In meinem letzten Blogartikel habe ich das Konzept eines Knowledge Graphen etwas näher betrachtet. Heute möchte ich diese Gedanken aufgreifen und über die Effekte und Auswirkungen sprechen, wenn man diesen Knowledge Graphen und GenAI zusammenbringt.

Wir erleben gerade den Beginn einer neuen Ära, in der künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) die Landschaft der Produktentwicklung neu gestaltet. Dabei spielt der Knowledge Graph eine zentrale Rolle. Diese mächtige Struktur ermöglicht es, Informationen aus und in der Produktentwicklung auf eine Weise zu verknüpfen und zu nutzen, die weit über traditionelle Datenbanken hinausgeht.
Eine der vielversprechendsten Ansätze, die diesen Produktentwicklungsprozess revolutioniert, ist die Integration von Knowledge Graphs mit Generative AI (GenAI). Diese Kombination ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Doch wie genau funktioniert das? Und welche konkreten Vorteile bringt es in der Praxis?

Technologische Grundlagen: Vektorisierung und die Verbindung von LLMs und Knowledge Graphs

Um zu verstehen, wie diese Technologie funktioniert, müssen wir uns zwei zentrale Konzepte ansehen: die Vektorisierung und die Verbindung von großen Sprachmodellen (LLMs) mit Knowledge Graphs.

Vektorisierung ist der Prozess, bei dem Informationen in numerische Vektoren umgewandelt werden. Diese Vektoren repräsentieren Daten so, dass maschinelle Lernmodelle sie effizient verarbeiten können. Texte, Bilder und andere Datenquellen werden in ein Format gebracht, das LLMs verstehen können. Dadurch wird es möglich, semantische Bedeutungen und kontextuelle Beziehungen zu erkennen.

Ein Knowledge Graph strukturiert Informationen in einem Netz aus Entitäten und deren Beziehungen. Stellen Sie sich das wie ein riesiges, intelligentes Diagramm vor, das Wissen nicht nur speichert, sondern auch die Verbindungen zwischen den Daten versteht. Wenn LLMs, die unstrukturierte Daten analysieren und generieren können, auf diese strukturierten Daten zugreifen, entsteht eine mächtige Symbiose. Diese Verbindung ermöglicht eine tiefere Einsicht und eine umfassendere Nutzung der vorhandenen Informationen.

Soweit die Theorie – aber was heisst das jetzt konkret in der Praxis? Schauen wir uns einmal konkrete Anwendungsfälle an.

Produktentwicklung (New Product Introduction NPI):

Ein Medizingerätehersteller plant die Entwicklung eines neuen tragbaren Überwachungsgeräts für Patienten mit Herzproblemen. Die Planung und das Aufsetzen eines solchen Produktentwicklungsprojekts ist sehr komplex und unterliegt strengen regulatorischen Anforderungen.

Der Knowledge Graph dieses Unternehmens enthält eine immense Fülle von Informationen: historische Projektdaten, wissenschaftliche Studien, Patente, regulatorische Vorgaben und Marktanalysen. Diese Daten können vektorisiert und mit einem LLM verknüpft werden. Das LLM kann diese die Daten analysieren und identifiziert daraus relevante Informationen, die für die Entwicklung des neuen Medizingeräts wichtig sind oder die wiederverwendet werden können.

Das LLM kann durch den Knowledge Graph auf alle relevanten gesetzlichen Bestimmungen und auf Daten aus vergangenen Entwicklungsprojekten zugreifen. So kann eine Liste der erforderlichen Dokumentationen und klinischen Studien zur Übermittlung an die Aufsichtsbehörden generiert werden. Zudem kann es es Best Practices vorschlagen, die aus erfolgreichen Einreichungen abgeleitet wurden. Dies erleichtert das Zusammenstellen der notwendigen Unterlagen und minimiert das Risiko von Verzögerungen aufgrund unvollständiger oder fehlerhafter regulatorischer Dokumente.

Der Knowledge Graph enthält Daten über Ressourcen, frühere Projektzeitpläne und Zulieferer. Das LLM kann diese Informationen analysieren und so einen optimalen Projektplan erstellen. Dabei werden mögliche Engpässe identifiziert und Alternativen und Lösungen unter Berücksichtigung der Projekthistorie und aktuellen regulatorische Anforderungen vorgeschlagen. Auch die Auswahl geeigneter Zulieferer und Partner für klinische Studien wird durch das System unterstützt, indem es auf vergangene Leistungsdaten und aktuelle Marktanalysen zugreift.

Während der Projektlaufzeit kann das LLM in Echtzeit auf neue Daten zugreifen und den Knowledge Graph aktualisieren. Es überwacht den Fortschritt des Projekts, erkennt frühzeitig mögliche Abweichungen und schlägt proaktive Maßnahmen vor, um diese zu korrigieren. Dadurch bleibt das Projekt flexibel und kann schnell auf unerwartete Herausforderungen reagieren.

Research und Design:

Im Bereich Research und Design kann die Integration von GenAI und Knowledge Graphs die Kreativität und Effizienz erheblich steigern. Nehmen wir an, ein Designer arbeitet an einem neuen, nachhaltigen Material für Verpackungen. Der Knowledge Graph verknüpft wissenschaftliche Artikel, Patente, Markttrends und Umweltdaten. Ein LLM kann diese Informationen analysieren und dem Designer nicht nur relevante Daten liefern, sondern auch innovative Vorschläge generieren, die auf den neuesten Erkenntnissen basieren. Dadurch können neue Materialien schneller entwickelt und auf den Markt gebracht werden, die den aktuellen Anforderungen und Trends entsprechen.

Fertigung:

In der Fertigung kann diese Technologie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und Ausfallzeiten zu minimieren. Stellen Sie sich eine Produktionslinie vor, die kontinuierlich Daten über Maschinenleistung, Materialqualität und Produktionsgeschwindigkeit sammelt. Diese Daten werden vektorisiert und in den Knowledge Graph integriert. Ein LLM kann diese Informationen in Echtzeit analysieren und Vorhersagen über potenzielle Probleme treffen, bevor sie auftreten. Es kann auch Optimierungsvorschläge machen, um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Zum Beispiel könnte das System erkennen, dass eine bestimmte Maschine bald gewartet werden muss und somit proaktiv Maßnahmen vorschlagen, um Unterbrechungen im Produktionsprozess zu vermeiden. Oder im Falle eines unerwarteten Ausfalls einer Anlage nach alternativen Lösungen suchen.

Das sollen nur einige Beispiele sein, die das Potenzial einer Verknüpfung dieser beiden Kernelemente aufzeigen sollen. Die Integration von Knowledge Graphs und Generative AI bietet Unternehmen eine leistungsstarke Möglichkeit, ihre Produktentwicklung zu revolutionieren. Durch die Vektorisierung von Daten und die Verbindung von LLMs mit strukturierten Informationen können tiefere Einblicke gewonnen und fundierte Entscheidungen getroffen werden. Ob in der Projektplanung, im Research und Design oder in der Fertigung – die Vorteile dieser Technologie sind vielfältig und helfen Unternehmen, innovativer und effizienter zu arbeiten.