Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch nicht nur durch den Datenaustausch, sondern durch die darin enthaltenen Erkenntnisse. Mit modernen Industrial-AI-Technologien wird es möglich, Zusammenhänge zu erkennen, Wissen automatisch aufzubereiten und daraus konkrete Empfehlungen oder Optimierungspotenziale abzuleiten.
In dieser Abschlussarbeit untersuchst du, wie Datenräume und Industrial AI kombiniert werden können, um aus verteilten Unternehmensdaten einen lernenden Wissensraum zu schaffen. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, wie Unternehmen vom Wissen anderer Teilnehmer profitieren können, ohne die Kontrolle über ihre sensiblen Daten zu verlieren.
Was du konkret machst:
- Technologien analysieren: Du arbeitest dich in aktuelle Konzepte rund um Datenräume, Asset Administration Shell (AAS), Digital Product Passports (DPP) und Industrial AI ein.
- Use Cases identifizieren: Du entwickelst praxisnahe Szenarien, in denen Unternehmen von den Erkenntnissen anderer Teilnehmer profitieren können.
- AI-basierte Wissensgenerierung untersuchen: Du analysierst, wie Large Language Models, Wissensgraphen, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder andere Industrial-AI-Ansätze eingesetzt werden können, um aus Daten nutzbares Wissen abzuleiten.
- Prototypisch umsetzen: Du entwickelst einen Demonstrator, der Daten oder digitale Zwillinge aus einem Datenraum nutzt und daraus Empfehlungen, Warnungen oder Optimierungsvorschläge erzeugt.