Knowledge Graphen: Produktdaten und Dokumentation intelligent vernetzen

In wissensintensiven Branchen wachsen die Anforderungen stetig: Kunden verlangen immer individuellere Maschinen, Produktvarianten und Ausgabekanäle (PDF, Web, AR etc.), bei gleichzeitig sehr kurzen Entwicklungszyklen. Dies erfordert hochpräzise, passgenaue Dokumentation.

Gleichzeitig ist der Fachkräftemangel spürbar – allein im deutschen Maschinenbau blieben 2024 etwa 18.000 Stellen unbesetzt. Verlässt Expertenwissen das Unternehmen, drohen massive Informationslücken. Unternehmen, die Know-how nicht rechtzeitig digitalisieren, bemerken diese Lücken oft erst zu spät.

Gezieltes und modernes Wissensmanagement kann dies abfedern, indem es Know-how zur Ressource macht und Innovationszyklen verkürzt. 

Herausforderungen für das Wissensmanagement

Moderne Organisationen machen es dem Wissensmanagement nicht leicht: Teams arbeiten verteilt über Standorte, Zeitzonen und Systeme. Was früher per „kurzem Dienstweg“ kommuniziert wurde, führt heute zu Informationssilos, redundanten Daten und hohem Abstimmungsaufwand. Messbare Folgen sind deutlich längere Durchlaufzeiten, höhere Fehlerquoten und eine verlangsamte Innovationsgeschwindigkeit.

Zudem verschärfen neue Anforderungen den Druck. Die EU-Maschinenrichtlinie erlaubt zwar nun die digitale Bereitstellung von Handbüchern, fordert aber z. B. modellgenaue Dokumente und eine dauerhafte Zugänglichkeit über mindestens 10 Jahre. Klassische Redaktionsprozesse stoßen angesichts der Variantenvielfalt und neuen Compliance-Auflagen (Maschinenverordnung, VDI 2770, digitale Zwillinge) an ihre Grenzen.

Die Folge: Hoher Koordinationsaufwand in Redaktionsteams und mühsame manuelle Anpassungen für jede einzelne Maschinenkonfiguration.

Immer mehr Unternehmen reagieren darauf, indem sie Produktmodelle und Dokumentation semantisch vernetzen – etwa in Knowledge Graphen. Experten beobachten, dass 2025 zunehmend Wissensgraphen eingesetzt werden, um produktspezifische Inhalte automatisiert zu generieren und aktuell zu halten. Dieses „semantische Fundament“ überwindet Datensilos und ermöglicht neue digitale Informationsdienste, KI-Assistenten oder einen Digitalen Zwilling.

Knowledge Graphen als Lösungsansatz

Knowledge Graphen sind vernetzte Datenmodelle, in denen Knoten reale Entitäten repräsentieren und Kanten deren Beziehungen. Sie stellen komplexe Informationen strukturiert dar und verknüpfen heterogene Datenquellen zu einem einheitlichen Wissensnetz.

In einem Knowledge Graphen etwa kann die Entität „Ventil“ mit Produktdaten, technischen Eigenschaften, Sicherheitsrichtlinien und Anwendungsbeschreibungen verbunden sein. Diese semantische Modellierung macht verborgene Zusammenhänge explizit: So kann der Graph Abfragen wie „Montagedokumentation für Produkt X mit Ausstattung Y in Markt Z“ automatisch beantworten und exakt die relevanten Inhalte zusammenstellen.

Unser Partner T3 bringt dies pointiert auf den Punkt: Über diese semantische Verknüpfung entsteht ein „semantisches Fundament, das Silos überwindet“ und die Grundlage für digitale Informationsdienste, KI-Assistenten, Chatbots oder gar einen Digitalen Zwilling. Technische Dokumentation wird so selbst zum strategischen Wissensnetzwerk – und nicht mehr als statisches Endprodukt behandelt. Wie in aktuellen Fachvorträgen beschrieben, ermöglicht diese Vernetzung, dass technisches Wissen für Mensch und Maschine digital nutzbar wird: als kontextbasierte Self-Service-Portale, KI-Assistent oder als Digital Twin im gesamten Produktlebens­zyklus.

Zudem wächst der Markt für Knowledge-Graph-Technologien rapide. Marktforscher prognostizieren, dass das Marktvolumen von etwa 1 Mrd. USD (2022) auf rund 3,7 Mrd. USD im Jahr 2032 anwachsen wird. Dies unterstreicht, dass Graph-basierte Ansätze in Industrie und Forschung zunehmend zum Standard werden – sie sind genau das richtige Werkzeug, um mit Datenflut und Variantenvielfalt umzugehen.