Dann kam die Einführung eines Knowledge Graphs - und damit eine neue Möglichkeit, Daten schnell zu navigieren, mit Kollegen zusammenzuarbeiten und Herausforderungen schneller auf den Grund zu gehen. Im Folgenden gehen wir darauf ein, wie diese Transformation konkret aussieht, und konzentrieren uns dabei auf die technischen Grundlagen, reale Anwendungsfälle sowie praktische Tipps, um Knowledge Graphs in Ihrem eigenen Unternehmen Realität werden zu lassen.
Knowledge Graph im Alltag: Der Morgen beginnt mit schnellen Problemlösungen
Sara beginnt ihren Tag mit einer Benachrichtigung: Ein potenzielles Problem wurde beim neuesten Software-Update für die Motorsteuerungseinheit markiert. Früher hätte sie mehrere Tabellenkalkulationen geöffnet und E-Mails durchforstet, um zu prüfen, welche Kabelbäume oder Sensoren betroffen sein könnten. Jetzt, mit einem Knowledge Graph, meldet sie sich einfach bei einem einheitlichen Dashboard an: Eine einzige Abfrage - in Alltagssprache formuliert wie „Zeige mir alle Komponenten, die von der ECU-Softwareversion 3.2.1 betroffen sind“ - löst eine zugrundeliegende GraphQL-Anfrage aus, und sofort zeigt das System ein Netzwerk betroffener Teile, Lieferanten und zugehöriger Softwaremodule.
Sara sieht, dass ein bestimmter Kabelbaum im Kühlungs-Subsystem gefährdet sein könnte, zusammen mit einer veralteten Kalibrierungsdatei. Diese sofortige Visualisierung von Nodes (Teile, Dokumente, Softwareversionen) und Edges (Abhängigkeiten, Beziehungen, Versionsverknüpfungen) spart ihr wertvolle Stunden. Anstatt manuelle Querverweise auszuführen, hat sie eine interaktive Karte, die ihr zeigt, wo sich Probleme in ihrem Entwurf ausbreiten könnten.
Das technische Rückgrat des Knowledge Graph
Es ist leicht, sich in Schlagwörtern wie „KI“ oder „Big Data“ zu verlieren. Ein Knowledge Graph basiert jedoch auf greifbaren, bewährten Technologien, die Ihre Daten zusammenführen. In Saras Unternehmen geschieht dies durch systematische Aufnahme und Integration, sorgfältig entworfene Schemata/Ontologien und flexible Abfragemechanismen, die alle von einer Graphen-Speicherschicht unterstützt werden, die Multi-Hop-Traversals und Einblicke in Echtzeit ermöglicht. So funktioniert es:
1) Datenaufnahme und -integration über Konnektoren für PLM, ERP und QMS
Automatisierte Pipelines extrahieren Daten aus jeder Quelle - z. B. CAD-Zeichnungen, Lieferantenlisten oder Prüfberichte - und wandeln sie in Knoten-Eckbeziehungen um. Dadurch werden manuelle Querverweise oder Ad-hoc-Zusammenführungen von Tabellenkalkulationen überflüssig.
- Schema oder Ontologie: Ein konsistentes Schema oder eine Ontologie stellt sicher, dass „engine_cooling_unit“ in einem System als dieselbe Entität wie „CU-Eng“ in einem anderen System erkannt wird. Durch die Festlegung klarer Konventionen verschwenden Ingenieure wie Sara keine Zeit mehr mit der Entschlüsselung inkonsistenter Feldnamen in verschiedenen Datenbanken.
2 ) Abfragemechanismen
GraphQL ermöglicht es Front-End-Anwendungen (oder Low-Code-Plattformen), genau die Daten abzufragen, die sie benötigen, und vermeidet so den Aufwand umfangreicher Joins oder Overfetching. Ingenieure können Abfragen in natürlicher Sprache eingeben - „Welche Teile sind vom neuen ECU-Software-Update betroffen? (In anderen Konfigurationen können SPARQL, Cypher oder Gremlin direkt verwendet werden, je nachdem, ob das Unternehmen ein RDF- oder ein Eigenschaftsgraphenmodell bevorzugt.)
