Ein Serviceportal, ein KI-Assistent, ein Digitaler Produktpass: Mit jedem digitalen Angebot stellt sich dieselbe Frage. Woher kommen die Inhalte – und wer hält sie aktuell? Wenn jedes Vorhaben eigene Kopien und Pflegewege bekommt, entstehen neue Inhaltssilos. Dabei benötigen die Anwendungen vielfach dasselbe Produktwissen.
WOLF baut deshalb mit T3 eine vernetzte Wissensinfrastruktur auf, die dieses Wissen für mehrere digitale Services nutzbar macht.
Produktive Basis im Service – und für den nächsten Schritt
Mit dem WOLF Infocenter hat T3 bereits ein zentrales Wissensportal auf Basis von Empolis Industrial Knowledge in die produktive Nutzung gebracht. Es unterstützt Fachhandwerker und den eigenen Service mit Anleitungen, Checklisten, Schaltplänen, Fehlerabhilfen, FAQs und Servicefällen: rund 15.000 semantisch verknüpfte Dokumente in 26 Sprachen für 32 Vertriebsregionen und 650 Zugriffe pro Tag (Projektstand Mai 2026).
WOLF betreibt zudem aktives Wissensmanagement im Service; parallel wird dort die Community App erprobt, um Chatverläufe automatisiert und KI-basiert in Wissensartikel zu überführen und Erfahrungswissen systematisch zu sichern.
Wenn das passende Dokument nicht genügt
Das Wissensportal findet zuverlässig das passende Handbuch oder die relevante Serviceinformation. Doch für eine Wartung, eine Kompatibilitätsprüfung oder eine Ersatzteilfrage braucht der Nutzer selten ein ganzes Dokument, sondern genau die Informationseinheiten, die für diese Aufgabe zusammengehören.
WOLF und T3 als Lösungspartner evaluieren deshalb gemeinsam, wie der Schritt vom verknüpften Dokument zum feingranular vernetzten Topic gelingt – als Basis für neue digitale Services im umkämpften Heizungsmarkt.
Das Stichwort ist hier: Smart Content. In der Dokumentationsabteilung von WOLF ist das Component Content Management System (CCMS) SCHEMA ST4 im Einsatz. Metadaten steuern die Wiederverwendung modularer Topics für Variantenbildung und Publikationsautomatisierung. Für digitale Services braucht es darüber hinaus Klassifikationen, die Inhalte im Kontext von Produkt, Anwendung und Prozess verknüpfbar machen.
Vom Redaktionsmodul zum Wissensmodell
Wie wird Content dafür richtig klassifiziert? Der iiRDS-Standard gibt einen Rahmen vor; die konkreten Konzepte hängen jedoch von den unternehmensspezifischen Produkten und Inhalten ab.
Im Projekt wurde das Wissensmodell nach einem strukturierten Vorgehensmodell von T3 entwickelt. Dessen Kern ist die Use-Case-Definition mit systematischen Ableitungen für Klassen, Relationen und Konzepte. Das Modell beschreibt, welche Produkte, Assets, Komponenten, Tätigkeiten und Ersatzteile fachlich zusammengehören; eine Ontologie formalisiert diese Begriffe und Beziehungstypen.
Das Modell wird im Knowledge Graph implementiert, der konkrete Produkte und Informationen entsprechend verknüpft und so das semantische Zentrum bildet. Die Konzepte werden von dort nach ST4 übernommen. Die Redaktion klassifiziert ihre Topics damit und publiziert sie im iiRDS-Format.
Im Knowledge Hub, dem Wissensportal, werden die angereicherten ST4-Topics über den Graph mit Produktdaten und Servicewissen aus weiteren Quellen zusammengeführt. Quellenanbindung und semantische Zuordnung greifen dabei ineinander: Redaktion, Produktdatenquellen und Wissensmanagement liefern nicht nur einzelne Treffer, sondern fachlich zusammengehörige Informationen für die Anwendungen. Die gemeinsame Nutzung ersetzt nicht die Pflege: Die verantwortlichen Teams müssen ihre Inhalte in den jeweiligen Quellen aktuell halten.
