DPP-Anforderungen ändern sich. Das zugrunde liegende Datenmodell muss deshalb flexibel bleiben: Data Graphs verbindet Produkt-, Komponenten-, Material-, Lieferanten-, Referenz- und regulatorische Daten in einem Knowledge Graph und ermöglicht daraus unterschiedliche DPP-Schemas und Ansichten.
Digitale Produktpässe müssen unterschiedliche regulatorische Anforderungen, Produktgruppen, Märkte und Datenstandards abbilden können. Statt für jede neue Anforderung separate Datenstrukturen aufzubauen, schafft Data Graphs ein gemeinsames, vernetztes Datenmodell, auf dem unterschiedliche DPPs aufbauen können.
Die Data Graphs Knowledge-Graph-Technologie bildet nicht nur einzelne Datenfelder ab, sondern auch die Beziehungen und den Kontext zwischen Produkten, Komponenten, Materialien, Lieferanten, Dokumenten, Referenzdaten und regulatorischen Anforderungen. Dadurch können Informationen aus unterschiedlichen Quellen konsistent miteinander verknüpft und für verschiedene DPP-Anforderungen genutzt werden.
Neue Produktschemas, DPP-Sichten und regulatorische Anforderungen lassen sich auf dieser Grundlage konfigurieren und weiterentwickeln, ohne die zugrunde liegende Datenarchitektur für jede neue Anforderung neu aufzubauen.
Data Graphs AI unterstützt zusätzlich bei der Verarbeitung unstrukturierter Produktinformationen. Relevante Daten können beispielsweise aus Produktspezifikationen, technischen Datenblättern, EPDs, Konformitätserklärungen, Prüfberichten und Lieferantendokumenten extrahiert, dem Produktkontext zugeordnet und in das DPP-Datenmodell überführt werden.
Anwender können mit ihren Produktdaten in natürlicher Sprache arbeiten und Datenmodelle, Produktschemas und DPP-Sichten konfigurieren und anpassen. Dadurch lassen sich neue Anforderungen schneller umsetzen, ohne für jede Änderung individuelle Software entwickeln zu müssen.
Das Ergebnis ist eine flexible DPP-Datengrundlage, die mit neuen Produkten, Datenquellen, Märkten und regulatorischen Anforderungen weiterentwickelt werden kann und gleichzeitig bestehende Produktinformationen wiederverwendet.
Der Service eignet sich insbesondere für Unternehmen mit komplexen Produkt- und Datenstrukturen, mehreren Produktgruppen oder sich verändernden regulatorischen Anforderungen, die ihre DPP-Daten nicht für jeden neuen Anwendungsfall neu modellieren und implementieren möchten.
DPP requirements are changing. The underlying data model must therefore remain flexible: Data Graphs integrates product, component, material, supplier, reference, and regulatory data into a single knowledge graph, enabling the creation of various DPP schemas and views.
Digital product passports must be able to accommodate different regulatory requirements, product groups, markets, and data standards. Instead of creating separate data structures for each new requirement, Data Graphs establishes a common, interconnected data model on which different DPPs can be built.
Data Graphs’ knowledge graph technology maps not only individual data fields, but also the relationships and context between products, components, materials, suppliers, documents, reference data, and regulatory requirements. This enables information from different sources to be consistently linked and used to meet various DPP requirements.
New product schemas, DPP views, and regulatory requirements can be configured and further developed on this basis without having to rebuild the underlying data architecture from scratch for each new requirement.
Data Graphs AI also helps process unstructured product information. For example, relevant data can be extracted from product specifications, technical data sheets, EPDs, declarations of conformity, test reports, and supplier documents, assigned to the product context, and transferred to the DPP data model.
Users can work with their product data in natural language and configure and customize data models, product schemas, and DPP views. This allows new requirements to be implemented more quickly without having to develop custom software for every change.
The result is a flexible DPP data foundation that can be further developed to accommodate new products, data sources, markets, and regulatory requirements, while also reusing existing product information.
This service is particularly well-suited for companies with complex product and data structures, multiple product groups, or evolving regulatory requirements that do not want to have to remodel and reimplement their DPP data for every new use case.