3) Speicheroptionen
Saras Unternehmen entschied sich für eine Eigenschaftsgraphen-Datenbank (mit Cypher-ähnlichen Abfragen), da diese zu den vorhandenen Entwicklungswerkzeugen und dem Fachwissen des Teams passte. Ein Resource Description Framework (RDF) mit SPARQL bleibt jedoch eine gute Option, wenn Ihre Anwendungsfälle strengere semantische Web-Standards erfordern.
- Leistung und Skalierbarkeit: Graphdatenbanken sind auf Multi-Hop-Traversals spezialisiert - sie zeigen schnell auf, wie sich eine einzelne Designänderung auf das System auswirkt. Indizierungsstrategien und ggf. verteilte Speicherung (Sharding) sorgen dafür, dass der Graph auch bei großen Datenmengen effizient bleibt.
4) Wichtige technische Überlegungen
Bei der Arbeit mit Knowledge Graphen sollten verschiedene technische Aspekte berücksichtigt werden, um eine optimale Leistung und Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten. Dazu gehören u.a. die Art und Weise, wie Daten strukturiert und modelliert bzw. verarbeitet und verwaltet werden und wie die Benutzer mit dem Graph durch Abfragen und Analysen interagieren.
- Datenmodellierung: Die Wahl des Diagrammtyps und der Schemastruktur bestimmt, wie gut das Diagramm Beziehungen darstellt und Geschäftsanforderungen unterstützt.
- RDF vs. Property Graphs: RDF verwendet Triples (Subjekt-Prädikat-Objekt) mit SPARQL; Eigenschaftsgraphen speichern Node-/Edge-Eigenschaften und verwenden häufig Cypher oder Gremlin.
- Schema-Design: Bestimmen Sie, wie detailliert oder flexibel Ihre Ontologie- oder Eigenschaftsdefinitionen sein sollen.
- ETL-Pipelines: Umwandlung von tabellarischen oder dokumentenbasierten Daten in Diagrammform unter Beibehaltung von Qualitätsprüfungen.
- Versionierung und Sicherheit: Fein abgestufte Zugriffskontrollen und Aktualisierungsprozesse sorgen für den Schutz sensibler Daten und stellen sicher, dass Änderungen ordnungsgemäß geprüft werden.
- Query & Traversal: Multi-Hop-Traversals zeigen Ihnen beispielsweise, wie sich der Ausfall einer Komponente auf eine Unterbaugruppe auswirkt oder Compliance-Anforderungen auslöst.
- GraphQL oder natürlich sprachliche Wrapper vereinfachen die Schnittstelle für nichttechnische Benutzer
Warum brauchen Ingenieure Knowledge Graphen?
Vor der Einführung des Knowledge Graph war die Versionskontrolle ein Alptraum. Sara entdeckte neue Teile, die mit alten Fertigungsspezifikationen getestet wurden, was zu Nacharbeit und Zeitverlust führte. In der Lieferkette konnten falsche Teilenummern wochenlang bestehen bleiben, bevor jemand die Diskrepanz bemerkte. Das Ergebnis? Durch die Kombination von Datenerfassung und -integration mit klaren Schemata/Ontologien und der Nutzung grafikbasierter Speicher- und Abfragemechanismen konnte Saras Unternehmen isolierte Systeme zu einer kohärenten, durchsuchbaren Plattform zusammenführen.
Das Ergebnis? Die Ingenieure verbringen weniger Zeit damit, Tabellenkalkulationen zu durchforsten, und haben mehr Zeit, kritische Designherausforderungen zu lösen, schneller zu innovieren und die Produktqualität durchgängig zu gewährleisten. Jede Entität - sei es ein Teil, eine Software-Revision oder ein Lieferant - hat im Graphen eine einzige Quelle der Wahrheit.
Wie Graph Thinking bereits in anderen Branchen eingesetzt wird
Beim Mittagessen blättert Sara durch Branchennachrichten. Sie stößt auf bekannte Knowledge Graph-Beispiele:
Beispiel LinkedIn Job-Empfehlungen
Job-Empfehlungen oder „Personen, die Sie kennen könnten“ basieren auf Graphenbeziehungen zwischen Fähigkeiten, Unternehmen und beruflichen Verbindungen. Die großen Erfolge im Bereich der Verbrauchertechnologie erinnern Sara daran, wie leistungsfähig das gleiche Konzept für die Herausforderungen ihres Unternehmens sein kann - ob es sich nun um technische Änderungen oder die Komplexität der Lieferkette handelt.
