Die semantische Integrationsplattform verbindet technische Produktdaten über Systemgrenzen hinweg – und stellt sie als vernetztes Wissen für Anwendungen, Prozesse und KI bereit.
Ausgangslage
PIM, ERP, CCMS, SPC, SharePoint: Produktinformationen liegen in getrennten Systemen, Formaten und Strukturen. Zusammenhänge bleiben unsichtbar, Suchen und Abgleichen bleibt Handarbeit.
Quellen6 Systeme · 0 Verbindungen
Integration
Eine zentrale Integrationsschicht verbindet die bestehenden Systeme über standardisierte Konnektoren. Die Landschaft bleibt, die Abhängigkeiten sinken – Daten fließen kontinuierlich und bidirektional.
KonnektorenStandardisiert · Bidirektional
Semantik
Ein semantisches Modell gibt den Daten Bedeutung: Produkte, Baugruppen, Bauteile, Dokumente und Ersatzteile werden zu eindeutig typisierten Entitäten – unabhängig davon, aus welchem System sie stammen.
ModellOntologie · Offene Standards
Wissensgraph
Beziehungen verknüpfen die Entitäten zu einem unternehmensweiten Knowledge Graph: besteht aus, beschrieben in, ersetzt durch. Aus Daten wird Wissen – die Single Source of Truth für Ihr Produktwissen.
GraphEntitäten · Relationen · Regeln
Steuerung
Datenflüsse, Modelle und Metadaten werden zentral gesteuert. Jede Verarbeitung bleibt nachvollziehbar und skalierbar – auch wenn Systeme, Varianten und Anforderungen wachsen.
GovernanceMetadaten · Versionen · Regeln
Bereitstellung
Über standardisierte Schnittstellen versorgt PANTOPIX SPHERE Content-Delivery-Portale, Websites, Apps, Produktnavigatoren und Chatbots – aus einer Quelle, immer aktuell.
KanäleCDP · Web · App · Chatbot
Verlässliche KI
GraphRAG beantwortet Fragen entlang expliziter Zusammenhänge im Graphen. Jede Antwort ist nachvollziehbar – mit Quelle, Beziehung und Entscheidungslogik. Bis zu 40 % bessere Antworten durch echten Kontext.
GraphRAGErklärbar · Konsistent · Nachvollziehbar
Angebundene Systeme & Kanäle
PANTOPIX SPHERE auf einen Blick
PANTOPIX SPHERE vereint Informationen aus zahlreichen Systemen zu einer verlässlichen Wissensbasis – die Grundlage für effizientere Prozesse, Automatisierung und den gezielten Einsatz von KI.
Technische Daten aus mehreren Systemen werden in einen gemeinsamen Kontext gebracht.
Daten werden in ein strukturiertes Wissensmodell überführt – Beziehungen werden nutzbar.
Präzise, verständliche Antworten mit klarem Kontext – ohne Halluzinationen.
Verteilte Systeme werden über einen zentralen Zugangspunkt gesteuert.
Die Grundlage für digitale Anwendungen, Automatisierung und KI mit belastbarem Kontext.
Basiert auf offenen Standards – entwickelt für Governance, Skalierung und europäische Compliance.
Vorher · Nachher
Ziehen Sie den Regler: links die verteilte Systemlandschaft, rechts dieselben Informationen als Wissensgraph.
Herausforderungen
Daten liegen in unterschiedlichen Systemen, Formaten und Strukturen und lassen sich nur schwer zusammenführen.
Die Daten existieren – doch Beziehungen, Bedeutung und Aktualität sind oft unklar.
Ohne strukturierten Kontext greifen KI-Werkzeuge auf isolierte Daten zu und liefern ungenaue Ergebnisse.
Informationen müssen immer wieder gesucht, abgeglichen und nachbearbeitet werden.
Unsere Lösung
Die Plattform führt Informationen aus verschiedenen Systemen zusammen, macht Zusammenhänge sichtbar und stellt Wissen zentral für Anwendungen, Prozesse und KI bereit.
Bestehende Systeme werden nicht ersetzt, sondern über eine Integrationsschicht angebunden. Der systemübergreifende Zugriff wächst, Abhängigkeiten und Integrationsaufwand sinken.
Als semantische Schicht über der Systemlandschaft verknüpft SPHERE Informationen zu einem unternehmensweiten Knowledge Graph – der Single Source of Truth.
Datenflüsse, Modelle und Metadaten werden zentral gesteuert. Jede Verarbeitung bleibt beherrschbar und skalierbar.
Zentral verfügbares Wissen liefert den Kontext, den Content-Delivery-Anwendungen und KI brauchen – für präzise, nachvollziehbare Ergebnisse.
