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Mit Metadaten und Knowledge Graphen in die Vollautomatisierung

- 28. März 2023 - | MVI Group, MVI PROPLANT

Normalerweise werden Daten nur für einen bestimmten Use Case erfasst und gepflegt. Meist sind die Daten aber auch für andere Use Cases, Personengruppen, Abteilungen für unternehmensweite Analysen hochinteressant. Dr. Niklas Petersen, Technical Lead Knowledge Engineering (KE) am Berliner MVI-Standort, erklärt, wie man dies ermöglicht. 

Wissen ist ausschlaggebend für das langfristige Funktionieren von Unternehmen. Ganz nach dem Motto wer, wie, was, warum? können Systeme auf diese Fragen Antworten geben. Jede Abteilung eines Unternehmens hat Wissen über ihre jeweiligen Arbeitsabläufe. Diese werden dann oft in Tools umgesetzt und sind meist nur spezifisch für eine kleine Zielgruppe an Anwendern vorgesehen.
Doch was ist, wenn man über die eigenen Abteilungsgrenzen hinweg denkt und dem ganzen Unternehmen Wissen technisch zur Verfügung stellen will? „Genau da setzen wir an“, sagt Dr. Niklas Petersen. „Metadaten sind Daten, die Informationen über andere Daten enthalten. Meist werden sie überhaupt nicht erhoben, weil man ja alles im Kopf hat zu dem Zeitpunkt. Aber eine saubere Erhebung erlaubt die langfristige Nutzung der Daten, auch außerhalb des Ursprungkontextes.“  

Wichtig sind Metadaten für die Erstellung von Knowledge Graphen, denn dieser wird dadurch strukturiert sowie standardisiert und somit wird die Suche und Analyse von Informationen erleichtert. Der Graph stellt wertvolle Daten für das Unternehmen anschaulich zur Verfügung, resümiert unser Experte: „Wissen, was in den Köpfen steckt, wird miterfasst, getrennte Datensilos können verbunden oder verlinkt werden.“ Aber auch die verschiedenen Perspektiven der Mitarbeiter wie z.B. die des Ingenieurs, Controllers, HR können im Graphen zusammengeführt werden.

Was können Metadaten
Die Realität in vielen Firmen sieht jedoch so aus, dass die vorhandenen Daten meist nicht nutzbar für andere Abteilungen sind, weil diese im System nicht um die gesamtunternehmerisch-relevanten Informationen ergänzt wurden. „Wenn man mit Metadaten arbeitet, erzeugt man ‚wertvolle‘ Daten und trägt so zu information assets, also sinnvollen Datenbestände, bei. Um dahin zukommen, müssen wir auch bei unseren Kunden viel Überzeugungsarbeit leisten“, erklärt Niklas. „Denn natürlich ist das Aufsetzen von Datenkontext ein Aufwand, den man zunächst für andere erbringt. Wenn allerdings mehrere Abteilungen sich daran beteiligen, dann profitieren alle von den Metadaten der anderen.“ 

Umsetzungsmöglichkeiten in der Industrie
Potenzielle Auftraggeber, für die diese Art der Zusammenarbeit sinnvoll ist, sind alle Firmen, die ihr Data Governance verbessern oder überhaupt eines einrichten wollen. „Es gibt aktuell deutliche Marktsignale, dass Firmen immer mehr in Beschreibungen von Metadaten investieren. Im Knowledge Engineering-Umfeld gibt es mittlerweile ein eigenes Ökosystem an Systemen, Theorien und Technologien, die den Einsatz von Metadaten in der Industrie erleichtern. Top-Unis weltweit haben bereits gewisse Standards definiert und auch nützliche Open-Source-Tools entwickelt“, sagt der Technical Lead. Das fachliche oder prozessuale Umfeld spielt dabei erstmal eine untergeordnete Rolle. „Jedoch könnten Firmennetzwerke, die Arbeitsabläufe mit vielen und parallel-abzuarbeitenden Prozessschritten haben, deutlich davon profitieren, indem sie eine Wissensdatenbank auf Basis von Metadaten aufbauen, z.B. für Abteilungen aus Produktion, HR, Controlling, Vertrieb etc.“

Je nach Fragestellung bieten unsere Berliner KE-Spezialisten verschiedene technische Möglichkeiten an. Die Leistungen sind aufeinander aufbauend:

  1. Aufbau & Konzeption von Data Governance und einer Data Strategy
  2. Schnellere Datenintegration in komplexen Systemen mithilfe von Knowledge Graphen
  3. Unternehmensweite Datenanalyse (KPIs, Prozesse, Controlling)
  4. Data-Driven Dashboards von Prozessen, Produktpaletten, Tracking etc.
  5. Optimierung globaler Suchen von Daten in Form von Grafiken und/oder Listen
  6. API-getriebene Prozessautomatisierung mit Triggers/Events
  7. Logische Validierung: Erkennung von Anomalien, Inkonsistenzen, Duplikaten etc.

Alle Abteilungen, die Domainwissen haben, können über eine Wissensstrukturierung deutlich zu einem effizienteren Data Governance beitragen. Doch dazu muss laut Niklas Petersen umgedacht werden. Der Einsatz von Metadaten erleichtert später die Interpretation und Auswertung von Systemdaten und beschleunigt so das tägliche Suchen, Recherchieren oder Darstellen von Informationen. 

„In dem Moment, in dem die vorhandenen Tools nicht den Alltag erleichtern, weil es technische und prozessuale Sollbruchstellen gibt oder Workflows nicht durchgängig digital abgebildet werden, da helfen Graphen und Metadaten weiter, um effizientere Systeme zu realisieren. Und genau das können wir mit dem Aufbau von Wissensmanagement mithilfe von Metadaten in zahlreichen Projekten oder Unternehmensabteilungen bei unseren Kunden platzieren.“ 

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Haben Sie noch Fragen? Dann kontaktieren Sie gerne unseren Experten:

Dr. Niklas Petersen / Technical Lead Knowledge Engineering
Mobil    +49 1520 2020 074
Mail: niklas.petersen@proplant-mvi.com

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