Verteiltes Engineering-Wissen erschwert fundierte Entscheidungen

Produktwissen entsteht an vielen Stellen: in strukturierten Daten, Anforderungen, Simulationen, Normen oder Projektergebnissen. Für konkrete Fragestellungen müssen Fachkräfte relevante Informationen identifizieren, auswerten und Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Quellen selbst herstellen. Wertvolle Erkenntnisse bleiben dadurch leicht verborgen oder sind nur mit spezialisiertem Datenwissen zugänglich. Gleichzeitig wächst mit jedem Projekt der Wissensbestand des Unternehmens. Entscheidend ist daher, dieses Wissen über einzelne Quellen und Wissensträger hinaus systematisch für neue Fragestellungen nutzbar zu machen.

Ihre Vorteile

  • Produkt- und Engineering-Daten einfach in natürlicher Sprache erschließen 
  • Fundierte Antworten erhalten – ohne Datenbank- oder Abfragewissen 
  • Zusammenhänge zwischen verteilten Engineering-Informationen erkennen 
  • Vorhandenes Wissen aus früheren Projekten gezielt wiederverwenden 
  • Erfahrungswissen dauerhaft sichern und teamübergreifend nutzbar machen

 

Fachfragen direkt mit Produktdaten beantworten

Fundierte Entscheidungen erfordern konkrete Produkt- und Engineering-Daten. Bislang hängt deren Verfügbarkeit häufig davon ab, ob Anwender*innen die zugrunde liegenden Datenstrukturen und geeigneten Abfragen kennen. Knowledge & Data Exploration ermöglicht es, Fragen zu Datenobjekten in CONTACT Elements in natürlicher Sprache zu stellen. Fourier AI übersetzt die Fachfrage in die jeweils passende Abfrageform und erschließt die relevanten Informationen. So stehen beispielsweise präzise Kennzahlen aus strukturierten Daten direkt für fachliche Fragestellungen bereit, ohne dass dafür tiefgehendes Datenbank- oder Abfragewissen erforderlich ist.

Fachfragen direkt mit Produktdaten beantworten

Fundierte Entscheidungen erfordern konkrete Produkt- und Engineering-Daten. Bislang hängt deren Verfügbarkeit häufig davon ab, ob Anwender*innen die zugrunde liegenden Datenstrukturen und geeigneten Abfragen kennen. Knowledge & Data Exploration ermöglicht es, Fragen zu Datenobjekten in CONTACT Elements in natürlicher Sprache zu stellen. Fourier AI übersetzt die Fachfrage in die jeweils passende Abfrageform und erschließt die relevanten Informationen. So stehen beispielsweise präzise Kennzahlen aus strukturierten Daten direkt für fachliche Fragestellungen bereit, ohne dass dafür tiefgehendes Datenbank- oder Abfragewissen erforderlich ist.

Fundierte Entscheidungen erfordern konkrete Produkt- und Engineering-Daten. Bislang hängt deren Verfügbarkeit häufig davon ab, ob Anwender*innen die zugrunde liegenden Datenstrukturen und geeigneten Abfragen kennen. Knowledge & Data Exploration ermöglicht es, Fragen zu Datenobjekten in CONTACT Elements in natürlicher Sprache zu stellen. Fourier AI übersetzt die Fachfrage in die jeweils passende Abfrageform und erschließt die relevanten Informationen. So stehen beispielsweise präzise Kennzahlen aus strukturierten Daten direkt für fachliche Fragestellungen bereit, ohne dass dafür tiefgehendes Datenbank- oder Abfragewissen erforderlich ist.

Zusammenhänge zwischen Engineering-Informationen erkennen

Relevante Erkenntnisse ergeben sich selten aus einem einzelnen Informationsobjekt. Anforderungen, Simulationen und Normen bilden unterschiedliche Perspektiven auf denselben fachlichen Kontext. Knowledge & Data Exploration verknüpft diese Inhalte semantisch und macht ihre Beziehungen für Fragestellungen nutzbar. Dadurch betrachten Anwender*innen Informationen im Zusammenhang, statt Quellen isoliert auszuwerten. Der Digital Thread wird so zur Grundlage für eine übergreifende Wissensexploration: Bereits vorhandene Engineering-Informationen lassen sich in ihrem Kontext erschließen und liefern eine breite Grundlage für fachliche Bewertungen und Entscheidungen.

Zusammenhänge zwischen Engineering-Informationen erkennen

Relevante Erkenntnisse ergeben sich selten aus einem einzelnen Informationsobjekt. Anforderungen, Simulationen und Normen bilden unterschiedliche Perspektiven auf denselben fachlichen Kontext. Knowledge & Data Exploration verknüpft diese Inhalte semantisch und macht ihre Beziehungen für Fragestellungen nutzbar. Dadurch betrachten Anwender*innen Informationen im Zusammenhang, statt Quellen isoliert auszuwerten. Der Digital Thread wird so zur Grundlage für eine übergreifende Wissensexploration: Bereits vorhandene Engineering-Informationen lassen sich in ihrem Kontext erschließen und liefern eine breite Grundlage für fachliche Bewertungen und Entscheidungen.

