Kategorie: AI

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Eine neue, agile Organisationsform (Holacracy) für Unternehmen mit humanoiden Robotern und AI-Agents

Wenn in einer Firma Menschen, AI-Agenten und Humanoide Roboter gleichermaßen in Business Prozessen und Wertschöpfungsketten involviert sind, ist man oft in einer hierarchischen Organisationsform nicht in der Lage, agil und unmittelbar auf Änderungen des Marktes zu reagieren. Hier kann es sehr nützlich sein, über andere Organisationsformen nachzudenken. Holacracy ist eine mögliche Alternative.

Holacracy ist eine selbstorganisierende Organisationsform für Unternehmen, welche 2007 von Brian J. Robertson formalisiert wurde. Statt einer, nur aus Personen bestehenden Hierarchie (in Form von Gruppen, Abteilungen, etc.) gibt es eine Struktur aus Rollen mit klar definierten Bestandteilen:

  • Purpose – Ziele, Fähigkeiten und das Potential der Rolle,
  • Domain – die Assets und Processe, über welche die Rolle autoritativ entscheidet,
  • Accountabilities – fortlaufende Aufgaben, die die Rolle in der eigenen Domain verantwortet oder die Support-Aufgaben für andere Domains darstellen.

Einen Rahmen für die Tätigkeiten bilden Policies, die spezifisch für die Domain oder zentral für das gesamte Unternehmen anzuwenden sind.

Rollen sind in Kreisen (Circles) gruppiert und organisiert. Strukturänderungen werden nicht „angeordnet“, sondern gemeinsam in Governance-Meetings als Reaktion auf eine konkrete Tension (eine wahrgenommene Diskrepanz zwischen Ist und Soll) beschlossen.

Es findet eine Trennung zwischen Rolle <> Person statt. Eine Rolle wird von einer Person „energisiert“. Was passiert aber, wenn der „Energizer“ kein Mensch mehr ist, sondern eine intelligente, selbstlernende (AI-basierte) Maschine?

Ein AI-Agent (z.B. ein AI-basierter Agent für die Wartungs-Diagnose) hat einen Purpose für eine Domain (z. B. „Diagnose-Empfehlungen für den Betrieb der Maschine „HUMA-7“). Er hat selbständig fortlaufende Accountabilities auszuführen (Logs der Maschine überwachen, Anomalien melden, Reports erzeugen, Notifications zu versenden, eine Prediction auf der Basis realer Daten zu treffen). Strukturell unterscheidet ihn nichts von einem menschlichen Rollen-Inhaber.

Zur Veranschaulichung wurde eine konkrete (fiktive), aber technisch plausible Anwendung – die Produktion eines humanoiden Roboters (HUMA-7) – in einem Prototype entwickelt. Im simulierten Unternehmen sind 13 Menschen angestellt sowie 6 AI-Agents und 8 Humanoide Roboter im Einsatz. Der Prototype kann mit verschiedene Visualisierungen, Simulationen und unterschiedlichen Optimierungsstrategien gesteuert und beobachtet werden. Ein Hauptmodul des Prototypes ist das semantische Modell des gesamten Unternehmens, welches auch die zeitlich abhängigen Daten und Milestones (semantisch) enthält. Dieses Modell wird im W3C Standard RDF 1.2 in der Funktion als (temporaler) Context Graph verwendet und garantiert dadurch eine vollständige, semantische Betrachtung aller Vorgänge zu jedem Zeitpunkt – auch in der Retrospektive – sowie die Interoperabilität mit anderen internen oder externen Prozessen.

Übersicht der Circles & Roles des Unternehmens

Governance und DPP Compliance Dashboard des Prototypes

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Context Graph Explorer mit dem neuesten W3C Standard RDF 1.2 – Anwendung, Visualisierung und Prototype

Mit dem neuen W3C Standard RDF 1.2 lassen sich Knowledge Graphen sehr gut um Zeit, Provenienz- und auch Konfidenzaussagen zu einem (temporalen) Context Graph erweitern. Der Beitrag beschreibt die Grundlagen, einige Anwendungsfälle und die Funktionen des Prototypes. Dieser stellt eine Visualisierung, Import- und Exportfunktionalitäten und Abfrage- und Validierungsmöglichkeiten mit einer SPARQL-1.2-Engine und einem SHACL-Validator zur Verfügung.

Ein klassischer Knowledge Graph beantwortet die Frage „was hängt womit zusammen?“, dargestellt als gerichteter Graph durch Knoten und Kanten. Ein Context Graph ergänzt diese Aussagen um weitere Dimensionen die im Kontext des Knotens stehen, z.B.:

  • valid-time — wann war die Aussage in der realen Welt gültig?
  • transaction-time — wann wurde sie erfasst, bestätigt oder revidiert?
  • Provenienz und Konfidenz — woher stammt sie und wie verlässlich ist diese Aussage?

