Viele KI-Initiativen in Industrieunternehmen beginnen mit der Entwicklung von Modellen und Algorithmen. In der Praxis entscheidet jedoch meist auch etwas anderes über den Erfolg: die Qualität, die Struktur und semantische Konsistenz der Daten.
Typische Situation: Daten stammen aus ERP, PLM, Dokumentenmanagement oder Service-Systemen. Wörter wie Produkt, Material, Artikel oder Baugruppe werden unterschiedlich verwendet. Für Menschen ist das interpretierbar. Für KI-Systeme ist es ein strukturelles Problem.
Der KI reichen nicht nur irgendwelche Daten, sondern sie benötigt semantisch konsistente Daten.
Terminologiestandardisierung und klare Datenmodelle sind deshalb eine zentrale Voraussetzung für viele KI-Anwendungen. Darum spielen hier Ontologien und Wissensgraphen eine wichtige Rolle.
Ontologien visualisieren die Relation zwischen Begriffen, ihren Benennungen und Bedeutungen. Sie bilden ein semantisches Modell einer Domäne, zum Beispiel Produkte, Komponenten, Funktionen, Dokumente oder Prozesse.
Wissensgraphen können dieses Modell mit realen Daten aus unterschiedlichen Systemen verbinden und machen Zusammenhänge maschinell nutzbar.
Für moderne KI-Systeme entstehen dadurch mehrere Vorteile:
– semantische Integration von Daten aus ERP, PLM und weiteren Systemen
– bessere Features und Kontext für Machine-Learning-Modelle
– strukturierter Kontext für LLM-Anwendungen, z. B. über Retrieval-Augmented Generation
– semantische Suche über die Technische Dokumentation, Produktdaten und Spezifikationen etc.
– erklärbare Beziehungen zwischen Objekten, Varianten und Komponenten
Gerade in industriellen Umgebungen mit komplexen Produktstrukturen und verteilten Datenquellen können Ontologien und Wissensgraphen eine gute Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen bilden.
Ich beschäftige mich mit Ontologie-Engineering, Wissensgraph-Architekturen und semantischer Datenintegration im industriellen Kontext und deren Nutzung für KI-Anwendungen.
Wenn Sie sich mit der Frage beschäftigen, wie Unternehmensdaten strukturiert werden müssen, damit KI tatsächlich produktiv eingesetzt werden kann, freue ich mich über einen Austausch.
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