zur Pharmazie läuft über Epic Willow. Für den internationalen Datenaustausch und die Anschlussfähigkeit an globale Gesundheitsnetzwerke ist Epic den meisten Schweizer Insellösungen strukturell überlegen — ein Vorteil der im internationalen Kontext zunehmend relevant wird.
Für die eigene Code-Entwicklung im Bereich QM und finances läuft eine schlanke Versionskontrolle über GitHub Desktop — dieselbe Logik wie im GMP-Kontext, nur ohne Audit-Trail-Anforderung.
Unternehmenssysteme: Steuerung und Integration von Geschäftsprozessen
SAP MM/QM/Fiori im Spitalalltag — Bestellwesen, Materialverwaltung, Chargenfreigaben. EPIC Willow als Pharmazieschnittstelle im LUKS; EPIC ist eines der grössten klinischen Informationssysteme weltweit und den meisten Schweizer Insellösungen strukturell überlegen.
GitHub Desktop für eigene Code-Entwicklung in fast jedem Bereich — dieselbe Versionskontrolle wie im GMP-Kontext, ohne Audit-Trail-Anforderung. Dies hilft mir die meine Arbeiten auch zu einem zu jedem Zeitpunkt nachvollziehbar zu machen
Webanwendungen und Content-Management
CMS
WordPress ist nicht das einfachste CMS — aber in Funktionsumfang und Preis-Leistung unschlagbar. Über 60% aller Webseiten weltweit laufen darauf.
Angefangen mit TYPO3, getestet mit Wix und Squarespace — für begrenzte Einsätze empfehle ich Wix, da kommt man schneller zu einem optisch guten Ziel. Wer aber dauerhaft flexibel bleiben will, kommt an WP nicht vorbei.
Der Plugin-Stack auf vonlanthen.ing: WordPress mit Elementor Pro, Blocksy Pro, Docket Cache u.a. Rund 30 Domains auf derselben Infrastruktur bei Infomaniak und einem zweiten Anbieter — PageSpeed auf 94 optimiert, LCP deutlich reduziert, Bilder in WebP und AVIF konvertiert. Cloudflare übernimmt DNS, CDN und WAF inklusive AI-Bot-defence.
Das Ziel bei SEO (search engine optimization) war klar: ohne monetäre Einsätze an der Spitze in Google stehen — rein durch Strategie.
Schema-Markup, interne und externe Verlinkung, Community-Keywords die tatsächlich gesucht werden. Sichtbarkeit als handwerkliches Ergebnis mit Werkzeugen wie Rankmath. Wenn das gelingt, kann mit investment geboosted werden.
Wikibattery.org war eines der ersten grösseren WP-Projekte — technisch von Grund auf selbst aufgebaut (noch ganz ohne KI), dreisprachig, mit eigenen Taxonomien und vollständiger SEO-Struktur. Mehr dazu im Abschnitt Wissensmanagment.
Webanwendungen und Content-Management
CMS
WordPress mit Elementor Pro, Blocksy Pro, Wordfence und Docket Cache — rund 30 Domains auf Infomaniak, PageSpeed 94%, Bilder in WebP und AVIF. Cloudflare für DNS, CDN, WAF und AI Bot Management.
SEO seit 2009: ohne bezahlte Reichweite in den organischen Ergebnissen sichtbar — durch RankMath, Schema-Markup und strukturierte Verlinkung. Wikibattery.org (Wir nicht mehr updated) als Beweis: dreisprachig, ohne Budget, durch Qualität allein gewachsen mit hohen klickraten.
Seit kurzem baue ich jetzt den Webauftritt Vonlanthen.ing auf – diesmal für mich ganz Privat.
Publizieren & Wissensmanagement
Forschungsergebnisse werden über Zenodo dauerhaft archiviert — mit DOI (Digital Object Identifier), maschinenlesbar, zitierfähig. ResearchGate und ORCID sorgen für Auffindbarkeit im wissenschaftlichen Kontext. Für Literaturrecherche nutze ich Web of Science, CAS SciFinder und PubMed, für Patentanalysen Patentscope und das IGE-Portal. Das ist keine Exotik — es ist die Grundlage für jede ernstzunehmende Einschätzung des Stands der Technik.
Wikibattery.org ist das bisher grösste eigene Wissensmanagement-Projekt: eine dreisprachige Fachdatenbank zur Batterietechnologie, von Grund auf selbst aufgebaut — ohne KI-Unterstützung, ohne Budget, mit eigenen Taxonomien und vollständiger SEO-Struktur. Die organische Sichtbarkeit in Suchmaschinenergebnissen entstand auschliesslich durch inhaltliche Daten-Qualität und technische Sorgfalt. Das funktioniert — aber es braucht Zeit und Disziplin.
