Mehrwert für KMUs
- Deutlich schnellere Extraktion relevanter Kennwerte aus bestehenden Datenbeständen
- Natürliche Sprachabfragen reduzieren Einarbeitungszeiten und machen Expertenwissen leichter zugänglich
- Weniger Zeit für Suche, mehr Zeit für ingenieurtechnische Bewertung und Entscheidung
Herausforderungen
- Präzise Abbildung fachspezifischer Terminologie auf die vorhandene Datenstruktur
- Sicherstellung der fachlichen Korrektheit bei automatischer Datenauswahl und -zusammenstellung
- Auflösung mehrdeutiger Anfragen durch kontextsensitive Rückfragen.
- Integration heterogener Datenquellen (strukturierte Datenbanken und unstrukturierte Dokumente)
- Schaffung von Akzeptanz bei erfahrenen Nutzern durch nachweisbare Qualitätssteigerung
Ein KI-gestütztes Natural Language Interface (NLI) erweitert die bestehenden Systeme um eine intuitive Abfrageebene mittels natürlicher Sprache. Statt sich durch Tabellenstrukturen zu klicken, stellt der Nutzer einfache Fragen wie: „Zeige mir alle Nickelbasislegierungen mit einer Streckgrenze > 600 MPa bei 750°C“. Das System interpretiert die Anfrage, führt die notwendige Datensammlung und -aufbereitung im Hintergrund automatisch durch und liefert das Ergebnis sofort als übersichtliche Tabelle, Grafik oder zusammenfassenden Text. Die bestehende Datenqualität und -struktur bleibt erhalten und wird durch intelligente Zugänglichkeit optimiert.
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Mehrwert für KMUs
- Erschließung des „stillen Wissens“ in archivierten Dokumentenbeständen.
- Reduktion der Recherchezeit um mindestens 50 %.
- Automatisierte Extraktion von Daten aus Texten, Tabellen und Grafiken.
- Automatische Zuordnung von Werkstoffbezeichnungen zu internen oder nationalen Standards (z. B. DIN, VDA).
Herausforderungen
- Hoher technischer Aufwand bei der Extraktion von Daten aus Bildern und komplexen Tabellen
- Sicherstellung der fachlichen Genauigkeit bei der Interpretation wissenschaftlicher Kontexte
- Umgang mit unterschiedlichen Dokumentenstrukturen und Formatierungen
- Validierung der extrahierten Daten gegen normative Vorgaben (Plausibilitätschecks)
Lösung
Ein LLM-basiertes Retrieval-System (RAG) durchsucht intelligent den gesamten Bestand an Forschungsberichten. Es extrahiert nicht nur Text, sondern analysiert auch Tabellen und Bilder, um werkstoffrelevante Informationen zu identifizieren und zu klassifizieren. Nutzer können gezielte Fragen stellen, z. B.: „Liste alle Berichte zu Feinkornstählen mit Zugversuchen nach Norm XY auf“. Das System liefert strukturierte Antworten, verweist auf die Originalquellen und fasst Ergebnisse aus verschiedenen Dokumenten zusammen.
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Mehrwert für KMUs
- Schnellere Problemlösung im Betrieb
- Reduzierter Schulungsaufwand für Mitarbeitende
- Weniger Fehlbedienung und Stillstandzeiten
- Höhere Nutzerzufriedenheit bei komplexen Produkten
Besondere Herausforderungen
- Integration und Nutzung von Sensordaten
- Verknüpfung strukturierter und unstrukturierter Informationen
- Sicherstellung korrekter und regelkonformer Antworten
Lösung
Ein Chat-basierter Assistent ermöglicht es, direkt mit technischen Dokumentationen zu „sprechen“. Nutzer erhalten konkrete, verständliche Handlungsempfehlungen für ihre jeweilige Situation – perspektivisch ergänzt durch Echtzeit-Sensordaten.
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Mehrwert für KMUs
- Deterministische & messbare Ergebnisse: Umwandlung rein qualitativer Textzusammenfassungen in verlässliche, exakt reproduzierbare Prozentwerte über den gesamten Datensatz hinweg.
- Volle Inspizierbarkeit (Provenienz): Pharma-Experten können jede quantifizierte Aussage direkt bis auf die Ebene der einzelnen, zugrundeliegenden Original-Patientenzitate zurückverfolgen.
- Wissenschaftliche Evaluierbarkeit: Durch klare Annotations-Frameworks (z. B. Unterscheidung von Match, Partial Match oder General Mention) wird die Modellperformance mess- und überprüfbar.
- Kosteneffizienz durch Downsizing: Volle Leistungsfähigkeit bei der quantitativen Analyse auf Standard-Hardware.
- Skalierbare Übertragbarkeit: Das entwickelte Quantifizierungs-Verfahren lässt sich mit minimalem Aufwand auf Kundenfeedback-Systeme anderer mittelständischer Branchen übertragen.
Besondere Herausforderungen
- Feingranulare semantische Abgrenzung: Präzise Unterscheidung, ob ein Text eine Aussage voll unterstützt, sie nur allgemein erwähnt oder ihr sogar widerspricht.
- Robuste Evaluierungsmethoden: Aufbau standardisierter Testverfahren (Semantic Adversarials), um die Zuverlässigkeit der kleinen Modelle bei stark variierender, umgangssprachlicher Patientensprache abzusichern.
- Ressourceneffiziente Architektur: Erreichen einer hohen Klassifikations-Genauigkeit bei der on-demand-Berechnung, ohne die Latenzen für den Endnutzer zu erhöhen.
- Quantifizierbare Aussagen: Erkennung und Extraktion von quantifizierbaren Aussagen.
- Komplexität von Aussagen: Erkennung von komplexen Aussagen über einzelne Patiententexte hinweg.