Relevante Erkenntnisse ergeben sich selten aus einem einzelnen Informationsobjekt. Anforderungen, Simulationen und Normen bilden unterschiedliche Perspektiven auf denselben fachlichen Kontext. Knowledge & Data Exploration verknüpft diese Inhalte semantisch und macht ihre Beziehungen für Fragestellungen nutzbar. Dadurch betrachten Anwender*innen Informationen im Zusammenhang, statt Quellen isoliert auszuwerten. Der Digital Thread wird so zur Grundlage für eine übergreifende Wissensexploration: Bereits vorhandene Engineering-Informationen lassen sich in ihrem Kontext erschließen und liefern eine breite Grundlage für fachliche Bewertungen und Entscheidungen.

Verborgene Beziehungen zwischen Projektergebnissen aufdecken

Erkenntnisse aus früheren Projekten entfalten besonderen Wert, wenn sie auch in neuen Zusammenhängen wiedergefunden werden. Relevante Verbindungen sind jedoch nicht immer offensichtlich und können über unterschiedliche Projektergebnisse verteilt sein. Knowledge & Data Exploration führt Informationen in einem zusammenhängenden Wissenskontext zusammen und macht Beziehungen sichtbar, die bei der isolierten Betrachtung einzelner Quellen verborgen bleiben. So stehen vorhandene Ergebnisse über ihren ursprünglichen Projektkontext hinaus für neue Fragestellungen bereit. Akkumuliertes Engineering-Wissen lässt sich damit direkt wiederverwenden, statt es bei jeder neuen Aufgabe erneut aufzubauen.

Verborgene Beziehungen zwischen Projektergebnissen aufdecken

Erkenntnisse aus früheren Projekten entfalten besonderen Wert, wenn sie auch in neuen Zusammenhängen wiedergefunden werden. Relevante Verbindungen sind jedoch nicht immer offensichtlich und können über unterschiedliche Projektergebnisse verteilt sein. Knowledge & Data Exploration führt Informationen in einem zusammenhängenden Wissenskontext zusammen und macht Beziehungen sichtbar, die bei der isolierten Betrachtung einzelner Quellen verborgen bleiben. So stehen vorhandene Ergebnisse über ihren ursprünglichen Projektkontext hinaus für neue Fragestellungen bereit. Akkumuliertes Engineering-Wissen lässt sich damit direkt wiederverwenden, statt es bei jeder neuen Aufgabe erneut aufzubauen.

Erkenntnisse aus früheren Projekten entfalten besonderen Wert, wenn sie auch in neuen Zusammenhängen wiedergefunden werden. Relevante Verbindungen sind jedoch nicht immer offensichtlich und können über unterschiedliche Projektergebnisse verteilt sein. Knowledge & Data Exploration führt Informationen in einem zusammenhängenden Wissenskontext zusammen und macht Beziehungen sichtbar, die bei der isolierten Betrachtung einzelner Quellen verborgen bleiben. So stehen vorhandene Ergebnisse über ihren ursprünglichen Projektkontext hinaus für neue Fragestellungen bereit. Akkumuliertes Engineering-Wissen lässt sich damit direkt wiederverwenden, statt es bei jeder neuen Aufgabe erneut aufzubauen.

Erfahrungswissen dauerhaft für Teams nutzbar machen

Mit jedem Projekt wächst nicht nur der Datenbestand eines Unternehmens, sondern auch das darin enthaltene Engineering-Wissen. Ist dieses Wissen schwer auffindbar oder hauptsächlich an erfahrene Fachkräfte gebunden, verliert es mit personellen Veränderungen an Nutzbarkeit. Knowledge & Data Exploration erschließt gesammelte Informationen und ihre Zusammenhänge über natürliche Sprache. Damit steht vorhandenes Wissen für weitere Engineering- und Management-Rollen offen. Erkenntnisse aus vergangenen Arbeiten fließen so weiterhin in neue Fragestellungen ein – auch wenn die ursprünglichen Fachkräfte nicht mehr im Unternehmen sind.

Erfahrungswissen dauerhaft für Teams nutzbar machen

Mit jedem Projekt wächst nicht nur der Datenbestand eines Unternehmens, sondern auch das darin enthaltene Engineering-Wissen. Ist dieses Wissen schwer auffindbar oder hauptsächlich an erfahrene Fachkräfte gebunden, verliert es mit personellen Veränderungen an Nutzbarkeit. Knowledge & Data Exploration erschließt gesammelte Informationen und ihre Zusammenhänge über natürliche Sprache. Damit steht vorhandenes Wissen für weitere Engineering- und Management-Rollen offen. Erkenntnisse aus vergangenen Arbeiten fließen so weiterhin in neue Fragestellungen ein – auch wenn die ursprünglichen Fachkräfte nicht mehr im Unternehmen sind.

Mit jedem Projekt wächst nicht nur der Datenbestand eines Unternehmens, sondern auch das darin enthaltene Engineering-Wissen. Ist dieses Wissen schwer auffindbar oder hauptsächlich an erfahrene Fachkräfte gebunden, verliert es mit personellen Veränderungen an Nutzbarkeit. Knowledge & Data Exploration erschließt gesammelte Informationen und ihre Zusammenhänge über natürliche Sprache. Damit steht vorhandenes Wissen für weitere Engineering- und Management-Rollen offen. Erkenntnisse aus vergangenen Arbeiten fließen so weiterhin in neue Fragestellungen ein – auch wenn die ursprünglichen Fachkräfte nicht mehr im Unternehmen sind.

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