AutoMap.AI
Eure Daten sind da. Nur nicht in der Struktur, die ihr gerade braucht.
AutoMap.AI überführt strukturierte Unternehmensdaten in die Zielstruktur, die euer Prozess verlangt. Die KI schlägt Zuordnungen vor, ihr prüft sie. Bestätigte Mapping-Logiken können bei passenden Folgeprozessen wiederverwendet werden.
Simulierte Darstellung mit Beispieldaten. Sie zeigt das Grundprinzip: Strukturierte Ausgangsdaten werden einer vorgegebenen Zielstruktur zugeordnet.
Kommt euch das bekannt vor?
Die Daten sind da, aber die Übersetzungsarbeit beginnt immer wieder neu.
Viele Unternehmen haben die benötigten Informationen längst in ihren Systemen. Das Problem entsteht, wenn ein anderer Prozess, Partner oder Standard dieselben Daten in einer anderen Struktur erwartet.
60 %
der Unternehmen in Deutschland schöpfen das Potenzial ihrer vorhandenen Daten nach eigener Einschätzung eher wenig oder überhaupt nicht aus.
- Die Daten liegen bereits im System, müssen für den nächsten Prozess aber neu strukturiert werden.
- Partner, Standards oder Fördermittelgeber erwarten Informationen in ihrer eigenen Struktur.
- Feldbezeichnungen und Kategorien stimmen zwischen Ausgangs- und Zielstruktur nicht überein.
- Zuordnungen müssen deshalb geprüft, übertragen und teilweise transformiert werden.
- Die Zuordnungslogik ist häufig nur implizit dokumentiert und muss bei neuen Durchläufen erneut nachvollzogen werden.
AutoMap.AI adressiert einen konkreten Teil dieser Herausforderung: vorhandene strukturierte Daten so zuzuordnen, dass sie in der benötigten Zielstruktur weiterverarbeitet werden können.
Einmal verstehen. Zuordnung wiederverwenden.
So funktioniert AutoMap.AI
AutoMap.AI kombiniert KI-gestützte Analyse mit fachlicher Kontrolle. Die KI schlägt Zuordnungen vor, ihr prüft und validiert sie. Anschließend wird das bestätigte Mapping auf eure Ausgangsdaten angewendet.
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Ihr stellt eure strukturierten Ausgangsdaten und die gewünschte Zielstruktur bereit.
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AutoMap.AI schlägt Zuordnungen vor. Ihr prüft und passt sie bei Bedarf an.
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Das bestätigte Mapping wird angewendet und die Zielstruktur befüllt.
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Beim nächsten Mal ist die Zuordnung gespeichert. Ihr ladet nur noch die neue Datei hoch.
Zuordnung erzeugen und prüfen
Für jede Zuordnung kann AutoMap.AI anzeigen,
- welches Source-Feld welchem Target-Feld zugeordnet wurde,
- wie hoch die Confidence ist,
- welche Transformationslogik vorgesehen ist,
- und warum die Zuordnung vorgeschlagen wurde.
So wird sichtbar, an welchen Stellen eine fachliche Prüfung sinnvoll ist.
Weniger wiederholen. Mehr kontrollieren.
Konsistenz
Ein bestätigtes Mapping kann bei passenden Folgeprozessen reproduzierbar angewendet werden.
Kontrolle
Jede Zuordnung hat einen Sicherheitswert und eine Begründung. Unsichere Stellen werden sichtbar.
Wiederverwendung
Bestätigte Mapping-Logiken können wiederverwendet und bei veränderten Anforderungen angepasst werden.
Nachvollziehbarkeit
Mapping-Tabelle, Transformationsregeln und Begründungen machen die Zuordnungslogik transparent.
Wo AutoMap.AI heute konkret ansetzt
Verwendungsnachweise
Vorhandene strukturierte Daten in die vorgegebene Struktur eines Verwendungsnachweises überführen.
Bei Förderprojekten müssen vorhandene Daten häufig in unterschiedliche vorgegebene Nachweisstrukturen übertragen werden. AutoMap.AI wird unter anderem dafür weiterentwickelt, Zielformate zu analysieren, Mapping-Vorschläge zu erzeugen und validierte Zuordnungen für passende Folgeprozesse wiederzuverwenden.
Industrielle Standards & Interoperabilität
Bestehende Unternehmensdaten auf vorgegebene Standards und Datenmodelle abbilden.
AutoMap.AI entstand aus Forschungsarbeiten rund um Colab4DigiTwin und die Überführung heterogener Daten in standardisierte Strukturen, unter anderem im Umfeld der Verwaltungsschale / IDTA.
Weitere strukturierte Reporting- und Austauschprozesse
Wenn strukturierte Daten regelmäßig für einen Partner, einen Standard oder einen anderen Empfänger in eine andere definierte Struktur gebracht werden müssen.