SEO (Search Engine Optimization) beschäftigt mich seit 2009 — lange bevor es zum Standardrepertoire jeder Agentur gehörte. Das Ziel war damals wie heute: ohne bezahlte Reichweite in den organischen Ergebnissen sichtbar sein, durch Strategie und Inhalt. RankMath, Schema-Markup, strukturierte interne Verlinkung, Keywords die tatsächlich gesucht werden. Die erste grössere Medienkampagne habe ich 2014 für die Bubenacht Bern aufgebaut — mit Partnerorganisationen wie Tourismus Bern, Schweiz Tourismus und VisitBritain. Das Instagram-Profil wuchs auf über 10’000 organische Follower, ohne eine Franken für Promotion ausgegeben zu haben.
Integration von Firmenwissen in KI-Systeme über RAG-Architekturen — Vektordatenbanken kombiniert mit Sprachmodellen für kontextgenaue Wissensabfragen — beschäftigt mich aktiv. Im Pharma-Kontext wie auch in ander Bereichen ist Potenzial immens: SOPs, Prozessbeschreibungen und regulatorische Texte als durchsuchbare, strukturierte Wissensbasis. Mehr dazu im Abschnitt Generative AI & Automatisierung.
Publizieren & Wissensmanagement
Forschungsergebnisse via Zenodo mit DOI archiviert, ORCID und ResearchGate für Auffindbarkeit. Literaturrecherche über Web of Science, CAS SciFinder und PubMed — Patentanalysen via Patentscope und IGE.
Erste Medienkampagne 2014 für Bubenacht Bern mit Tourismus Bern, Schweiz Tourismus und VisitBritain. Instagram auf über 10’000 organische Follower gewachsen — ohne bezahlte Promotion. RAG–Architekturen für firmeninternes Wissensmanagement aktiv verfolgt.
Datenanalyse & Visualisierung
Handwerkszeug für quantitative Auswertungen ist über die Jahre gewachsen — von Mathematica und MATLAB im Studium bis zu OriginPro und Excel im Tagesgeschäft. OriginPro ist seit über 20 Jahren im Einsatz, eigene Lizenz, selbst finanziert — weil die Grafiken schlicht besser sind als jede kostenlose Alternative und weil Kurvenanpassungen, Spektrenauswertungen und Publikationsgrafiken damit zuverlässig reproduzierbar bleiben.
Excel ist das tägliche Werkzeug für alles was strukturiert, berechnet oder automatisiert werden muss: Formularlogik, Dropdown-Listen, Berechnungsmasken, VBA-Scripts die erledigen was sonst manuell wiederholt wird. Dasselbe Prinzip — Routine automatisieren, Urteil behalten — gilt auch für Word: automatisierte Befüllung von Qualitätsdokumenten, dasselbe Template, reproduzierbare Outputs.
Für wissenschaftliche Berechnungen kam während Doktorat und Postdoc TurboMole zum Einsatz — Orbitalberechnungen, Spektren, physikalische Eigenschaften, Singulett- und Triplett- Excited-States. Aufgesetzt mit Unterstützung vom Physiker Dr. Fabian Pauly und mit Zugang zu einem der leistungsfähigsten Rechenzentren Deutschlands, sowie zur Decurtins-Gruppe der Uni Bern für die anspruchsvolleren Quantenberechnungen von Excited-State-Problemen.
Grafische Aufbereitung läuft über die Adobe-Suite — InDesign für mehrseitige Dokumente, Illustrator für Vektorgrafiken, Photoshop für Bildbearbeitung. ChemDraw für chemische Strukturformeln. Canva und Envato Elements dort, wo Geschwindigkeit wichtiger ist als maximale Kontrolle. Screencasts und Webinar-Aufnahmen entstehen über OBS Studio. Für die Bubenacht Bern habe ich mehrfach professionelle Fotoshootings organisiert und koordiniert — von der Briefing-Phase bis zur Distribution an Medienpartner.
Datenanalyse & Visualisierung
OriginPro seit über 20 Jahren, eigene Lizenz — für Spektren, Kurvenanpassungen und Publikationsgrafiken. Excel mit VBA für Formularautomatisierung und Berechnungsmasken. TurboMole für Orbitalberechnungen und Excited-State-Probleme während Doktorat und Postdoc.
