Engineering Knowledge Graph Platform

Was sind Engineering Knowledge Graphs?

Engineering Knowledge Graphs sind semantische Netzwerke, die komplexe Beziehungen zwischen allen Engineering-Artefakten abbilden. Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken verstehen sie den Kontext und die Bedeutung Ihrer Daten.

In der modernen Produktentwicklung sind Engineering-Daten über zahlreiche Tools, Dokumente und Teams verstreut. Requirements liegen in DOORS, Architektur-Modelle in Enterprise Architect, Tests in TestRail - und die Verbindungen zwischen diesen Artefakten existieren oft nur in den Köpfen der Ingenieure.

Knowledge Graphs lösen dieses Problem, indem sie alle Artefakte und ihre Beziehungen in einem einzigen, semantischen Netzwerk zusammenführen. Jedes Requirement, jede Komponente, jeder Test wird zu einem Knoten im Graph - und die Verbindungen zwischen ihnen werden explizit modelliert.

Die vier Säulen unserer Knowledge Graph Technologie

Ontologie-basierte Modellierung: Wir nutzen domänenspezifische Ontologien für Systems Engineering, die Ihre Fachsprache und Konzepte exakt abbilden. Diese Ontologien definieren, welche Arten von Artefakten existieren und wie sie miteinander in Beziehung stehen können.

Semantische Suche: Statt nur nach Keywords zu suchen, versteht unser System die Bedeutung Ihrer Anfragen. Wenn Sie nach "Sicherheitsanforderungen für das Batteriesystem" suchen, findet es auch verwandte Requirements, auch wenn sie anders formuliert sind.

KI-Integration: Unsere KI-Agenten nutzen den Knowledge Graph als Wissensbasis für intelligente Entscheidungen. Sie können Zusammenhänge erkennen, Lücken identifizieren und Vorschläge machen - immer basierend auf Ihrem tatsächlichen Engineering-Wissen.

Automatische Inferenz: Der Graph erkennt und erstellt neue Verbindungen automatisch basierend auf logischen Regeln. Wenn Requirement A von Komponente B implementiert wird und Komponente B von Test C verifiziert wird, dann wird die indirekte Traceability von A zu C automatisch abgeleitet.

So funktioniert die Knowledge Graph Integration

Die Integration eines Knowledge Graphs in Ihre bestehende Toollandschaft erfolgt in vier klar definierten Schritten.

1. Daten-Import

Im ersten Schritt importieren wir Ihre bestehenden Engineering-Daten aus allen relevanten Quellen. Unsere Konnektoren unterstützen gängige Tools wie IBM DOORS, Polarion, Enterprise Architect, Jama Connect und viele mehr. Der Import erfolgt automatisiert und kann inkrementell aktualisiert werden.

2. Semantische Anreicherung

Die importierten Daten werden durch NLP und domänenspezifische Ontologien angereichert. Unsere Algorithmen extrahieren automatisch Konzepte, erkennen Entitäten und identifizieren Beziehungen zwischen Artefakten. Dieser Schritt transformiert unstrukturierte Daten in semantisch reichhaltige Informationen.

3. Graph-Aufbau

Aus den angereicherten Daten wird der vernetzte Knowledge Graph erstellt. Alle Artefakte werden als Knoten repräsentiert, ihre Beziehungen als Kanten. Der Graph bildet damit ein vollständiges Abbild Ihres Engineering-Wissens - navigierbar, durchsuchbar und analysierbar.

4. KI-Analyse

Im letzten Schritt werden unsere KI-Agenten auf dem Graph aktiviert. Sie nutzen das vernetzte Wissen für intelligente Analysen: automatische Konsistenzprüfung, Impact-Analysen bei Änderungen, Identifikation von Lücken in der Traceability und proaktive Vorschläge zur Optimierung.

Konkrete Anwendungsfälle

Knowledge Graphs entfalten ihren Wert in zahlreichen Engineering-Szenarien. Hier sind drei der wichtigsten Anwendungsfälle.