Beispiel Netflix' Empfehlungssystem
Auch wenn es nicht immer als Knowledge Graph bezeichnet wird, nutzt das Empfehlungssystem von Netflix „Graph Thinking“, um Benutzer, Inhaltsgenres und Sehverhalten miteinander zu verknüpfen. Durch die Modellierung dieser Beziehungen liefert Netflix punktgenaue Vorschläge, die den Zuschauern Zeit ersparen und das Engagement steigern.
Beispiel Google Maps
Google's Ansatz geht weit über das Einzeichnen von Punkten hinaus. Jeder Ort - Restaurants, Museen, Werkstätten - steht in Beziehung zu Bewertungen, Öffnungszeiten und Echtzeitverkehr. Dieses vernetzte Informationsgeflecht bildet einen spezialisierten Graphen, der den Nutzern hilft, genau das zu finden, was sie im Kontext benötigen.
Knowledge Graph im Alltag: Der Deep Dive am Nachmittag
KI und der WissensgraphSara hat ein Predictive Maintenance-Modell getestet, um Ausfälle im Subsystem Kühlung vorherzusagen. Sie ist stolz auf den Ansatz des maschinellen Lernens, fragt sich aber manchmal, ob das Modell bestimmte Komplexitäten übersieht. Hier kommt der Knowledge Graph ins Spiel:
Strukturierter Kontext für KI
Der Graph speichert explizite Beziehungen (z. B. „Teil A hängt von Teil B ab“). Das KI-Modell kann nur die relevanten Teilgraphen heranziehen, wodurch das Rauschen reduziert und die Vorhersagen verbessert werden.
Nachvollziehbare Ergebnisse
Wenn das Modell den frühzeitigen Austausch eines Sensors empfiehlt, verweist es auf den Graphenpfad: Es entdeckte ein Muster zwischen Sensoren aus derselben Charge mit höheren Ausfallraten unter ähnlichen Bedingungen. Diese Nachvollziehbarkeit gibt ihrem Team Gewissheit über die Gültigkeit des Modells.
Übrigens, KI benötigt nicht unbedingt Graph-Technologie
Sara räumt ein, dass fortschrittliche Deep-Learning-Systeme auch ohne einen formalen Wissensgraphen funktionieren können. Die Synergie ist es jedoch, die ihr die Arbeit erleichtert - strukturierte Daten ermöglichen eine tiefere, transparentere Form der KI-gesteuerten Analyse.
Vom Pilot zur Produktion: Herausforderungen und bewährte Verfahren
Auch mit einem unterstützenden Führungsteam verlief die Reise nicht immer reibungslos. Saras Abteilung sah sich unter anderem mit folgenden Problemen konfrontiert:
Probleme mit der Datenqualität
Veraltete oder fehlende Teilreferenzen, die von Altsystemen übernommen wurden, verursachten unnötige Recherchearbeiten. Beste Praxis: Die Abteilung führt nun häufige Datenqualitätsprüfungen durch und verlässt sich bei der Behebung von Inkonsistenzen auf Fachexperten.
Vermeidung zu komplexer Ontologien
Anfänglich versuchte ihr Team, eine allumfassende Ontologie für jede denkbare Komponente zu definieren. Das wurde schnell unübersichtlich. Beste Praxis: Konzentrieren Sie sich zunächst auf kritische Bereiche (z. B. Motorkomponenten, Kabelbäume), bevor Sie weitere Bereiche erschließen.
Leistung unter Last
Einige Abfragen erstreckten sich über große Teilgraphen und verlangsamten die Antwortzeiten. Beste Praxis: Sie fügten geeignete Indizierungsstrategien und Caching hinzu und planten ihr Graphenmodell sorgfältig für typische Abfragemuster.
Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit
Die größte betriebliche Veränderung? Maschinenbauingenieure, Softwareteams und Supply-Chain-Manager sollten ermutigt werden, zur gleichen Wissensstruktur beizutragen. Bewährtes Verfahren: Saras Unternehmen bildete eine funktionsübergreifende Arbeitsgruppe, die sich monatlich trifft, um Datendefinitionen und -aktualisierungen abzustimmen.
