InfoLabAII analysiert Texte, Ereignisse und Metadaten nicht nur auf Stichworte, sondern auf Bedeutungen, Relationen und Domänenkonzepte. So entstehen semantische Schichten, die späteren KI-Modellen, Entscheidungslogiken und Wissensgraphen eine konsistente Grundlage liefern.
Automatischer Abgleich von Synonymen, Varianten und Schreibweisen, damit zentrale Fachbegriffe innerhalb einer Domäne einheitlich verwendet und ausgewertet werden.
Extraktion von Entitäten, Rollen und Relationen aus Logs, Tickets, Spezifikationen und Dokumentation, die in den Wissensgraph von InfoLabAII eingebettet werden.
Zusammenführung fachlich gleicher, aber technisch unterschiedlich beschriebener Objekte – etwa Maschinen, Schritte oder Fehlertypen – zu klaren, wiederverwendbaren Konzepten.
Laufende semantische Einordnung neuer Ereignisse in bestehende Wissensstrukturen, sodass Dashboards, Suchfunktionen und Analysen nahezu in Echtzeit aktualisiert werden.
Die Musteranalyse befasst sich mit der Identifikation wiederkehrender Strukturen, Beziehungen und Ausdrucksformen innerhalb von Texten und anderen inhaltlichen Daten. Dieser Schritt bildet einen Teilbereich der AI Interpretation & Semantic Analysis und dient dazu, Merkmale sichtbar zu machen, die in weiteren Arbeitsschritten genutzt werden können.
Bei der Untersuchung solcher Muster werden verschiedene methodische Ansätze eingesetzt, etwa die Betrachtung semantischer Ähnlichkeiten, thematischer Häufungen oder syntaktischer Strukturen. Diese Verfahren ermöglichen eine Einordnung von Inhalten in Kategorien oder Kontextbereiche, ohne eine Bewertung oder Schlussfolgerung vorwegzunehmen.
Muster können sich beispielsweise in wiederkehrenden Begriffen, Formulierungen, Argumentationslinien oder Verknüpfungen zwischen Konzepten zeigen. Ihre Erfassung unterstützt das Verständnis darüber, wie Informationen innerhalb eines Materials angeordnet oder miteinander verbunden sind.
Die Ergebnisse der Musteranalyse dienen als Orientierungspunkte, die in späteren Schritten – etwa bei der semantischen Modellierung oder der strukturierten Interpretation – weiterverwendet werden können, ohne verbindliche Aussagen über Bedeutung oder Relevanz vorwegzunehmen.
InfoLabAII generiert automatisch relevante Signale, Muster, Abweichungen und Schlussfolgerungen. Das System erstellt verständliche Erklärungen, fasst komplexe Daten zusammen und liefert klare Hinweise für schnelle und fundierte Entscheidungen.
Das System identifiziert automatisch die wichtigsten Ereignisse, die den Zustand eines Prozesses oder Produkts maßgeblich beeinflussen – basierend auf Intensität, Abweichungen und kausalen Mustern.
Für jede erkannte Abweichung erzeugt das System eine verständliche Erklärung: welche Faktoren beteiligt waren, welche Datenquellen das Verhalten bestätigen und welche Auswirkungen zu erwarten sind.
Ähnliche oder miteinander verknüpfte Signale werden intelligent zu Clustern zusammengeführt. Dadurch entsteht ein klarer Überblick über große Datenmengen, und die Analyse wird erheblich beschleunigt.
Basierend auf Mustern und Trends bewertet das System wahrscheinliche zukünftige Entwicklungen und weist auf Risiken oder bevorstehende Probleme hin – inklusive frühzeitiger Handlungsempfehlungen.
InfoLabAII identifiziert Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Ereignissen, Parametern und Kontexten. So wird sichtbar, was eine Änderung ausgelöst hat und welche Bereiche davon betroffen sind.
Das System liefert konkrete Schritte, die zur Stabilisierung, Optimierung oder Beschleunigung von Prozessen beitragen können – präzise abgeleitet aus sämtlichen analysierten Signalen und Kontexten.
Für AI Interpretation & Semantic Analysis stehen verschiedene Herangehensweisen und Anwendungsbereiche zur Verfügung. Weitere Details können individuell besprochen oder in den verfügbaren Übersichten eingesehen werden.