Wissensgrundlagen für KI
RAG ist für viele Unternehmen der erste Schritt, um LLMs mit eigenen Informationen zu verbinden. Bei komplexem, stark vernetztem Unternehmenswissen stößt klassisches RAG jedoch an Grenzen. GraphRAG kombiniert RAG mit Knowledge Graphs – für deutlich mehr Kontext, Konsistenz und Kontrolle.
bessere Antworten durch echten Kontext: Eine Studie zeigt, dass die Antwortgenauigkeit deutlich steigt, wenn ein LLM auf einem Knowledge Graph statt auf direkten Datenbankabfragen gründet. Zur Studie (arxiv.org)
Dokumente werden vektorisiert, semantisch durchsucht und dem LLM als Kontext übergeben.
Ein Knowledge Graph modelliert Entitäten, Beziehungen und Regeln explizit – RAG fragt ihn gezielt ab.
Unser Vorgehen
Starten Sie mit ersten Use Cases und bauen Sie die Plattform schrittweise aus – von der Idee über die technische Validierung bis zur skalierbaren Lösung.
Use Cases identifizieren
Gemeinsam analysieren wir Ausgangslage und konkrete Anwendungsfälle – mit Blick auf schnellen Nutzen und ein klares Zielbild.
Machbarkeit validieren
Wir zeigen die technische Machbarkeit und machen sichtbar, wie aus Ihren Daten vernetztes Wissen entsteht – eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Umsetzen und gezielt erweitern
Ein MVP liefert den ersten produktiven Anwendungsfall. Anschließend wird PANTOPIX SPHERE schrittweise auf weitere Use Cases und Bereiche ausgerollt.
Ansprechpartner
Partner & Technical Consultant
Maximilian und sein Team setzen seit Jahren Knowledge Graphs ein, um Informationen aus mehreren Quellen zu verknüpfen – und validieren die Antworten von KI-Chatbots gegen den Graphen, um Halluzinationen und Fehlinformationen zu vermeiden.
Live-Demo
In einer persönlichen Demo zeigen wir, wie Ihre Systeme angebunden werden und aus Ihren Daten ein vernetzter Wissensgraph entsteht.
FAQ
PANTOPIX SPHERE ist selbst kein Content-Delivery-Portal. Die Plattform vernetzt Informationen über Systemgrenzen hinweg, damit ein angebundenes CDP sie gezielt ausliefern kann. Ein bestehendes CDP lässt sich integrieren – oder wir stellen eines gemeinsam mit SPHERE bereit.
Über standardisierte Schnittstellen versorgt SPHERE Content-Delivery-Portale und Websites, individuelle Apps, Produktnavigatoren und Informationssysteme sowie KI-Chatbots und Agentic AI.
Vor allem für den Maschinen- und Anlagenbau und vergleichbare Industrieumfelder: komplexe Produkte, viele Baugruppen und Varianten, unterschiedliche Quellsysteme und ein hoher Anspruch an verlässliche technische Informationen.
SPHERE lässt sich aus unterschiedlichen Ausgangslagen einführen. Entscheidend sind der Anschluss der relevanten Systeme, der Zugang zu geeigneten Quellen und ein klar definiertes Zielbild.
In erster Linie Teams für Content und Produktinformation, Informationsarchitektur, Digitalisierung und Strategie – je nach Use Case auch Service, Vertrieb, Marketing oder Engineering. IT und technische Verantwortliche unterstützen bei Systemanbindung und Bereitstellung.
Ja. ERP, CCMS, PIM, SPC und weitere Quellen werden über eine zentrale Integrationsschicht angebunden. Die Systemlandschaft bleibt bestehen, die Informationen werden systemübergreifend nutzbar.
CCMS, SPC, ERP, SharePoint und PIM ebenso wie Ontologie-Manager oder semantische Modelle. Strukturierte und unstrukturierte Quellen werden über standardisierte Konnektoren angebunden – mit kontinuierlichen, bidirektionalen Datenflüssen zum Synchronisieren, Anreichern und Aktualisieren.
Ohne strukturierte Basis greift KI auf isolierte Inhalte zu. SPHERE vernetzt Informationen in einem Knowledge Graph und ergänzt technische Zusammenhänge, Metadaten und explizite Beziehungen. Das Ergebnis: präzisere, konsistentere und nachvollziehbare Antworten.
SPHERE übernimmt die zentrale Pflege von Metadaten, indexiert bestehende Dokumente und automatisiert die Verteilung. Das erleichtert die Klassifikation, verbessert die Auffindbarkeit und beschleunigt Veröffentlichung und Aktualisierung.
Ja. Wir bieten Demos an und besprechen je nach Anwendungsfall passende Einstiegs- oder Testmöglichkeiten.
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