Requirements Knowledge Graph

Vernetzen Sie alle Anforderungen mit automatischer Dependency-Analyse, Impact Assessment und Traceability zu Tests und Architektur. Der Requirements Knowledge Graph erkennt automatisch Konflikte zwischen Anforderungen, berechnet den Impact von Änderungen in Echtzeit und stellt lückenlose Traceability sicher - ohne manuellen Aufwand.

Digital Twin Knowledge Graph

Erstellen Sie einen digitalen Zwilling Ihres gesamten Systems mit allen Komponenten, Schnittstellen und Abhängigkeiten. Der Digital Twin synchronisiert sich in Echtzeit mit Ihren Engineering-Tools und ermöglicht Predictive Maintenance sowie What-if Analysen für geplante Änderungen.

MBSE Knowledge Management

Integrieren Sie alle MBSE-Artefakte in einem vernetzten System für durchgängiges Model-Based Systems Engineering. SysML- und UML-Modelle werden automatisch mit Requirements, Tests und Dokumentation verknüpft. Cross-Domain Verlinkung ermöglicht konsistente Entwicklung über alle Disziplinen hinweg.

Die Vorteile von Engineering Knowledge Graphs

Unternehmen, die Knowledge Graphs einsetzen, berichten von signifikanten Verbesserungen in Effizienz und Qualität.

70% weniger Suchaufwand: Ingenieure verbringen typischerweise 30% ihrer Zeit mit der Suche nach Informationen. Mit semantischer Vernetzung finden Sie relevante Informationen sofort - der Knowledge Graph kennt die Zusammenhänge und liefert genau das, was Sie brauchen.

100% Traceability: Vollständige Nachverfolgbarkeit aller Artefakte wird automatisch gewährleistet. Von der Stakeholder-Anforderung über System-Requirements bis zum Testfall - jede Verbindung ist dokumentiert und jederzeit nachvollziehbar.

5x schnellere Reviews: Design Reviews werden durch vernetzte Informationen massiv beschleunigt. Reviewer sehen sofort alle relevanten Zusammenhänge, potenzielle Konflikte werden automatisch markiert, und die Dokumentation ist immer aktuell.

90% weniger Inkonsistenzen: Automatische Konsistenzprüfung über alle Domänen hinweg erkennt Widersprüche, bevor sie zu teuren Fehlern führen. Der Graph validiert kontinuierlich gegen definierte Regeln und Standards wie ISO 26262.

Unsere Knowledge Graph Technologie

VPATH AI nutzt modernste Technologien, um Knowledge Graphs für Enterprise-Engineering-Umgebungen bereitzustellen.

Graph Database Backend: Unser System basiert auf einer hochperformanten Graph-Datenbank, optimiert für Engineering-Daten mit Millionen von Knoten und Beziehungen. Komplexe Traversierungen und Pattern-Matching-Queries werden in Millisekunden ausgeführt.

Engineering Ontologien: Wir liefern vordefinierte Ontologien für Systems Engineering, Requirements Management, Safety Analysis und weitere Domänen. Diese können an Ihre spezifischen Bedürfnisse angepasst und erweitert werden.

NLP & Semantic Analysis: Fortschrittliche NLP-Algorithmen extrahieren automatisch Konzepte aus natürlichsprachigen Texten. Requirement-Dokumente, Spezifikationen und Meeting-Protokolle werden analysiert und in den Knowledge Graph integriert.

Reasoning Engine: Unsere Logik-Engine führt automatische Inferenz und Konsistenzprüfung basierend auf definierten Regeln durch. Sie erkennt implizite Beziehungen, validiert gegen Standards und identifiziert potenzielle Probleme proaktiv.

Nahtlose Tool-Integration

VPATH Knowledge Graphs integrieren sich nahtlos in Ihre bestehende Toolchain.

Requirements Management: IBM DOORS, Polarion, Jama Connect, Siemens Teamcenter - unsere Konnektoren importieren und synchronisieren Requirements bidirektional.

Modelling Tools: Enterprise Architect, Cameo Systems Modeler, Papyrus - SysML- und UML-Modelle werden automatisch in den Graph integriert.

Development & ALM: Git, Jenkins, JIRA, Azure DevOps - Verknüpfung von Code, Builds und Tasks mit Engineering-Artefakten.