Mit dem W3C-Standard RDF 1.2 lässt sich dies sehr gut durch die Annotation Block-Syntax – mit geschweiften Klammern und Pipe-Strichen angeben – hier für einen Mammutbaum im Auenwald, der am 1.9.2015 mit einer Höhe von 57,1 m vermessen worden ist.

wst:tree-auenwald  ws:heightMeters "57.1"^^xsd:decimal  {|
    ws:validFrom    "2015-09-01"^^xsd:date ;
    ws:source       wsb:post-hoechster-mammutbaum-deutschlands ;
    ws:certainty    "bestaetigt" ;
    ws:confidence   "1.0"^^xsd:decimal ;
    ws:recordedAt   "2015-10-01T12:00:00Z"^^xsd:dateTime
|} .

Diese Erweiterung des Knowledge Graphen ist z.B. im Zusammenhang mit dem Produktentwicklungsprozess, dem Digitalen Produktpass (DPP) oder bei der Verwaltung historischer oder regulierter Daten ein grosser Mehrwert – die Daten ändern sich zu bestimmten Zeitpunkten, Quellen wechseln, neue oder erweiterte Regulierungen treten in Kraft — mit dem Context Graph kann dies vollständig dokumentiert und später über Abfargen und auch Validierungen genutzt werden.

Für den Prototype wurden aus zwei unterschiedlichen Quellen jeweils ein Context-Graph generiert.

  • Wilhelma-Saat — Veröffentlichungen zu einem Naturprojekt, welches die historischen Bergmammutbäume der „Wilhelma-Saat“ von König Wilhelm I. von Württemberg (aus dem Jahr 1864) dokumentiert. Der Context Graph enthält 897 Tripel mit 65 Annotationen, dokumentiert wird die Zeitspanne von 1781–2026. ( https://www.wilhelma-saat.de )
  • KMAIC Blog — der Blog der KMAIC Website, jeder Beitrag mit Zeitstempeln für Erstveröffentlichung und Modifikation. Der Context Graph enthält 780 Tripel mit 72 Annotationen. ( https://www.km-sc.de )

Der Prototype kann die Context Graphen im RDF-Format einlesen und diese als Graph oder Timeline visualisieren. Mit der eingebauten SPARQL-Engine sind die Details abfragbar, mit der eingebauten SHACL-Engine sind diese zusätzlich validierbar.

Ausblick

Ein Context Graph ist die logische Weiterentwicklung des Wissensgraphen. Sein Mehrwert entsteht dort, wo statische Aussagen ohne Zusatzdimension unzureichend sind. Weitere Anwendungen und Use Cases erscheinen auch in folgenden Bereichen sinnvoll:

  • Regulatorik (DPP, ESPR, Batterie-Verordnung 2023/1542) verlangt nachvollziehbare Datenherkunft und -aktualität — beides ist direkt als Annotation modellierbar, mit SPARQL abfragbar und mit SHACL validierbar.
  • Produkt-Management, Digital Twin, Product Carbon Footprint erfordern ein Tracking, wenn sich Produkt-Eigenschaften über die Zeit ändern (Wartungszustand, Recyclate-Anteil, CO₂-Footprint, etc.).
  • Moderne AI-basierte Wissensmanagement-Systeme profitieren von Provenienz- und Konfidenz-Annotationen, wenn GraphRAG generierte Aussagen neben validierten Aussagen eines Domainexperten koexistieren – der Context Graph kann angeben, welche Quelle welche Aussage zu welchem Zeitpunkt liefert und wie vertrauenswürdig diese ist.
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Umfassende (1080°) Beratung für Unternehmen

Eine weitere, umfassende (1080°) Beratung für Unternehmen „Von der digitalen
Pflicht zur echten Wettbewerbsstärke“ biete ich, zusammen mit zwei sehr erfahrenen Partnern, an.

360° Wirtschaftlichkeit & 360° Transformation & 360° Wissen & Führung

Im Flyer finden Sie Details zu diesem speziellen Angebot. Bitte sprechen Sie uns an, wenn Sie daran interessiert sind oder Fragen zu den Angeboten haben.

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Industrie 4.0 Orchestrator und Validator Prototype

Die erste Beta Version des IPO Prototypes ist verfügbar. Ziel dieses Prototypes ist es, die umfassende Anwendung von Industrie-Standards – in Verbindung mit semantischen Lösungen und Künstlicher Intelligenz – zu demonstrieren. Ein weiterer Schwerpunkt in der Entwicklung war die Berücksichtigung und Integration von Validierungsfunktionen. Der Digitale Produkt Passport, die Berechnung des Product Carbon Footprint (PCF) des Produktes nach Standard ISO 14067 sowie die Integration in die Prozesslandschaft des Unternehmens sind die Hauptanwendungen dieses Prototypes. Für die Entwicklung der Webapplikation wurde eine agile, inkrementelle Verfahrensweise angewendet.

Prototype des IPO – Visualisierter Knowledge Graph mit Detailansicht und Suche

Die im IPO Prototype unterstützten Standards sind BPMN 2.0, SysML v2, AAS (3.0) mit Submodells, RDF/Turtle, SPARQL, SHACL. Import und Export-Funktionen sind für SysML, BPMN 2.0, SysML v2, AAS vorhanden.

