Unternehmen wissen oft erstaunlich viel über einzelne Dinge und erstaunlich wenig über deren Zusammenhänge.
Ein Produktionssystem kennt den Zustand einer Maschine. Die Instandhaltung dokumentiert Reparaturen. Im ERP stehen Ersatzteile und Kosten. Ein anderes System verwaltet die verantwortlichen Mitarbeiter. Alle Informationen sind vorhanden. Wer allerdings wissen möchte, warum eine Maschine wiederholt ausfällt und welche Auswirkungen das auf laufende Aufträge hat, muss Daten aus mehreren Anwendungen zusammenführen.
Das Problem liegt in der Struktur der IT-Landschaft. Jede Anwendung verwaltet ihren eigenen Ausschnitt der Wirklichkeit.
Die Digitalisierungsplattform Cluu von Softwarehelden verfolgt einen anderen Ansatz. Ihre technologische Grundlage ist eine ontologiebasierte virtuelle Graphdatenbank, die vorhandene Informationen miteinander verknüpft und in einen gemeinsamen fachlichen Zusammenhang bringt.
Was zunächst abstrakt klingt, verändert grundlegend, wie Unternehmen ihre Daten nutzen können.
Eine Ontologie beschreibt, wie die Dinge zusammenhängen
Der Begriff Ontologie stammt ursprünglich aus der Philosophie. In der Informatik bezeichnet er ein strukturiertes Modell von Begriffen, Eigenschaften und Beziehungen innerhalb eines bestimmten Wissensbereichs.
Nehmen wir ein Industrieunternehmen. Dort gibt es Maschinen, Bauteile, Mitarbeiter, Projekte, Prüfaufträge und Lieferanten. Eine klassische Datenbank speichert Informationen über diese Objekte in Tabellen.
Eine Ontologie beschreibt zusätzlich, welche Bedeutung die Objekte haben und wie sie zusammenhängen.
Eine Maschine besteht aus Bauteilen. Ein Bauteil stammt von einem Lieferanten. Eine Maschine wird eingesetzt in einem Produktionsprozess. Ein Mitarbeiter ist verantwortlich für eine Wartungsaufgabe.
Diese Beziehungen bilden ein fachliches Modell der Unternehmensrealität. Dabei können Informationen aus unterschiedlichen Systemen demselben Objekt zugeordnet werden.
Der Vorteil: Anwendungen müssen die Zusammenhänge nicht bei jeder neuen Fragestellung mühsam rekonstruieren. Sie können auf ein gemeinsames Verständnis der Daten zurückgreifen.
Vom Datenbestand zum Knowledge Graph
Während die Ontologie das begriffliche Modell festlegt, bildet ein Knowledge Graph, auch Wissensgraph genannt, die konkreten Objekte und ihre Beziehungen ab.
Man kann ihn sich als Netzwerk vorstellen. Die Knoten repräsentieren beispielsweise Maschinen, Projekte oder Personen. Die Verbindungen beschreiben deren Beziehungen.
Das Besondere daran ist, dass sich Informationen entlang dieser Beziehungen erschließen lassen.
Ein Beispiel aus der Fahrzeugentwicklung: Ein Testfahrzeug ist mit einer bestimmten Softwareversion ausgestattet. Diese wurde bei mehreren Prüfaufträgen eingesetzt. Zu einem dieser Prüfaufträge gehören Messdateien und eine dokumentierte Beanstandung.
In isolierten Systemen verteilen sich diese Informationen auf verschiedene Datensätze. Im Graphen entsteht ein zusammenhängendes Informationsnetzwerk.
Damit lassen sich Fragen beantworten, die über einfache Datenbankabfragen hinausgehen: Welche weiteren Tests wurden mit derselben Softwareversion durchgeführt? Welche Beanstandungen betreffen vergleichbare Fahrzeugkonfigurationen? Welche Messergebnisse gehören zu diesen Versuchen?
Das eigentliche Potenzial liegt darin, Zusammenhänge über System- und Abteilungsgrenzen hinweg sichtbar und nutzbar zu machen.
Cluu verbindet Daten, ohne die bestehende IT zu ersetzen
Ein Knowledge Graph allein löst allerdings noch nicht das Problem gewachsener IT-Landschaften. Die Daten liegen weiterhin in unterschiedlichen Datenbanken, Anwendungen und Dateisystemen.
Viele Integrationsarchitekturen setzen deshalb darauf, Daten zunächst in einem zentralen Speicher zusammenzuführen. Das kann sinnvoll sein, erzeugt jedoch zusätzlichen Aufwand für Datenübertragung, Synchronisation und Aktualisierung.
Cluu nutzt eine virtuelle Graphdatenbank. Sie ermöglicht es, bestehende Datenquellen unter einem gemeinsamen fachlichen Modell zugänglich zu machen, ohne sämtliche Informationen zuvor in eine neue zentrale Datenbank migrieren zu müssen.
Vorhandene ERP-, Projektmanagement-, Asset- oder Testsysteme können weiterhin ihre jeweiligen Aufgaben erfüllen. Cluu stellt die Verbindungen zwischen den relevanten Informationen her und macht sie für übergreifende Anwendungen verfügbar.
Das ist insbesondere für Unternehmen interessant, deren IT-Landschaft über Jahrzehnte gewachsen ist.
Ein bewährtes System muss nicht allein deshalb abgelöst werden, weil neue digitale Prozesse mehrere Datenquellen benötigen. Stattdessen kann eine zusätzliche Anwendung auf den bereits vorhandenen Informationen aufbauen.