Reporting und Controlling wurden in den Gesprächen als besonders naheliegende Einsatzfelder identifiziert, weil dort viele strukturierte Daten und wiederkehrende Zielstrukturen zusammenkommen.
Warum nicht einfach ChatGPT oder Claude?
Für ein einzelnes Mapping kann eine allgemeine Chat-KI gut funktionieren. Entscheidend wird der Unterschied dann, wenn aus einer einzelnen KI-Antwort ein wiederkehrender, prüfbarer Unternehmensprozess werden soll.
Wir vergleichen hier nicht die Qualität einzelner Sprachmodelle. Entscheidend ist der Unterschied zwischen einer generierten Einzelantwort und einer validierten, wiederverwendbaren Mapping-Logik.
Aus der Forschung in die Anwendung
Die Entwicklung von AutoMap.AI basiert auf Forschungs- und Entwicklungsarbeiten des August-Wilhelm Scheer Instituts rund um Data Mapping, Interoperabilität und standardisierte Datenmodelle. Ausgangspunkt waren unter anderem Fragestellungen aus Colab4DigiTwin und Re-USE.
Im Fokus steht die Frage, wie heterogene Unternehmensdaten in definierte, standardisierte Zielstrukturen überführt werden können – unter anderem im Umfeld der Verwaltungsschale und IDTA-Standards. Heute wird diese Mapping-Logik auf weitere strukturierte Unternehmensprozesse übertragen.
Factory Innovation Award · Gold
Dr. Robert Becker wurde 2026 beim Factory Innovation Award mit Gold in der Kategorie „Forschung Konnektivität“ ausgezeichnet. Prämiert wurde AutoMap.AI als KI-basierter Ansatz zur automatisierten Datenintegration und zur Unterstützung interoperabler Produktions- und IT-Landschaften.
Dr. Robert Becker
Senior Digitalization Professional
Robert verantwortet die fachliche Weiterentwicklung von AutoMap.AI und beschäftigt sich mit Anwendungsfällen rund um Data Mapping, Interoperabilität und strukturierte Unternehmensdaten.
Use Case mit Robert besprechenGut zu wissen
Häufige Fragen zu AutoMap.AI
Der aktuelle Schwerpunkt liegt auf strukturierten Daten – beispielsweise Tabellen oder strukturierten Exports aus Unternehmenssystemen –, die in eine definierte Zielstruktur überführt werden sollen. Ob eure konkreten Daten geeignet sind, prüfen wir gemeinsam am Use Case.
Welche konkreten Formate unterstützt werden, hängt vom aktuellen Entwicklungsstand und eurem Einsatzszenario ab. Im Erstgespräch prüfen wir, ob eure Ausgangs- und Zielformate geeignet sind.
Das hängt vom konkreten Einsatzszenario und euren Anforderungen an Integration und Datenhaltung ab. Die technische Ausgestaltung klären wir gemeinsam mit euch und eurer IT.
AutoMap.AI erzeugt keine frei erfundenen Geschäftsdaten. Die KI unterstützt beim Aufbau der Mapping-Logik; welche Transformationen auf Daten angewendet werden, wird im Mapping definiert und kann fachlich geprüft werden.
Die Confidence zeigt, wie sicher sich das Modell bei einer vorgeschlagenen Zuordnung ist. Sie hilft euch dabei, Stellen zu identifizieren, die fachlich geprüft werden sollten.
Nicht zwingend. Wie AutoMap.AI eingesetzt oder integriert wird, hängt von eurem konkreten Use Case ab. Denkbar sind sowohl eine eigenständige Nutzung als auch eine Anbindung an bestehende Systeme.
Das hängt vom Umfang eures Use Cases und der gewünschten technischen Einbindung ab. Im ersten Gespräch klären wir zunächst, ob AutoMap.AI grundsätzlich zu eurem Prozess passt.
AutoMap.AI
Automatisierte Zuordnung und Integration von Daten zwischen Unternehmenssystemen.
Systeme verbinden. Mapping automatisieren.
Von Datensilos zu echter Konnektivität
In modernen Industrieunternehmen ist die Systemlandschaft umfangreich und fragmentiert. ERP, MES, CRM oder weitere Anwendungen arbeiten parallel, nutzen jedoch unterschiedliche Datenmodelle, Strukturen und Bezeichnungen. Was technisch verbunden sein sollte, scheitert in der Praxis oft an einem zentralen Problem: Daten verstehen sich nicht. Die Folge: Daten müssen manuell zugeordnet, übersetzt und angepasst werden. Dieser Prozess ist zeitaufwendig, fehleranfällig und einer der Hauptgründe dafür, dass Integrationsprojekte länger dauern und teurer werden als geplant.
