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INDUSTRIAL AI
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KI IM BEREICH WISSEN & DATEN

Vorhandenes Wissen finden.
Daten nutzbar machen.

Technische Dokumente, Erfahrungswissen und Stammdaten bilden die Grundlage vieler Entscheidungen. KI braucht einen klaren Zugang zu diesen Informationen – mit Kontext, Qualität und geregelten Verantwortlichkeiten.

Drei Anwendungsfälle ansehen
EINE FRAGE ZUM EINSTIEG

Finden Ihre Mitarbeitenden die richtige Information – oder nur viele Dokumente?

ANWENDUNGSBEISPIELE

So könnte KI
im Alltag unterstützen.

Illustrative Szenarien. Voraussetzungen und Nutzen werden für Ihren konkreten Prozess geprüft.

01

ENTERPRISE SEARCH & KI

Technisches Wissen über Ablagen hinweg finden

DIE AUSGANGSSITUATION

Relevantes Wissen verteilt sich auf Dokumentenmanagement, Wikis und Projektablagen. Ähnliche Begriffe und verschiedene Benennungen erschweren die Suche.

DER MÖGLICHE ANSATZ

Enterprise Search und KI-gestützte Antwortfunktionen helfen, freigegebene Inhalte im Zusammenhang einer Frage zu finden. Quellenverweise machen die Antwort überprüfbar.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Abgestimmte Datenquellen, verwertbare Dokumente, Metadaten, aktuelle Zugriffsrechte und ein Prozess zur Pflege des Wissensbestands.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

Enterprise Search · RAG · Embeddings

Was übernimmt die KI konkret?

KI versteht eine fachliche Frage, sucht passende Inhalte über mehrere Ablagen und formuliert daraus eine quellenbezogene Antwort.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Quellen erschließen

    Dokumente werden abschnittsweise mit Quelle, Version und Berechtigungen indexiert.

  2. 02
    Bedeutung suchen

    Embeddings bilden Inhalte als Zahlenvektoren ab; Stichwort- und Vektorsuche finden Kandidaten für die Anfrage.

  3. 03
    Antwort formulieren

    Ein LLM nutzt die gefundenen Passagen und verlinkt die Belege; fehlende Antworten bleiben offen.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger Zeit für Suche über Systemgrenzen und schnellerer Zugang zu verteiltem Fachwissen.

Ein konkretes Beispiel

„Welche Dichtung passt zur älteren Variante?“ führt zu einer gültigen technischen Beschreibung mit passendem Variantenbezug.

Technik, Einrichtung & Betrieb

RAG stellt Wissen zur Laufzeit bereit. Eine neue Wissensbasis erfordert nicht automatisch eigenes Modelltraining; Quellenpflege, Zugriffsfilter und Bewertung realer Fragen bleiben notwendig.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Eine Nutzergruppe und ausgewählte Wissensquellen mit einem aus echten Fragen entwickelten Prüfkatalog verbinden.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Suchzeit, Abdeckung typischer Fragen, Quellenqualität und korrekte Berechtigungsprüfung im Pilot bewerten.

Die Suche muss bestehende Zugriffsrechte berücksichtigen. Unbelegte Antworten und Wissenslücken werden kenntlich gemacht.

02

DOCUMENT INTELLIGENCE

Dokumente klassifizieren und Angaben erschließen

DIE AUSGANGSSITUATION

Technische Unterlagen und Formulare enthalten wichtige Angaben, die manuell übertragen und zwischen verschiedenen Dokumenttypen gesucht werden müssen.

DER MÖGLICHE ANSATZ

KI-gestützte Verfahren können Dokumente vorsortieren und relevante Angaben zur Prüfung vorschlagen. Uneindeutige Ergebnisse gehen in eine definierte Nachbearbeitung.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Repräsentative Dokumentmuster, definierte Zielfelder, geklärte Datenformate und fachlich geprüfte Beispiele.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

Document Intelligence · OCR · Feldextraktion

Was übernimmt die KI konkret?

KI erkennt Dokumenttypen und ordnet Inhalte auch aus wechselnden Layouts definierten Zielfeldern zu.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Dokument lesen

    OCR und Layoutanalyse erschließen Text, Tabellen und Feldbezüge.

  2. 02
    Typ und Angaben erkennen

    Ein Klassifikations- und Extraktionsmodell erkennt Dokumentklasse und gewünschte Informationen.

  3. 03
    Daten validieren

    Datentypen, Pflichtfelder und Referenzen werden geprüft; unsichere Felder gehen in eine Korrekturmaske.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger manuelles Abtippen und schneller nutzbare Dokumentendaten, besonders bei wiederkehrenden Vorgängen.