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Digitaler Produktpass und Interoperabilität

Der Digitale Produktpass erfordert den Zugriff auf alle relevanten Daten sowie die “semantische Vernetzung” dieser innerhalb eines Unternehmens. Darüber hinaus ist auch eine Vernetzung mit externen Daten der Zulieferer und Partner notwendig. Diese Interoperabilität – die auch den Austausch von Digital Twins unterstützt – kann durch den Einsatz des offenen Standards der Verwaltungsschale (Asset Administration Shell, IEC 63278-1) erreicht werden. Darüber hinaus erfordert die vollständige Interoperabilität eine nahtlose Integration mit den bereits existierenden Business-Prozessen und Modellen innerhalb des Unternehmens, z.B. im Product Engineering / Model Based System Engineering, sowie eine Orchestrierung der Zusammenhänge auf Daten-, Modell– und Prozessebene. Modell-basierte Methoden und Beschreibungen (BPMN 2.0, SysML v2, AutoML, LLM, Predictive Maintenance) finden in vielen Teilbereichen der Unternehmen bereits Anwendung. Die vollständige Vernetzung dieser komplexen Zusammenhänge und Aspekte kann mit Hilfe eines semantischen Enterprise Modells, auf der Basis von Webstandards (W3C), realisiert werden und dadurch zur weiteren Wertschöpfung im Unternehmen beitragen.

DPP.model.arena.11_2025Herunterladen

Anmerkung: Diesen Vortrag hatte ich im November 2025, auf der Jahrestagung der tekom (Arena) in Stuttgart, gehalten.

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Use Case: Digital Product Passport

Diese Präsentation von der Semantics 2023 erläutert die Kernpunkte des Europäischen Green Deals, zugehörige Sustainable Produktinitiativen und Standards und – als Use Case – Konzepte zur Realisierung des Digitalen Produktpasses (Digital Product Passport – DPP) auf der Basis neuester Technologien und Frameworks, z.B. der Anwendung der Asset Administration Shell (AAS) in Verbindung mit einem Enterprise Knowledge Graph (EKG).

Download der Präsentation (pdf, 2,5 MB)

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Einsatz von LLM, RAG und GraphRAG Technologien

In der heutigen digitalen Welt nehmen Large Language Models (LLMs) und verwandte Technologien eine zentrale Rolle in der Verarbeitung und Analyse natürlicher Sprache ein. Diese Modelle haben das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen Informationen verarbeiten und nutzen, grundlegend zu verändern. In diesem Beitrag erläutern wir die Konzepte von LLM, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und GraphRAG und wie sie in der Industrie angewendet werden können.

LLMs sind leistungsstarke KI-Modelle, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Sie basieren auf tiefen neuronalen Netzen und werden mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert. Dies ermöglicht ihnen, komplexe Muster und Zusammenhänge in der Sprache zu erkennen. LLMs finden Anwendung in zahlreichen Bereichen, von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zur automatisierten Textanalyse und -generierung.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) kombiniert die Fähigkeiten von LLMs mit Informationsabrufsystemen. Anstatt sich ausschließlich auf das trainierte Modell zu verlassen, greift RAG auf externe Datenquellen zu, um bei der Generierung von Antworten präzisere und kontextrelevantere Informationen bereitzustellen. Diese Methode verbessert die Genauigkeit und Relevanz der generierten Inhalte erheblich, indem sie aktuelle und spezialisierte Informationen in den Prozess einbezieht.

GraphRAG ist eine Erweiterung des RAG-Prinzips, die die Struktur von Wissensgraphen nutzt, um die Informationsabruf- und Generierungsprozesse weiter zu optimieren. Wissensgraphen stellen Daten in einer netzwerkartigen Struktur dar, die Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen verdeutlicht. Durch die Integration von Wissensgraphen kann GraphRAG tiefere Einblicke und fundierte Antworten liefern, indem es nicht nur relevante Daten abruft, sondern auch deren Zusammenhänge berücksichtigt.

Dieser AI-Technologien bieten vielfältige Einsatzmöglichkeiten in der Industrie. LLMs können zur Automatisierung von Kundeninteraktionen oder zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen eingesetzt werden. RAG und GraphRAG ermöglichen es Unternehmen, ihre Datenressourcen effizienter zu nutzen und fundierte, datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Besonders in datenintensiven Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Finanzwirtschaft oder der Logistik können diese Technologien erhebliche Wettbewerbsvorteile bieten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLMs, RAG und GraphRAG bedeutende Werkzeuge für die Transformation von Geschäftsprozessen darstellen. Durch die Integration dieser Technologien können Unternehmen ihre Effizienz steigern, ihre Innovationskraft erhöhen und sich besser auf die Anforderungen des Marktes einstellen.

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AI-Standard ISO/IEC 42001:2023

Standards ermöglichen und sichern die erfolgreiche, sichere und zukunftsweisende Einführung neuer und komplexer Technologien in Unternehmen. Der Standard ISO/IEC 42001:2023 ist ein Leitfaden für die Einführung und den Betrieb von AI-Anwendungen aus der (System-) Management Perspektive. Er beschreibt die Anforderungen an AI-Lösungen und beschreibt die Aspekte einer erfolgreichen Einführung, eines Betriebs und eines ständigen Verbesserungsprozesses für Lösungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz.