AWS Institut gewinnt Gold in Kategorie Konnektivität

Mit automatischer Datenverknüpfung zu mehr Effizienz

Vom Problem zur Lösung

Das August-Wilhelm Scheer Institut adressiert mit AutoMap.AI eine zentrale Herausforderung der Industrie: Daten liegen verteilt in MES sowie ERP- und Maschinensystemen vor, mit unterschiedlichen, historisch gewachsenen Strukturen. Sollen diese Systeme zusammenarbeiten, müssen Daten heute meist manuell zugeordnet werden ￡ein aufwendiger, fehleranfälliger Prozess, der bei jeder Änderung erneut beginnt.

AutoMap.AI ersetzt manuelles Mapping von Daten

Mit AutoMap.AI entwickelt das Institut eine Lösung, die diesen Schritt automatisiert. Die KI analysiert Datenstrukturen, erkennt deren Bedeutung und ordnet sie selbstständig standardisierten Modellen zu.
Systeme, die zuvor nicht kompatibel waren, können so ohne manuelle Eingriffe miteinander kommunizieren. Änderungen werden automatisch berücksichtigt ￡die Integration bleibt dynamisch und anpassungsfähig.

Mehrwert für den Kunden

Durch den Wegfall manueller Mapping-Prozesse reduzieren sich Projektlaufzeiten und Integrationskosten erheblich. Automatisierte Zuordnungen minimieren Fehlerquellen und sorgen für stabile, nachvollziehbare Abläufe. Bestehende IT-Landschaften können weiter genutzt und schrittweise vernetzt werden, ohne dass umfassende Systemwechsel notwendig sind. Unternehmen gewinnen so an Flexibilität und schaffen die Grundlage für datengetriebene Anwendungen und und Digitale Zwillinge.

Erfolge aus der Praxis: schnellere und fehler­unanfällige Projekte

In Anwendungen bei thyssenkrupp automotive body solutions sowie bei der Kautenburger GmbH konnte AutoMap.AI seine Leistungsfähigkeit unter realen Bedingungen zeigen. Die automatisierte semantische Zuordnung von Datenfeldern reduzierte den Integrationsaufwand signifikant und beschleunigte Projekte deutlich ￡bei gleichzeitig höherer Datenqualität und geringerer Fehleranfälligkeit.

Das macht die Lösung besonders

AutoMap.AI versteht Daten semantisch und ordnet sie automatisch standardisierten Strukturen zu. Dadurch entfällt die aufwendige manuelle Pflege von Mapping-Tabellen. Die Lösung ist sofort einsatzbereit und benötigt weder Trainingsdaten noch eine langwierige Modellanpassung.

Im Vergleich zu ähnlichen Lösungen erreicht AutoMap.AI eine rund 20 % höhere Genauigkeit und bleibt auch bei großen Datenmengen sowie komplexen Datenstrukturen skalierbar. Gleichzeitig passt sich das System dynamisch an Veränderungen in Daten und IT-Landschaften an. Dank der anbieterunabhängigen Architektur kann die Lösung flexibel weiterentwickelt und an unterschiedliche Anforderungen angepasst werden.

Ausblick: Zukunftssichere Integration für die Industrie

Mit der automatischen Überführung von Daten in standardisierte Strukturen wird Integration von einem Engpass zu einem zentralen Enabler der Digitalisierung. AutoMap.AI schafft die Basis für interoperable Systeme, skalierbare Datenarchitekturen und eine nachhaltige Umsetzung von Industrie 4.0.

Stellungnahme der Jury

Automatisches KI-Data-Mapping
Automap.AI ersetzt das aufwendige manuelle Mapping von heterogenen Maschinen- und Roboter-Daten auf IDTA-AAS-Standards durch intelligente LLMs ￡mit einer Genauigkeit von über 95 % und 20 % höherer Geschwindigkeit.

Deutliche Kosteneinsparung und Fehlerminimierung
Signifikant reduzierte Projektkosten, minimierte Fehlerquellen und vereinfachtes Änderungsmanagement durch skalierbare, automatische Transformation statt manueller Arbeit.

Hohe Praxistauglichkeit und Interoperabilität
Industriell validiert bei thyssenkrupp, Human-in-the-Loop-Sicherheit und branchenunabhängig, schafft die Lösung die perfekte Grundlage für interoperable Digital Twins und zukünftige KI-Anwendungen im Shopfloor.

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