Ein konkretes Beispiel

Ein Prüfzeugnis wird erkannt; Werkstoff, Charge und Prüfdatum werden mit ihrer Originalposition vorgeschlagen.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Vortrainierte Modelle sind ein möglicher Start. Eigene Trainingsbeispiele sind bei speziellen Klassen oder Layouts zu prüfen; Feldgenauigkeit und Korrekturaufwand entscheiden über den Einsatz.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Mit einem klar umrissenen Dokumenttyp und wenigen geschäftlich relevanten Angaben starten.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Feldgenauigkeit, Nachbearbeitungsquote und Bearbeitungszeit je Dokumenttyp messen.

Geschäftskritische Angaben werden nach abgestimmten Prüfregeln bestätigt; schwierige Fälle bleiben nachvollziehbar.

03

DATENQUALITÄT

Auffälligkeiten in Stammdaten sichtbar machen

DIE AUSGANGSSITUATION

Uneinheitliche Benennungen, fehlende Attribute und mögliche Dubletten erschweren Beschaffung, Reporting und automatisierte Abläufe.

DER MÖGLICHE ANSATZ

Regelbasierte Prüfungen und unterstützende KI-Verfahren markieren auffällige Datensätze und schlagen mögliche Zuordnungen vor. Datenverantwortliche entscheiden über Korrekturen.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Ein abgegrenzter Stammdatenbestand, fachliche Qualitätsregeln, führende Systeme und benannte Verantwortliche.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

Entity Matching · Ähnlichkeitsmodell · Qualitätsregeln

Was übernimmt die KI konkret?

KI erkennt ähnlich gemeinte Artikel- oder Lieferanteneinträge trotz unterschiedlicher Schreibweisen und priorisiert mögliche Dubletten.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Felder normalisieren

    Einheiten, Schreibweisen und feste Qualitätsregeln werden vereinheitlicht.

  2. 02
    Kandidaten vergleichen

    Textähnlichkeit, Embeddings oder ein trainiertes Paarvergleichsmodell bewerten mögliche Übereinstimmungen.

  3. 03
    Korrektur vorbereiten

    Die Oberfläche zeigt passende und widersprechende Merkmale; Data Owner bestätigen die Entscheidung.

Welcher Mehrwert entsteht?

Kleinere manuelle Prüfmengen und konsistentere Stammdaten können Folgefehler in Einkauf und Auswertung verringern.

Ein konkretes Beispiel

„Edelstahl-Schraube M8“ und eine abgekürzte Bezeichnung werden als Prüfpaar vorgeschlagen; abweichende Werkstoffnummern bleiben als Konflikt sichtbar.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Ein ähnlicher Text belegt keine Identität. Der Pilot benötigt fachlich bewertete Datensatzpaare und getrennte Messung falsch zusammengeführter sowie übersehener Dubletten.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Eine Materialgruppe oder einen Lieferantenstamm mit wenigen abgestimmten Qualitätskriterien untersuchen.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Vollständigkeit, Dublettenverdacht und manuellen Prüfaufwand vor und nach der Bearbeitung vergleichen.

Eine automatisch vorgeschlagene Zusammenführung wird vor einer Änderung am führenden System fachlich geprüft.

MEIN BEITRAG

Gemeinsam klären,
was sich lohnt.

Ich unterstütze Sie dabei, aus einem interessanten Anwendungsfall eine verständliche und bewertbare Aufgabenstellung zu machen.

  • Bedarf und Ziele mit Fachbereich und IT strukturieren
  • Nutzen, Voraussetzungen und offene Fragen herausarbeiten
  • Eine Entscheidungsgrundlage und den möglichen Pilotumfang vorbereiten
  • Die Abstimmung mit geeigneten Umsetzungspartnern begleiten

HÄUFIGE FRAGEN

Vor dem
ersten Schritt.

Müssen zuerst alle Daten perfekt sein? +

Ein begrenzter Pilot kann mit einem kuratierten, geeigneten Bestand beginnen. Welche Lücken den Nutzen beeinträchtigen, sollte von Anfang an sichtbar sein. Daraus lässt sich ein gezielter Maßnahmenplan ableiten.

Ist eine KI-Suche dasselbe wie eine neue Datenbank? +

Nein. Eine Suche kann vorhandene Quellen erschließen. Entscheidend ist, welche Informationen zugänglich sind, wie aktuell sie bleiben und ob Berechtigungen und Versionen zuverlässig berücksichtigt werden.

VOM ANWENDUNGSFALL ZUM NÄCHSTEN SCHRITT

Welches Thema möchten
Sie konkretisieren?

Wir klären gemeinsam die Ausgangslage, mögliche Anwendungsfälle und den Nutzen. Daraus entsteht eine fundierte Grundlage für Ihre nächsten Entscheidungen.

Gespräch per E-Mail anfragen +49 160 8983019

Digital und bei Ihnen vor Ort.

WEITERE EINSATZFELDER

01 / ENTDECKEN

Produktion

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