Lösung
Um diese Lücke zu schließen, entwickelt Semalytix im Projekt eine innovative Erweiterung zur automatischen, datensatzweiten Quantifizierung. Ein speziell optimiertes Machine Learning Model analysiert unstrukturierte Texte im Hintergrund und ordnet qualitative Erkenntnisse exakt messbaren Zahlen zu. Pharma-Experten sehen so auf Knopfdruck, wie viel Prozent des Gesamtdatensatzes eine bestimmte Aussage tatsächlich stützen, erhalten direkt passende Textbeispiele und können Trends im Zeitverlauf verfolgen. Durch den Einsatz kompakter Machine Learning Modelle läuft dieses System kosteneffizient und mit geringen Wartezeiten auf Standard-Hardware.
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Mehrwert für KMUs
- Deutlich präzisere und schnellere Auffindbarkeit von Unternehmenswissen
- Reduzierter Zeitaufwand für manuelle Suche und Recherche
- Bessere Entscheidungsgrundlagen durch vollständigere Informationsbasis
- Skalierbare Lösung ohne eigene KI- oder Datenbank-Expertise
- Automatische Qualitätssteigerung der Suche durch kontinuierliches Lernen
Herausforderungen
- Integration in bestehende Datenquellen und Systemlandschaften
- Umgang mit domänenspezifischer Fachsprache und Synonymen
- Datenschutzkonforme Verarbeitung sensibler Unternehmensdaten
- Initialer Aufwand für die Indexierung und Qualitätssicherung der Daten
Lösung
Primeline Solutions stellt eine leistungsstarke CRUD-API für mehrstufige Vektorsuche bereit. Diese kombiniert Sparse Search (BM25), Dense Search und Reranking durch Late-Interaction-Modelle. Zusätzlich ermöglicht die integrierte automatische Datensatzgenerierung eine kontinuierliche Verbesserung der Embedding-Modelle auf Basis realer Nutzungsdaten. Unternehmen können so hochrelevante Suchergebnisse erzielen, ohne eigene KI-Infrastruktur aufbauen zu müssen.
Mehrwert für KMUs
- Kein eigener Betrieb und keine Wartung von KI-Infrastruktur erforderlich
- Hohe Flexibilität durch Wahl zwischen lokalen und Cloud-basierten Modellen
- Datenschutzkonforme Optionen (On-Premise / Private Cloud)
- Schneller und kosteneffizienter Einstieg in den produktiven LLM-Einsatz
- Einheitliche API für verschiedene Modelle und Anbieter
Herausforderungen
- Auswahl des optimalen Modells für den jeweiligen Use Case
- Balance zwischen Latenz, Kosten und Modellqualität
- Sicherstellung von Datenschutz und Compliance bei Cloud-Modellen
- Abhängigkeitsmanagement bei externen Anbietern
Lösung
Primeline Solutions bietet ein Model-as-a-Service-Angebot, das sowohl lokal gehostete Modelle als auch Modelle von Partnern wie Google, Azure, Anthropic und OpenAI umfasst. Über eine einheitliche Schnittstelle können Unternehmen je nach Anwendungsfall, Datenschutzanforderung und Kostenstruktur das passende Modell auswählen und nutzen – ohne eigene Infrastruktur betreiben zu müssen.
Sie haben einen ähnlichen Anwendungsfall? Hier finden Sie unsere Lösung:
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Mehrwert
- Frühzeitiges Erkennen technologischer Chancen und Risiken
- Zeitersparnis bei Markt-, Patent- und Technologierecherche
- Bessere Grundlage für Innovations- und Investitionsentscheidungen
- Unterstützung der strategischen Planung und Corporate Foresight
- Datensouveräne Nutzungsperspektive durch Open-Source- und On-Premise-Ansätze
Herausforderungen
- Sicherstellung von Genauigkeit, Aktualität und Robustheit der Ergebnisse
- Bewertung der Qualität und Relevanz unterschiedlicher Datenquellen
- Nachvollziehbarkeit der Trendableitung und Vermeidung von Halluzinationen
- Integration in bestehende Innovations- und Strategieprozesse von KM
Lösung
Im Projekt entwickelt ZENIT einen LLM-gestützten Prototyp für automatisiertes Technologie- und Trendscouting. Das System analysiert unterschiedliche Informationsquellen, identifiziert Schlüsselbegriffe, semantische Zusammenhänge und wiederkehrende Muster und bereitet relevante Trends in strukturierter Form auf. Durch Feedback-Schleifen mit KMU und geeignete Bewertungsverfahren sollen Relevanz, Präzision und Informationswert der Ergebnisse verbessert werden. So entsteht ein Werkzeug, das Unternehmen bei strategischer Marktbeobachtung, Innovationsplanung und Corporate Foresight unterstützt.
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Mehrwert für KMUs
- Massive Zeitersparnis bei der Datenaufbereitung
- Schnellere Analysen und Reports
- Bessere Entscheidungsqualität durch strukturierte Daten
- Skalierbare Verarbeitung großer Dokumentenmengen
Herausforderungen
- Umgang mit großen, Datenmengen
- Spezielle Terminologie mit vielen speziellen Eigennamen erschwert Extraktion
- Struktur der Datenbank passend zu relevanten Inhalten designen, die zu Beginn nicht bekannt sind
Lösung
Die Verarbeitung semi-strukturierter Dokumente – einschließlich Sortieren, Filtern wichtiger Informationen und Aufbereiten für die weitere Nutzung – lässt sich jedoch automatisieren. Wir testen wie LLMs relevante Inhalte am besten automatisch extrahieren können und überführen sie in strukturierte Datenbanken. So werden Informationen gezielt filterbar, vergleichbar und auswertbar.
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