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Warum wir bei KoWima mitarbeiten – und was das für die Zukunft von KI-Wissensmanagement bedeutet

(English version below)

KoWima entwickelt konversationsbasierte KI-Systeme für den Mittelstand. Ziel ist es, Wissen aus fragmentierten Datenquellen intelligent zu verknüpfen und dort verfügbar zu machen, wo es gebraucht wird – ohne manuellen Dokumentationsaufwand.

Unsere Aufgabe als Technologiepartner: Wir entwickeln die KI-Infrastruktur, trainieren die Modelle und sorgen dafür, dass die Lösung DSGVO-konform und praxistauglich ist.

Die technische Herausforderung: RAG-Systeme, die wirklich funktionieren

Wir setzen auf Retrieval Augmented Generation (RAG). Das bedeutet: Generative KI wird direkt mit internen Datenquellen verknüpft – ERP-Systeme, Wissensdatenbanken, Messenger-Tools. Das Ergebnis sind präzise Antworten, die auf echtem Unternehmenswissen basieren.

Die Herausforderung liegt in der fragmentierten Wissenslandschaft. Informationen sind oft verstreut, unstrukturiert und schwer zugänglich. Unsere Aufgabe ist es, diese Datenquellen intelligent zu verknüpfen und das Wissen kontextbasiert verfügbar zu machen.

Der Mehrwert für den Mittelstand

Mitarbeitende finden schneller die richtigen Informationen. Einarbeitungszeiten verkürzen sich. Implizites Wissen geht nicht mehr verloren, wenn erfahrene Kolleg:innen das Unternehmen verlassen.

Ein Beispiel aus dem Projekt:Ein Anlagenführer in der Nachtschicht steht vor einem Maschinenstillstand. Statt lange in verschiedenen Systemen zu suchen, bekommt er sprachgesteuert eine fundierte Handlungsempfehlung auf sein mobiles Endgerät, basierend auf vorhandenem Wissen aus QM-Systemen, Betriebsdaten und Erfahrungswerten.

Das spart Zeit, reduziert Ausschuss und macht Wissen dort verfügbar, wo es gebraucht wird.

Unsere Rolle: Technologie, die in der Praxis funktioniert

Wir bringen unsere Expertise in semantischer Suche, KI-Modellentwicklung und RAG-Systemen ein. Wir entwickeln die technische Infrastruktur, trainieren die KI-Modelle und sorgen dafür, dass die Lösungen DSGVO-konform und sicher sind.

Aber das Wichtigste: Wir arbeiten partizipativ mit den Anwendungsunternehmen zusammen. Denn KI-Wissensmanagement funktioniert nur, wenn es auf echten Bedarfen aufbaut und in der Praxis genutzt wird.

Warum uns das so wichtig ist

KI im Mittelstand ist kein Hype. Es ist eine praxisnahe Lösung, die nachhaltigen Mehrwert schafft, wenn sie richtig gemacht wird.

Mit KoWima arbeiten wir an einer Zukunft, in der Wissensmanagement nicht mehr Zusatzaufwand bedeutet, sondern einfach funktioniert. Für Unternehmen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit sichern wollen. Für Mitarbeitende, die endlich finden, was sie suchen.

Das ist unser Beitrag zur digitalen Transformation im Mittelstand.

Why we’re collaborating with KoWima — and what it means for the future of AI knowledge management

KoWima develops conversational AI systems for medium-sized businesses. The goal is to intelligently connect knowledge from fragmented data sources and make it available where it’s needed — without manual documentation effort. Our role as a technology partner: We develop the AI infrastructure, train the models, and ensure the solution is GDPR-compliant and practical.

The technical challenge: RAG systems that truly work

We rely on Retrieval Augmented Generation (RAG). This means generative AI is directly linked to internal data sources — ERP systems, knowledge bases, messenger tools. The result is precise answers based on real company knowledge. The challenge lies in the fragmented knowledge landscape. Information is often scattered, unstructured, and hard to access. Our task is to intelligently connect these data sources and make knowledge available in a context-aware manner.