Es entsteht eine AI-ready Knowledge Base: eine gemeinsame Wissensbasis mit validiertem, semantisch annotiertem Wissen – als Basis für KI-Assistenten, KI-Agenten und andere digitale Services.
AI-ready wird Wissen nicht allein durch ein KI-Tool. Entscheidend sind auch Struktur, fachlicher Kontext, Qualität und Pflege der Inhalte.
Empolis Industrial Knowledge unterstützt die Verarbeitung modularer Inhalte im iiRDS-Format. Mit den im Projekt eingesetzten graphbasierten Anwendungen konnten die Möglichkeiten der semantischen Verknüpfung vergleichsweise einfach getestet werden.
Variantenlogik ist nicht gleich Suchlogik: Für die Variantenbildung können Taxonomien komplex sein; Suchfacetten brauchen wenige, konkrete Konzepte, die exakt zum Topic passen. Das Wissensmodell hilft zugleich, Module sinnvoll abzugrenzen, Begriffe zu vereinheitlichen und Inhaltslücken aufzudecken.
Eine Wissensbasis für mehrere Anwendungen
Im Wissensportal wurden für den Proof-of-Concept die folgenden Anwendungen umgesetzt:
- Related Content: vom Störungsfall zu zusammengehörigem Lösungswissen. Störungscodes sowie Produkt-, Komponenten- und Prozessbeziehungen verbinden modulare Symptom-, Ursache- und Lösungsbeschreibungen und Entscheidungsbäume zur strukturierten Fehleranalyse und -behebung mit Anleitungen, Ersatzteilinformationen, dem Shop und Wissensartikeln. So werden Inhalte für die geführte Fehlerdiagnose ebenso zugänglich wie Lösungsschritte zum Komponententausch. Nicht ein weiteres Dokument ist der Mehrwert, sondern der Zugriff auf die für die Aufgabe zusammengehörigen Inhalte über Systemgrenzen hinweg – ohne in Dokumenten suchen zu müssen. Die semantischen Links entstehen regelbasiert aus den Metadaten, nicht durch einzeln gepflegte Verweise.
- Knowledge Panel: Produktbeziehungen statt isolierter Treffer. Über den Wissensgraphen werden Systemzusammenhänge, Komponenten, Ersatzteile, technische Daten, Bestellinformationen und kompatible Produkte zugänglich; das Panel zeigt beispielsweise zu einer Wärmepumpe zugehörige Pufferspeicher sowie Zugänge zu Teileinformationen, Anleitungen, Inbetriebnahme und Wartung. Im Mittelpunkt stehen damit die produktübergreifenden Beziehungen, nicht die Liste weiterer Inhalte. Das liefert Erkenntnisse, die kein Einzeldokument vollständig enthält.
- Empolis Buddy mit Graph-RAG: Antworten im fachlichen Kontext. Der KI-Assistent nutzt nicht allein Textähnlichkeit, um die Antwortgrundlage zu ermitteln. Produkt-, Komponenten- und Themenbeziehungen aus dem Knowledge Graph grenzen die relevanten Inhalte ein. Darauf baut die generierte Antwort auf. Quellen machen ihre Informationsgrundlage nachvollziehbar; dynamische Filter und Rückfragen helfen, den Kontext weiter einzugrenzen. Der Mehrwert: Antworten beziehen sich auf die fachlichen Zusammenhänge der Aufgabe im jeweiligen Produktkontext statt nur auf sprachlich passende Textstellen.
- Digitaler Produktpass: geeignete Informationen weiterverwenden. Ein Digitaler Produktpass (DPP) kann – je nach Produktgruppe und Anforderungen – Angaben zu Herkunft, Material, Nachhaltigkeit, Reparatur, Recycling oder Compliance bereitstellen. Das WOLF-Beispiel zeigt die Wiederverwendung geeigneter, freigegebener Produktinformationen aus dem Knowledge Hub, ergänzt um DPP-spezifische Angaben. Damit nutzt eine weitere Anwendung die gemeinsame Wissensbasis, ohne dass internes Servicewissen automatisch öffentlich wird.
Die Umsetzung aus erster Hand
Welche fachlichen und technischen Entscheidungen hinter dieser gemeinsamen Wissensbasis stehen, zeigen WOLF und T3 auf der tekom-Jahrestagung. Der Vortrag behandelt Methodik, Projektfahrplan, Anwendungsbeispiele und Lessons Learned – die konkrete Umsetzung hinter dem Nutzenversprechen.
„Smart Content Delivery bei der WOLF GmbH: Mehrwert, Methodik und Umsetzung“
- Mittwoch, 11. November 2026
- 14:00 - 14:45 Uhr
- tekom-Messe 26, Raum C6.2, nur vor Ort
- Johannes Gottwald, Head of Technical Information Department, WOLF GmbH und Elmar Baumgart, CTO, T3 GmbH · Projektleiter im WOLF-Projekt
- Zum Vortrag im tekom-Programm
Johannes Gottwald
Head of Technical Information Department bei WOLF GmbH
Seit 2021 leitet er die Abteilung für technische Produktinformationen bei WOLF GmbH. Dort fokussiert er sich auf Wissensmanagement und digitale Transformation. Er sieht technische Kommunikation als Schnittstelle zwischen Produkt, Entwicklung, Vertrieb, Kunde und Service, die von Digitalisierung und KI profitiert.
Elmar Baumgart
Head of Solutions & CTO bei T3 GmbH
Elmar Baumgart, Diplom-Informatiker und leidenschaftlicher CTO von T3, gestaltet seit 1996 die Zukunft des Industrial Knowledge & Information Managements bei T3. Als Experte für semantische Modelle und KI-basierte Plattformen orchestriert er die nahtlose Integration von Lösungen wie Empolis Industrial Knowledge und SCHEMA ST4, Knowledge Graph-Anwendungen und KI-basiertem Informations- und Wissensmanagement. Sein Herz schlägt für durchgängige Content Pipelines – von der Entstehung bis zur intelligenten Nutzung von Informationen – und für Lösungen, die echten Business Value schaffen. Im iiRDS Konsortium setzt er sich als Gründungsmitglied für zukunftsweisende Standards ein.
Welche Nutzungsaufgabe soll Ihre Dokumentation als Nächstes unterstützen?
Besprechen Sie mit T3, welche Inhalte und Systeme bereits vorliegen, welche fachlichen Beziehungen im Wissensmodell gebraucht werden und welcher erste Anwendungsfall sich gezielt überprüfen lässt.
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Über WOLF
Die WOLF GmbH mit Sitz in Mainburg ist ein Unternehmen der Ariston Gruppe. WOLF beschäftigt rund 2.000 Mitarbeitende, ist in 43 Ländern vertreten und verfügt über 125 Servicestationen in Deutschland, Stand Mai 2026. Das Angebot reicht von Wärmepumpen, Solartechnik, Speichern und Gas- und Ölbrennwertgeräten bis zur Wohnraumlüftung sowie kompakten, modularen und individuellen raumlufttechnischen Geräten.
Mit „Be Digital“ verfolgt WOLF die digitale Transformation seiner Geschäftsprozesse und einen durchgängig digitalen Serviceprozess über alle Touchpoints. Der WOLF Campus verbindet Schulung, Praxis und Austausch für die SHK-Branche und unterstützt die Qualifizierung für die Wärmewende.
Über T3
T3 bringt technisches Wissen in den Arbeitsprozess – vernetzt, strukturiert und KI-basiert. Als Lösungsanbieter für Industrial Knowledge & Information Management im Maschinenbau baut T3 Wissensinfrastrukturen, die Technische Dokumentation, Produktdaten und Wissensmanagement ganzheitlich verbinden, Informationen kontextbezogen bereitstellen, Expertenwissen sichern und KI im industriellen Alltag nutzbar machen – für Menschen, Maschinen und Prozesse.
Industrial Knowledge. Engineered by T3.