Natürlich müssen dafür Schnittstellen eingerichtet, Datenmodelle aufeinander abgestimmt und fachliche Zuordnungen definiert werden. Die virtuelle Architektur beseitigt diese Arbeit nicht. Sie ermöglicht jedoch eine Integration, ohne die gesamte Systemlandschaft grundlegend umzubauen.
Was Unternehmen damit konkret anfangen können
Der Nutzen einer Ontologie zeigt sich im Arbeitsalltag.
Im Projektmanagement lassen sich Aufgaben, Ressourcen, Verträge und Verantwortlichkeiten miteinander verbinden. Ein Projektleiter erkennt dadurch beispielsweise, welche Lieferverzögerung Auswirkungen auf welche Arbeitspakete haben könnte.
Im Asset Management können Anlagen mit ihren Wartungshistorien, Ersatzteilen, Dokumentationen und zuständigen Personen verknüpft werden. Mitarbeiter müssen relevante Informationen nicht mehr aus mehreren Anwendungen zusammensuchen.
In der Fahrzeugerprobung verbindet Cluu Assisted Testing Prüfaufträge, Testobjekte, Spezifikationen, Messdaten und Beanstandungen. Ingenieure können dadurch Testergebnisse im Kontext der jeweiligen Fahrzeugkonfiguration und Prüfbedingungen betrachten.
Die gemeinsame Datenbasis eröffnet außerdem die Möglichkeit, unterschiedliche Geschäftsprozesse auf derselben Plattform abzubilden.
Softwarehelden stellt dafür mehr als 50 Cluu-Anwendungen bereit. Sie können auf gemeinsame Datenmodelle, Funktionen und Berechtigungen zugreifen. Neue Anwendungsfälle müssen deshalb nicht zwangsläufig mit einer weiteren isolierten Datenhaltung beginnen.
Warum Knowledge Graphs für künstliche Intelligenz interessant sind
Große Sprachmodelle können Texte analysieren, Fragen beantworten und Informationen zusammenfassen. Unternehmensspezifische Zusammenhänge kennen sie jedoch nicht automatisch.
Eine KI kann beispielsweise eine Wartungsanweisung lesen. Ob diese Anweisung für die konkret installierte Maschine, deren Baujahr und aktuellen technischen Zustand gilt, muss sie aus zusätzlichen Informationen erschließen.
Ein Knowledge Graph liefert dafür einen strukturierten Kontext.
Er kann die Verbindung zwischen einer Maschine, ihrer Konfiguration, den zugehörigen Dokumenten und bisherigen Wartungsmaßnahmen herstellen. Eine KI-Anwendung kann diese Informationen nutzen, um gezielter nach relevanten Daten zu suchen und ihre Antworten auf nachvollziehbare Quellen zu stützen.
In Cluu kommt hinzu, dass die Plattform Daten mit Geschäftsprozessen und Anwendungen verbindet. Der Cluu Assistant kann dadurch bei entsprechender Konfiguration Informationen abrufen, Aufgaben unterstützen und Aktionen innerhalb der angebundenen Anwendungen auslösen.
Ein Knowledge Graph macht KI allerdings nicht automatisch fehlerfrei. Die Qualität der Antworten hängt weiterhin von den verfügbaren Daten, deren Aktualität und der technischen Umsetzung ab.
Ein gemeinsames Modell braucht klare Regeln
Mit der Vernetzung wächst auch die Bedeutung der Zugriffskontrolle.
Dass Informationen technisch miteinander verbunden sind, bedeutet nicht, dass jeder Mitarbeiter sämtliche Daten sehen darf.
Cluu verfügt deshalb über eine regelbasierte Berechtigungsverwaltung. Daten und Anwendungen können anhand definierter Zugriffsregeln bereitgestellt werden.
Genauso wichtig ist die Qualität des fachlichen Modells. Wenn unterschiedliche Systeme denselben Gegenstand verschieden bezeichnen, müssen diese Begriffe korrekt zugeordnet werden. Andernfalls entstehen trotz Graphen falsche Verknüpfungen.
Eine Ontologie muss deshalb die tatsächlichen Geschäftsprozesse widerspiegeln und gemeinsam mit den fachlich Verantwortlichen weiterentwickelt werden.
Die Grundlage für eine vernetzte Unternehmens-IT
Der Wert einer Ontologie besteht nicht darin, möglichst viele Daten miteinander zu verbinden. Er entsteht, wenn diese Verbindungen konkrete Fragen beantworten und Arbeitsabläufe unterstützen.
Cluu macht daraus ein Plattformkonzept: Bestehende Systeme liefern Informationen, die virtuelle Graphdatenbank stellt deren Beziehungen her, und darauf aufbauende Anwendungen machen sie im Geschäftsalltag nutzbar.
Unternehmen können so mit einem überschaubaren Anwendungsfall beginnen und ihr digitales Informationsnetzwerk schrittweise erweitern.
Dabei verändert sich die Perspektive auf die eigene IT-Landschaft. Statt jede neue Aufgabe mit einer weiteren isolierten Anwendung zu lösen, lässt sich zunehmend auf bereits vorhandene Daten, Beziehungen und Funktionen zurückgreifen.
Die wichtigste Voraussetzung dafür ist ein gemeinsames Verständnis dessen, was die Daten bedeuten und wie sie zusammenhängen. Genau dieses Verständnis bildet die Ontologie hinter Cluu ab.