The value for the mid-market

Employees find the right information faster. Onboarding times are reduced. Implicit knowledge is no longer lost when experienced colleagues leave the company. An example from the project: A plant operator on the night shift faces a machine downtime. Instead of searching across different systems for a long time, they receive a voice-driven, well-founded action recommendation on their mobile device, based on existing knowledge from QM systems, operational data, and practical experience. This saves time, reduces scrap, and makes knowledge available where it’s needed.

Our role: Technology that works in practice

We contribute our expertise in semantic search, AI model development, and RAG systems. We develop the technical infrastructure, train the AI models, and ensure the solutions are GDPR-compliant and secure. But most importantly: We work collaboratively with the user organizations. AI knowledge management only works if it’s built on real needs and is used in practice.

Why this matters to us

AI in the mid-market is not a hype. It’s a practical solution that creates sustainable value when done right. With KoWima, we’re working toward a future in which knowledge management is no longer an additional burden, but simply works. For companies that want to secure their competitiveness. For employees who can finally find what they’relooking for. This is our contribution to the digital transformation of the mid-market.

Darum engagiert sich AVENTUM im EFRE-Forschungsprojekt KoWima!

In unserer täglichen Projektarbeit erleben wir immer wieder, wie wertvoll Erfahrungswissen ist – und wie schnell es verloren gehen kann. Gerade nach abgeschlossenen ERP-Projekten oder im Support liegt entscheidendes Wissen oft bei einzelnen Personen oder in gut verstauten Dokumenten und Gesprächen.

Gleichzeitig stehen junge Berater:innen vor der Herausforderung, sich dieses Wissen mühsam neu zu erarbeiten. Auch Hotlines verfügen häufig nur über begrenzte Einblicke in die Projekthistorie. Das kostet Zeit – und Potenzial.

Genau hier setzt KoWima an. Gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft, Industrie und Transfer wollen wir untersuchen, wie Wissen aus Konversationen und Projekterfahrungen so aufbereitet werden kann, dass es im Arbeitsalltag wieder nutzbar wird.

Ein Beispiel: Erkenntnisse aus der Arbeit mit metallverarbeitenden Unternehmen – etwa zur Handhabung von Spänen im ERP-Kontext – sollen nicht jedes Mal neu entstehen, sondern in vergleichbaren Projekten gezielt unterstützen.

Für uns ist dabei klar: KI ist kein Selbstzweck. Sie muss Mitarbeitende unterstützen, ihr Arbeitsvermögen stärken und den Wissenstransfer erleichtern. Denn die Menschen sind und bleiben der zentrale Erfolgsfaktor des Mittelstands.

Mit KoWima gestalten wir diese Entwicklung aktiv mit – praxisnah, menschenzentriert und gemeinsam mit starken Partnern.

Bild: Adobe Stock

Warum beschäftigt sich fischer Hydroforming mit dem Thema Wissensmanagement und ist Teil des Projekts KoWima?

(English version below)

In einer Zeit, in der technologische Entwicklungen immer schneller voranschreiten und Fachkräfte schwer zu finden sind, wird Wissen für produzierende mittelständische Unternehmen zu einem strategischen Erfolgsfaktor. Maschinen, Prozesse und Produkte werden komplexer, während gleichzeitig erfahrene Mitarbeitende in den Ruhestand gehen und wertvolles Erfahrungswissen mitnehmen. Diese Erfahrung machen wir auch bei fischer Hydroforming. Dazu kommen, gerade in produzierenden Unternehmen wie dem unseren, Sprachbarrieren in einer kulturell vielfältigen Belegschaft.

Wir wollen also schaffen, dieses Wissen systematisch zu erfassen, zu teilen und weiterzuentwickeln, um unsere Wettbewerbsfähigkeit, aber auch unsere Innovationsfähigkeit in der aktuellen Transformation sicherzustellen. Wissensmanagement ist für uns längst kein „nice to have“ mehr, sondern eine zentrale Voraussetzung, um die Resilienz der fischer Hydroforming nachhaltig zu gestalten.

