Intelligente Suche nach Bedeutungsähnlichkeit
Mit KI-gestützter Vektorsuche lassen sich viele Herausforderungen im Umgang mit unstrukturierten Informationen lösen – egal ob in Instandhaltungsdaten, Projektarchiven oder Dokumentensammlungen.
Die Technologie erkennt Bedeutungen statt reiner Wortlaute – und liefert Ergebnisse auch dann, wenn klassische Suchmechanismen ins Leere laufen. So erschließen Sie wertvolles Wissen aus bestehenden Datenbeständen, verbessern Ihre Informationsflüsse und schaffen eine fundierte Basis für operative und strategische Entscheidungen.
Ein Anwendungsfall: präventive Instandhaltung mit Vektorsuche
Ein Unternehmen dokumentierte über Jahrzehnte hinweg rund 200.000 Instandhaltungszeilen zu einer Maschine – strukturiert nach den Spalten Datum, Problem und Ursache.
Doch klassische Suchfunktionen stoßen hier schnell an ihre Grenzen, wenn Begriffe unterschiedlich formuliert sind oder inkonsistent verwendet wurden.
Ausgangsdaten (Excel mit >200.000 Zeilen):
Klassische Suche:
Suche: “Öldruckabfall Jahr:2023”
✗ Keine Treffer gefunden
Vektorsuche:
Suche: „Öldruckabfall Jahr:2023“
✓ „Hydraulikdruck zu niedrig“ (Leckage im Hydrauliksystem, 12.03.2023)
Die Lösung: KI-gestützte Vektorsuche
Ein sogenanntes Embedding-Modell ordnet jedem Textelement – ob Wort, Satz oder Abschnitt – einen numerischen Vektor mit mehreren Hundert Dimensionen zu. Begriffe mit ähnlicher Bedeutung liegen in diesem Vektorraum geometrisch nah beieinander. Über ein Ähnlichkeitsmaß, meist die Cosinus-Ähnlichkeit, lassen sich semantisch verwandte Einträge zuverlässig erkennen – auch wenn sie sprachlich unterschiedlich formuliert wurden.
So erschließt die Vektorsuche Zusammenhänge, die herkömmliche Suchalgorithmen übersehen – und eröffnet damit neue Möglichkeiten für die Analyse und Nutzung bestehender Instandhaltungsdaten.
Das Ergebnis: Von reaktiv zu präventiv
Mit der KI-gestützten Vektorsuche können sprachlich unterschiedlich formulierte Beschreibungen – etwa „Hydraulikdruck zu niedrig“ und „Öldruckabfall“ – als inhaltlich identisch erkannt werden.
Diese Bedeutungsnormalisierung ermöglicht nicht nur präzisere Suchergebnisse, sondern auch eine systematische Gruppierung nach Ursachen und Fehlerarten. So werden wiederkehrende Muster sichtbar – etwa, dass Überhitzungen vermehrt im Sommer auftreten oder Lagerschäden typischerweise nach rund 3.000 Betriebsstunden.
Auf dieser Basis lassen sich aus unstrukturierten Daten konkrete Handlungsempfehlungen ableiten – und Unternehmen können präventiv statt reaktiv agieren.