Adobe-Suite (InDesign, Illustrator, Photoshop), ChemDraw für Strukturformeln, OBS Studio für Screencasts, Leonardo.ai für KI-gestützte Bildgenerierung.
IT-Security und System-verständnis
Cybersecurity in der Praxis
Sicherheit ist keine Software die man installiert und vergisst — sie ist ein Zusammenspiel von Schichten, Entscheidungen und Gewohnheiten.
Das Heimnetzwerk läuft über zwei getrennte Modems mit zusätzlicher Firewall-Ebene. Für öffentliche WLANs, Firmennetzwerke und das eigene Heimnetzwerk kommt Proton VPN zum Einsatz — für spezifische Aufgaben auch das Stealth-Protokoll, dort wo Standard-VPN-Traffic erkannt und geblockt wird.
Der eigene VPS läuft auf Linux mit WireGuard als VPN-Protokoll — modern, schlank, durchgehend verschlüsselt.
IT-Security & Infrastruktur
100% Schweizer Serverinfrastruktur: Infomaniak Hosting und VPS, Synology NAS via VPN-Tunnel, phpMyAdmin, PHP 8.4 / Apache 2.4 / MariaDB 10.6. E-Mail zweigeteilt: Infomaniak mit S/MIME-Signatur und Proton mit SimpleLogin-Aliases. SPF, DKIM, DMARC selbst konfiguriert.
Zwei getrennte Modems mit Firewall-Ebene, Proton VPN mit Stealth-Protokoll, eigener Linux-VPS mit WireGuard. Cloudflare WAF, DDoS-Schutz und AI Bot Management selbst konfiguriert. 2FA ausschliesslich via YubiKey/NitroKey (FIDO2) und eigenem TOTP.
Der eigene VPS läuft auf Linux mit WireGuard als VPN-Protokoll — modern, schlank, durchgehend verschlüsselt.
Cloudflare: WAF, Firewall und
Bot Management
Cloudflareübernimmt DNS, CDN, WAF, DDoS-Schutz und Firewall-Rules — selbst konfiguriert, inklusive spezifischer Rules für WordPress-Endpunkte.
Neu kommt das Cloudflare AI Bot Management zum Einsatz — automatische Erkennung und Kontrolle von KI-Crawlern und Bot-Traffic.
Geo-Blocking wird bewusst nicht als pauschale Ländersperre eingesetzt. Dynamische Bedrohungserkennung ist präziser — sie bewertet Verhalten, Reputation und Traffic-Muster in Echtzeit, nicht die Herkunft.
Ein legitimer Nutzer aus einem «Risikoland» wird nicht blockiert, ein Bot aus der Schweiz schon.
Cloudflare AI Bot Management ergänzt dies automatisch: KI-Crawler und Scraper werden erkannt und kontrolliert, bevor sie Bandbreite oder Server-Ressourcen verbrauchen. Momanten baue ich ich eine alternativen Proxy als Sicherheitslayer, damit ich die übermächtige US-Sicherheits-Proxy ausser betrieb genommen werden kann.
EU-CDNs habe ich als Alternative evaluiert — sie kommen funktional nicht an Cloudflare heran und sind deutlich teurer. Einmal mehr: Silicon Valley gewinnt.
Hosting, Server und Infrastruktur
Die gesamte Serverinfrastruktur bei mir läuft zu 100% auf Schweizer Anbietern — Shared Hosting und VPS über Infomaniak, DNS und CDN über Cloudflare. Rund 30 Domains werden verwaltet, alle WordPress-Installationen laufen auf Infomaniak. Domain-Registrierung läuft primär über Infomaniak und zwei weiteren Anbieter.
Synology NAS läuft, physisch getrennt von kommerziellen Cloud-Diensten, von aussen erreichbar über einen verschlüsselten VPN-Tunnel — Cloud Station, VPN Server, Backup hochsensibler Daten. Datenbankmanagement läuft über phpMyAdmin, Stack: PHP 8.4, Apache 2.4, MariaDB 10.6.
E-Mail ist zweigeteilt: vonlanthen.ing läuft über Infomaniak mit S/MIME-Signatur, alle anderen Domains über Proton mit Alias-Adressen — verwaltet über SimpleLogin. SPF, DKIM und DMARC sind selbst konfiguriert.
Für die Zwei-Faktor-Authentifizierung kommen ausschliesslich eigene Lösungen zum Einsatz — FIDO2/WebAuthn über YubiKey und NitroKey, TOTP über einen unabhängigen Authenticator ohne Drittanbieter-Bindung. Keine Firmen-Authentikatoren, keine Cloud-abhängigen 2FA-Dienste.