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Es gibt Fachbücher, die man empfiehlt, und es gibt welche, die man am liebsten selbst geschrieben hätte. Jessica Talismans Buch gehört für mich zur zweiten Kategorie. Deshalb verschenke ich es auch an unsere Kunden. Denn ein gemeinsames Projekt braucht mehr als ein gemeinsames Ziel. Es braucht eine gemeinsame Vorstellung davon, welche Arbeit vor uns liegt. Beim Thema Knowledge Graph ist das entscheidend: Wer vor allem eine Softwarelösung erwartet, plant anders als jemand, der versteht, dass wir das Wissen über seine Produkte explizit machen, strukturieren und dauerhaft weiterentwickeln müssen. Dass ein Handbuch dieser Arbeit gerecht wird und dabei verständlich bleibt, ist selten. Darum noch mal meine ausdrückliche Empfehlung! Dieses Buch hilft, die richtigen Fragen früh zu stellen, am besten bevor Erwartungen, Budget und Projektplanung auseinanderlaufen.

2027 wird für den Maschinenbau zum Datenjahr. Wer dann noch mit Insellösungen und verteilten Informationen arbeitet, verliert Geschwindigkeit, Effizienz und Marktanteile. Unser Leitfaden zeigt, wie IT-Teams im Maschinenbau Datensilos auflösen, Wissen vernetzen und eine zukunftssichere Datenstrategie entwickeln. Die Basis für KI-gestützte Services, smarten After-Sales und echte Prozessautomatisierung. 👉 Jetzt Leitfaden sichern und 2027 vorbereitet starten!

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Ihre IT-Systeme sind miteinander verbunden. Aber sind es auch Ihre Informationen? In vielen Unternehmen liegen wertvolle Daten verteilt in ERP-, PIM-, CCMS- und weiteren Systemen. Die Folge: Datensilos, aufwendige Integrationen und Informationen, die sich nur schwer für KI-Anwendungen nutzen lassen. Doch wie lassen sich unterschiedliche Datenquellen intelligent miteinander verknüpfen, ohne die bestehende IT-Landschaft noch komplexer zu machen? Genau hier setzt PANTOPIX SPHERE an: Die Plattform verbindet flexible Datenintegration mit semantischen Technologien und schafft eine zentrale, vernetzte Wissensbasis. Erfahren Sie in unserem Fachartikel, wie das funktioniert und welche Möglichkeiten sich daraus für Ihr Unternehmen ergeben. Jetzt Artikel lesen!

Wie viel Zeit verliert Ihr Team durch unstrukturierte Produktinformationen und uneinheitliche Metadaten? Wenn technische Informationen über verschiedene Systeme, Dokumente und Abteilungen verteilt sind, wird selbst die Bereitstellung aktueller Inhalte zur Herausforderung. Manuelle Prozesse, unterschiedliche Datenstände und fehlende Standards erschweren nicht nur die tägliche Arbeit, sondern auch den Einsatz von KI. Erfahren Sie in unserem Fachartikel, warum ein durchdachtes Metadatenmanagement entscheidend für effiziente Prozesse und eine verlässliche Informationsqualität ist. Jetzt Artikel lesen!

In Kundengesprächen höre ich einen Wunsch immer öfter: Wenn sich was am Produkt ändert, dann soll das die Technische Redaktion direkt mitbekommen. Dafür müsste es doch Lösungen geben! Klar gibt es die. Eine Lösung ist z. B. Model-driven Documentation. Das ist ein Dokumentationsansatz, bei dem das Produktmodell ins Zentrum rückt. Informationen aus Entwicklung und verschiedenen Systemen werden miteinander verknüpft und für die Dokumentation nutzbar gemacht. Änderungen am Produktmodell können dadurch redaktionelle Prozesse direkt anstoßen. Besonders leistungsfähig wird der Ansatz in Verbindung mit einem Knowledge Graph, der Produktwissen nicht nur strukturiert, sondern auch semantisch verknüpft. Ein Beispiel: Ändert das Engineering eine Komponente, wird das im zugrunde liegenden Produktmodell sichtbar. Das Modell repräsentiert auf der einen Seite die einzelnen Bauteile sowie ihre Eigenschaften und Zusammenhänge. Auf der anderen Seite ist für diese Objekte des Produktmodells ein Informationsbedarf definiert, z. B. dass die Komponente servicerelevant ist, was in diesem Fall bedeutet, dass sie ein- und ausgebaut werden kann. Für die Redaktion kann daraus automatisiert abgeleitet werden: Eine Komponente wurde geändert. → Sie gehört zu bestimmten Produktvarianten. → Sie besitzt bestimmte Eigenschaften. → Sie wird durch bestimmte Informationsmodule beschrieben. → Diese Inhalte müssen überprüft werden. Sichtbar wird dabei, dass für die neue Komponente bereits eine passende Einbauinformation von der Vorgängerkomponente existiert, für den Ausbau aber die Information fehlt. Diese Lücke wird nun nicht erst während der redaktionellen Planung oder gar in der Erstellungsphase entdeckt, sondern direkt und vor allem sehr früh im Prozess im System erkannt. Im Knowledge Graph kann ein Platzhalter für das Informationsobjekt mit den passenden Metadaten entstehen. In einem CCMS wird das entsprechende Informationsobjekt mit konkreten Inhalten befüllt. Damit schafft Model-driven Documentation eine direkte Verbindung zwischen Produktentwicklung und Dokumentation, wobei das Produktmodell zu einem Steuerungsinstrument für die Redaktion wird. Statt Informationen am Ende der Prozesskette mühsam zusammenzusuchen, kann die Redaktion früher mit strukturiertem Produktwissen arbeiten, Änderungen gezielter bewerten und Informationslücken schneller erkennen. Solche Informationslandschaften gestalten wir bei PANTOPIX gemeinsam mit unseren Kunden. Entscheidend sind dabei geeignete Informationsmodelle, Ontologien und Metadaten und vor allem Klarheit darüber, welche Systeme, Informationen und Beziehungen für den jeweiligen Prozess wirklich relevant sind. Jetzt würde mich natürlich interessieren, wie Sie das sehen. Ist der modellgetriebene Ansatz für Sie spannend oder gehen Sie das Thema anders an?