Echten Mehrwert schaffen: Use Cases in Automotive & Aerospace
Rapid Root-Cause Analysis
Wenn ein Fehlercode auftaucht, zeigt das Diagramm direkte und indirekte Beziehungen auf - Sensorsignale, Softwareversionen und zuvor aufgezeichnete Vorfälle. Ingenieure können mögliche Ursachen innerhalb von Stunden statt Tagen zurückverfolgen.
Compliance & Rückverfolgbarkeit
Regulierungsbehörden verlangen oft eine detaillierte Dokumentation darüber, woher jedes Teil stammt und wie es getestet wurde. Mit einem einheitlichen Graphen kann Saras Team einen vollständigen Prüfpfad erstellen - welcher Zulieferer hat welche Charge geliefert und nach welchen Standards getestet - und das alles mit einer einzigen Abfrage.
Generatives Design
Arbeiten Sie an neuen Innenraumdesigns für Autos? Ein Knowledge Graph hilft den KI-Algorithmen, Einschränkungen wie Sicherheitsstandards, Materialien, Kompatibilität von Teilen und Kosten zu berücksichtigen. Die KI kann schneller mehrere validierte Designoptionen vorschlagen, sodass Sara mehr Zeit für Kreativität und Innovation bleibt.
Abschluss des Arbeitstages: Ingenieurfreundliche Tools
Am späten Nachmittag stellt Sara die Korrektur für das Steuergeräte-Software-Update fertig. Mit Hilfe des graphengestützten Systems musste sie keinen keinen komplexen Code schreiben, denn: die Low-Code-Umgebung ihres Unternehmens ermöglicht ein Drag-and-Drop-Verfahren zur Visualisierung des Graphen.
Sie verfasst die Abfragen in natürlicher Sprache, um Abhängigkeiten zu bestätigen, und überlässt es dem System, die Feinheiten im Hintergrund handzuhaben. Zusätzlich nutzt sie ein interaktives Dashboard, um Echtzeitdaten aus allen relevanten Quellen einzusehen, einschließlich Testprotokollen, Teilebeständen sowie historischen Reparaturtickets. Was früher Tage dauerte, dauert jetzt nur noch ein paar Stunden.
Fazit
Für Sara und viele andere Ingenieure in der Automobil- und Luft- und Raumfahrtindustrie bieten Knowledge Graphen mehr als nur eine ausgefallene Datenstruktur, sie ermöglichen Folgendes: Keine Zeit mehr mit der Suche in isolierten Systemen zu verschwenden, effektiv mit disziplinübergreifenden Teams zusammenzuarbeiten, KI zu implementieren, die die Beziehungen innerhalb des Ökosystems eines Produkts tatsächlich versteht (und erklärt), und schließlich geben Knowledge Graphs den Ingenieuren viele Stunden kreativer Energie zurück, so dass sie sich auf Innovationen konzentrieren können, anstatt bürokratisch auf Datenjagd zu gehen.
Wenn Sie eine ähnliche Transformation in Erwägung ziehen, denken Sie daran, klein anzufangen, der Data Governance Priorität einzuräumen und die Schnittstelle ingenieurfreundlich zu gestalten. Wenn er gut ausgeführt wird, kann ein Knowledge Graph nicht nur die Datenpipelines, sondern auch die Kultur des Engineerings verändern - und das ist vielleicht der größte Game-Changer überhaupt.
Wir bei SPREAD sind der Meinung, dass die zunehmende Produktkomplexität sowie der Mangel eines holistischen Systemverständnisses, mit dem Ingenieure zu kämpfen haben, ein branchenweites Problem ist, das nun allmählich ins öffentliche Bewusstsein rückt.
Auf der Grundlage unserer umfassenden Produktentwicklungskompetenz, unserer KI-Fähigkeiten und unserer bewährten Graph-Technologie haben wir eine Lösung entwickelt, die es Ingenieuren ermöglicht, Abhängigkeiten in komplexen Systemen wie z. B. Flugzeugen leicht zu erkennen und bei steigender Komplexität einen umfassenden Überblick über Funktionalität und Reifegrad zu behalten.
Wenn Sie mehr erfahren möchten, lassen Sie uns gern miteinander sprechen.
