KI-gestütztes Wissens- und Dokumentenmanagement für einen Automobilzulieferer
Ein namhafter Automobilzulieferer stand vor der Herausforderung, nach zahlreichen Übernahmen und Zusammenschlüssen die Bereiche Forschung & Entwicklung, als auch das Innovationsmanagement neu zu strukturieren und zu vereinheitlichen. Dazu gehörte auch, die bestehenden Bestände an internen Dokumenten zu Entwicklungen, Patenten und Testversuchen einheitlich zu erfassen und inhaltlich zu katalogisieren, um den über 2.500 MitarbeiterInnen Zugang zum "schlafenden Wissen" der Unternehmung zu geben.
Mit einem speziell trainierten Linguistik System (NPL) wurden die Inhalte von ca. 80.000 Dokumenten nach thematischen Clustern und Schlagworten untersucht und in einem neuronal verknüpften Katalog indiziert. Die Mitarbeiter können hier nicht nur nach Schlagworten suchen und entsprechende Schriften einsehen, sondern auch anhand von individuellen thematischen Pfaden weitere inhaltlich verbundene Dokumente entdecken, so dass die Suche nach Wissen innerhalb der Unternehmung nun nicht mehr isoliert, sondern vernetzt stattfindet.
Das Wissensmanagement und die Strukturierung von Innovationsteams funktioniert innerhalb der Firma nun auf Grund einer stringenten Systematik, und vor allem auf Grundlage bereits durchgeführter Forschung und des damit erreichten Wissens. Da die interne F&E Bibliothek keiner einheitlichen Hierarchie folgt, sondern anhand dynamisch vernküpfter Inhalte erfolgt, entwickelt sich diese Bibliothek analog der eigenen Entwicklungsstrategie auch weiter, und zeigt entsprechend neue Cluster auf.
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