Daher sind wir auch sehr gerne als Partner in das Kooperationsprojekt zum Aufbau eines konversationsgetriebenen Wissensmanagements (KoWima) eingestiegen. Die Ziele des Projekts decken sich für uns sehr gut mit der Erwartungshaltung, die wir an ein funktionierendes Wissensmanagement auf dem Shopfloor haben.

Wir wünschen uns insbesondere:

eine schnelle und systemübergreifende Auffindbarkeit von Wissen,
eine Reduzierung des manuellen Dokumentationsaufwands durch KI-gestützte Klassifizierung und Strukturierung,
eine bessere Unterstützung bei der Einarbeitung neuer Mitarbeitender und bei der Problemlösung in den Arbeitsprozessen,
die Chance, bei der Bereitstellung des Wissens Sprachbarrieren zu überwinden,
sowie eine nachhaltige Sicherung des impliziten Wissens.

Um es an einem Beispiel aus unserem betrieblichen Alltag zu konkretisieren, wollen wir die steigenden Anforderungen durch die Digitalisierung und Automatisierung heranziehen. In einer modernen Produktion müssen die Mitarbeitenden in der Lage sein, auch komplexere automatisierte Anlagen in einem Dreischichtbetrieb mit hoher Verfügbarkeit zu betreiben. Oft sind z. B. die unterstützenden technischen Fachabteilungen gerade in der Nachtschicht nicht vor Ort. Wenn es in diesen Phasen zu Nonkonformität am Produkt oder Maschinenstillständen kommt, müssen die Anlagenführenden richtig reagieren, um Ausschuss und geringe Nutzungszeiten zu vermeiden. Ein langes Suchen in den häufig weit verteilten Informationen in den vorhandenen ERP-, BDE- und QM-Systemen ist dabei keine adäquate Lösung. Das Projekt KoWima soll hier eine Unterstützung bieten, die den Mitarbeitenden sprachgesteuert und passgenau über einen Lösungsansatz mit fundierten Handlungsempfehlungen auf einem mobilen Endgerät informiert.

Wir gehen davon aus, dass eine solche Lösung bei den Mitarbeitenden eine hohe Akzeptanz und Mitwirkung finden wird und dem Unternehmen bei der Reduzierung der Verschwendungskosten von zeitlichen und materiellen Ressourcen signifikant weiterhelfen wird.

Why is fischer Hydroforming involved in knowledge management and part of the project KoWima?

At a time when technological developments are advancing at an ever-increasing pace and skilled workers are hard to find, knowledge is becoming a strategic success factor for medium-sized manufacturing companies. Machines, processes and products are becoming more complex, while at the same time experienced employees are retiring and taking valuable expertise with them. We are also experiencing this at fischer Hydroforming. In addition, especially in manufacturing companies like ours, there are language barriers in a culturally diverse workforce.
We therefore want to systematically capture, share and develop this knowledge in order to ensure our competitiveness and our ability to innovate in the current transformation. For us, knowledge management is no longer a ‘nice to have’, but a central prerequisite for making fischer Hydroforming resilient in the long term.
That is why we were very happy to join the cooperation project to establish conversation-driven knowledge management (KoWima) as a partner. The goals of the project are very much in line with our expectations of a functioning knowledge management system on the shop floor.
In particular, we would like to see:

fast, cross-system searchability of knowledge,
a reduction in manual documentation effort through AI-supported classification and structuring,
better support for training new employees and solving problems in work processes,
the opportunity to overcome language barriers in the provision of knowledge,
and sustainable preservation of implicit knowledge.

To illustrate this with an example from our everyday work, let’s consider the increasing demands of digitalisation and automation. In modern production, employees must be able to operate even complex automated systems in a three-shift operation with high availability. Often, for example, the supporting technical departments are not on site, especially during the night shift. If product non-conformities or machine downtimes occur during these phases, plant operators must respond correctly to avoid scrap and low utilisation times. A long search through the often widely distributed information in the existing ERP, BDE and QM systems is not an adequate solution. The KoWima project aims to provide support here by informing employees in a voice-controlled and tailored manner via a mobile device about a solution with well-founded recommendations for action.
We assume that such a solution will be widely accepted and used by employees and will significantly help the company to reduce the waste costs of time and material resources.