Siemens Energy – Marine World

Branche:Energie

Gemeinsam mit Siemens Energy wurde ein Requirement Engineering Workshop abgehalten. Das Ziel des Workshops war es ein gemeinsames Verständnis für die neue Siemens Energy Marine World zu entwickeln, um im Anschluss die unterschiedlichen Benutzerrollen sowie deren Anforderungen an das Produkt zu erarbeiten. Der Outcome bildete die Grundlage für die Anforderungen an das auszusuchende System.

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Smarter Wissenstransfer

Der Chatbot ermöglicht Fachanwender:innen, komplexe Informationen sofort zu finden – ohne manuelle Suche oder langes Lesen. So wird Wissen zum aktiven Werkzeug.

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Zeitgewinn für Redaktion und Nutzer

Automatisierte Analyse und intelligente Abfrage sparen täglich Stunden an Recherchearbeit. Redaktion und Verwaltung können sich auf Inhalte statt auf Suchen konzentrieren.

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Zukunftssichere Wissensinfrastruktur

Die Architektur des Chatbots ist skalierbar, DSGVO-konform und erweiterbar. Neue Datenquellen lassen sich einfach integrieren – die Lösung wächst mit dem Bedarf.

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Herausforderungen

Die technischen Herausforderungen

Das Ziel war, eine KI-gestützte Suchlösung zu entwickeln, die Tausende Fachartikel, PDFs und Studien inhaltlich erfasst, semantisch verknüpft und dialogbasiert zugänglich macht – ohne bestehende Systeme zu verändern.

  • Verarbeitung unstrukturierter PDF-Dokumente und HTML-Inhalte
  • Aufbau einer performanten Vektordatenbank für semantische Suche
  • Einbindung eines LLM zur dynamischen Antwortgenerierung
  • Sicheres Hosting in einer DSGVO-konformen Cloud-Umgebung
Umsetung

Die Umsetzungsschritte

Im Projekt wurde das bestehende Informationsarchiv analysiert, strukturiert und für KI-Anwendungen optimiert. P&M begleitete den gesamten Prozess von der Datenaufbereitung bis zur produktiven Integration.

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Datenanalyse & Zieldefinition

Gemeinsam mit der Redaktion wurde die bestehende Inhaltslandschaft untersucht und priorisiert. P&M definierte die relevanten Quellen, Themenfelder und Schnittstellen für die KI-basierte Suche. Damit entstand eine klare Grundlage für Struktur, Datenqualität und spätere Skalierung.

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Normalisierung & Aufbereitung

Unstrukturierte PDFs und Artikel wurden automatisiert extrahiert, bereinigt und vereinheitlicht. Diese Datenaufbereitung schuf eine konsistente Wissensbasis, die semantisch analysierbar ist und den Chatbot mit verlässlichen Informationen versorgt.

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Vektorisierung der Datenbasis

Auf Basis der bereinigten Inhalte wurde eine Weaviate-Vektordatenbank aufgebaut. Sie verknüpft Informationen semantisch und ermöglicht dem System, Zusammenhänge zwischen Themen zu erkennen – unabhängig von Dateiformat oder Textstruktur.
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Integration von RAG & LLM

Anschließend verband P&M die Vektordatenbank über eine RAG-Architektur mit einem Large Language Model (OpenAI GPT). Dadurch entstand ein lernfähiges System, das in natürlicher Sprache auf komplexe Fragen reagiert und nachvollziehbar Quellen bezieht.
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Frontend-Entwicklung & Testing

Die Chat-Oberfläche wurde modern, zugänglich und intuitiv gestaltet. Ein mehrstufiger Testprozess sicherte Performance, Relevanz und Antwortqualität – mit Fokus auf Nutzerfreundlichkeit und Datenschutz.
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Go-Live & Weiterentwicklung

Nach dem Produktivstart begleitet P&M den Betrieb fortlaufend – mit Monitoring, regelmäßigen Updates und kontinuierlicher Optimierung der Antwortqualität durch Feedback-Loops.

Ergebnis

Eine zukunftssichere moderne Plattform

Das Ergebnis: ein intelligenter, redaktionell validierter Chatbot, der das gesamte Fachwissen von Kommune21 sofort zugänglich macht – kontextsensitiv, dialogorientiert und sicher.
  • Relevante Ergebnisse in Sekunden statt Minuten
  • Nahtlose Integration in die bestehende Website
  • 100 % DSGVO-konforme Verarbeitung
  • Hohe Skalierbarkeit für wachsende Inhaltsmengen
Siemens-Case-2
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