Damit KI-Antworten zur Maschine passen: So wird Dokumentation AI-ready

Welches Anziehdrehmoment gilt für diese Ausführungsvariante? Eine falsche Zahl aus der falschen Anleitung beschädigt im Zweifel ein Bauteil – egal ob ein Servicetechniker oder ein KI-Agent sie liefert. Bei Serienmaschinen entscheidet die Ausführungsvariante, bei individuell zusammengestellten Anlagen zusätzlich das Zusammenspiel der Komponenten. Industriell nutzbare KI braucht deshalb belastbaren Produkt- und Arbeitskontext. Genau hier setzt AI-Readiness an.

Warum Textähnlichkeit allein nicht reicht

Ein Chatbot oder Agent, der auf klassische Volltext- oder Embedding-Suche setzt, findet zunächst nur ähnlich klingende Textstellen. Für zwei Ausführungsvarianten sehen sich Montageanleitungen oft zum Verwechseln ähnlich – nur eine Zahl, eine Baugruppe oder ein Softwarestand unterscheidet sie. Textähnlichkeit erkennt diesen Unterschied nicht; dafür braucht es eine explizite Aussage wie „gilt für Variante X“.
Genau das ist der Kern von AI-Readiness: Informationen sind nicht nur vorhanden, sondern über solche Aussagen fachlich verknüpft, sodass eine KI-Anwendung die für die konkrete Konfiguration und Aufgabe zutreffende Information auswählen kann – und nicht nur die ähnlichste.

Die Dokumentation liefert den Rohstoff

Strukturierte Inhalte und Metadaten aus dem Component Content Management System, kurz CCMS, ordnen Dokumentation bereits heute Varianten, Baugruppen und Gültigkeiten zu. Diese Zuordnungen sind in der Dokumentation vorhanden, um Inhalte wiederzuverwenden und zu publizieren – sie lassen sich zugleich als Grundlage für die fachliche Verknüpfung in einer KI-Anwendung nutzen.

Zusammenhänge ausdrücklich abbilden statt nur Texte vergleichen

Ein Knowledge Graph bildet genau diese Aussagen ausdrücklich ab: Er verknüpft etwa eine Ausführungsvariante über die Relation „gilt für“ mit der zugehörigen Baugruppe und der dafür geltenden Montageinformation. Für eine Serviceanfrage lässt sich damit nicht die thematisch ähnlichste, sondern die für diese Ausführung tatsächlich zutreffende Information heranziehen. Bei einer Anlage kommen Beziehungen wie „ist Teil von“ oder „erfordert“ hinzu, um das Zusammenspiel der Komponenten abzubilden.

Vom einzelnen Fakt zur AI-ready-Wissensbasis

Von der Dokumentation zur AI-ready-Wissensbasis greifen vier Bausteine ineinander:

Content Management: Das CCMS liefert strukturierte Inhalte und Metadaten – Variante, Baugruppe, Gültigkeit, Sprache – als wiederverwendbare Grundlage.
Knowledge Graph: Beziehungen wie „gilt für“, „ist Teil von“ oder „erfordert“ verbinden Dokumentation, Produktdaten und Fachwissen fachlich korrekt.
Datenintegration: Ergänzende Quellen werden angebunden – etwa Stücklisten aus dem ERP, Konstruktionsstände aus dem PLM oder Betriebsdaten aus dem IoT. Content-Pipelines übernehmen Aufbereitung und Zuordnung.
Knowledge Hub und Content Delivery: Die verknüpfte Grundlage wird als AI-ready-Wissensbasis erschlossen und dort ausgespielt, wo sie gebraucht wird – im Chatbot, im Serviceportal oder direkt an der Maschine.

Ersatzteile, Material und Systemzusammenhänge einbeziehen

Dieselbe Logik trägt weiter: Der Knowledge Graph kann auch technische Daten, Artikelnummern, Ersatzteile, konfigurierbares Material und die Zusammenhänge zwischen Systemkomponenten verknüpfen. So lässt sich zu einer Baugruppe nicht nur die passende Anleitung, sondern auch das zugehörige Ersatzteil oder die zulässige Materialvariante ermitteln.

Auf dieser erweiterten Grundlage lassen sich weitere Anwendungen erschließen – etwa der Digitale Produktpass, der strukturierte Produktinformationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg bereitstellt. Produktreife, Standardumfang und regulatorische Anforderungen sind dafür jeweils gesondert zu prüfen.

Was soll Ihre KI konkret unterstützen?

Das Wissensmodell richtet sich nach den vorgesehenen Anwendungsfällen. Drei Entscheidungen sind dafür maßgeblich:

Klassen: Welche Arten von Objekten werden gebraucht – etwa Produkte, Varianten, Komponenten oder Arbeitsanweisungen?
Relationen: Wie hängen diese Objekte zusammen – beispielsweise „ist Teil von“, „gilt für“, „erfordert“ oder „ersetzt“?
Quellen und Content-Pipelines: Wo liegen die benötigten Inhalte und Daten? Wie werden sie erschlossen, dem Modell zugeordnet und für die Anwendungen bereitgestellt?

Diese Entscheidungen bestimmen, welche Dokumentationsinhalte und ergänzenden Daten für die Anwendungen zusammengeführt werden müssen.
T3 verbindet dafür Content Management, Knowledge Graph und Content Delivery zu einer Wissensinfrastruktur, in der technische Informationen über ihre Publikation hinaus nutzbar werden: als Wissensbasis für KI, Agenten und digitale Services.

Auf der tekom: Wie Ihre Doku AI-ready wird

Im Vortrag „Von der Dokumentation zum AI-ready Content“ auf der Application Stage stellt T3 den Lösungsweg anhand von Praxisbeispielen vor: Warum braucht es AI-Readiness? Was bedeutet sie für die Technische Dokumentation? Und wie wird daraus eine Wissensbasis für KI, Agenten und industriell nutzbare Information?
Erfahren Sie, wie Content Management, Knowledge Graph und Content Delivery zusammenspielen – und warum Textähnlichkeit allein für komplexe, produktbezogene Fragen nicht ausreicht.

„Was Ihr Produktwissen alles kann – Ein Knowledge Hub für Service, KI und den Digitalen Produktpass“

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.

Der nächste Schritt für Ihr Unternehmen

Sie möchten KI, Agenten oder digitale Services auf eine belastbare Wissensgrundlage stellen? Besprechen Sie mit T3, welche Anwendungen Sie unterstützen möchten und wie sich vorhandene Dokumentation, Produktdaten und Fachwissen dafür nutzen lassen.

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T3 bringt technisches Wissen in den Arbeitsprozess – vernetzt, strukturiert und KI-basiert. Als Lösungsanbieter für Industrial Knowledge & Information Management im Maschinen- und Anlagenbau baut T3 produktiv nutzbare Wissensinfrastrukturen für konkrete industrielle Anwendungsfälle.

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