AutoMap.AI automatisiert die Zuordnung zwischen Systemen, reduziert manuellen Aufwand und schafft die Grundlage für echte, skalierbare Interoperabilität.
Gold beim Factory Innovation Award
Dr. Robert Becker ausgezeichnet für KI-Lösung zur industriellen Konnektivität
Deine Herausforderung
Heterogene Systemlandschaften
Auch wenn Systemintegration zum Alltag gehört – sie ist oft komplex, zeitintensiv und schwer skalierbar. In der Praxis fehlen geeignete Werkzeuge, um Datenstrukturen schnell zu verstehen, korrekt zuzuordnen und effizient miteinander zu verbinden. Mit AutoMap.AI transformieren wir manuelles Data Mapping in einen strukturierten, digitalen Prozess.
Hoher manueller Aufwand
Datenfelder müssen analysiert, verglichen und zwischen Systemen manuell zugeordnet werden – ein zeitintensiver und fehleranfälliger Prozess.
Fehlende Standardisierung
Jede Integration beginnt neu denn wiederverwendbare Mapping-Logiken und einheitliche Strukturen fehlen.
Unklare Datenzusammenhänge
Unterschiedliche Bezeichnungen und Strukturen erschweren das Verständnis und die korrekte Zuordnung von Daten.
Data Mapping automatisiert umsetzen
AutoMap.AI automatisiert die Zuordnung von Datenfeldern zwischen unterschiedlichen Systemen. Unsere KI analysiert bestehende Datenstrukturen, erkennt semantische Zusammenhänge und erstellt passende Mapping-Vorschläge sowie Transformationsregeln.
Statt manueller Zuordnung übernimmt das System den Großteil der Arbeit. Fachanwender:innen prüfen und validieren die Ergebnisse nur noch dort, wo es erforderlich ist.
Das reduziert den Aufwand erheblich, minimiert Fehler und beschleunigt Integrationsprojekte deutlich.
KI-gestützte Analyse.
Automatisiertes Mapping.
Standardisierung.
Human-in-the-Loop.
Der Prozess im Überblick
So funktioniert AutoMap.AI
Von der Rohdatenquelle bis zum standardisierten Zielmodell: AutoMap.AI führt dich durch einen strukturierten, KI-unterstützten Integrationsprozess in fünf klar definierten Schritten. Dabei ist der gesamte Prozess iterativ gestaltet: Validierungsentscheidungen fließen zurück in das KI-Modell und verbessern kontinuierlich die Qualität der Mapping-Vorschläge. Je mehr Datenquellen verarbeitet werden, desto präziser und effizienter wird das System.
Import
CSV, SQL oder JSON importieren
KI-Analyse
Semantische Felderkennung und Struktur
KI-Vorschläge
KI schlägt Zielzuordnungen vor
Validierung
Menschliche Prüfung und Freigabe
Transformation
Daten ins Zielsystem liefern
Vorteile für dein Unternehmen
Warum wir?
Reduzierte Integrationskosten
Automatisiertes Mapping reduziert manuellen Aufwand und beschleunigt Integrationsprojekte.
Fokus auf das Wesentliche
Teams konzentrieren sich auf relevante Aufgaben statt auf repetitive Datenzuordnung.
Höhere Datenqualität
Fehler werden reduziert und Daten konsistent sowie nachvollziehbar strukturiert.
Skalierbare & standardisierte Integration
Auch komplexe Systemlandschaften lassen sich effizient und nachhaltig verbinden.
Unsere Expertise
Die Entwicklung von AutoMap.AI basiert auf unseren Forschungsarbeiten im Smart Energy Lab, unter anderem in den Projekten Colab4DigiTwin und RE-USE. Im Fokus steht die Überführung heterogener Unternehmensdaten in etablierte Standards wie IDTA, um systemübergreifenden Datenaustausch effizient und wirtschaftlich nutzbar zu machen.
Dr. Robert Becker ist als Senior Digitalization Professional maßgeblich an diesen Entwicklungen beteiligt und arbeitet an der praxisnahen Umsetzung skalierbarer Datenmodelle, unter anderem im Kontext des Battery Pass.
Im Rahmen der Hannover Messe 2026 wurde er mit dem Factory Innovation Award (Gold) in der Kategorie „Konnektivität und Schnittstellen“ ausgezeichnet. Prämiert wurde sein Beitrag „AutoMap.AI“, ein LLM-basierter Ansatz zur automatisierten Erstellung von Mapping-Strukturen. Durch semantische Analyse können Datenquellen selbstständig und IDTA-konform integriert werden. In der Praxis bedeutet das: deutlich reduzierte Integrationsaufwände, schnellere Umsetzung von Änderungen und geringere Fehleranfälligkeit. Der Ansatz wurde bereits erfolgreich in der Industrie, unter anderem bei thyssenkrupp, eingesetzt.
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Dr. Robert Becker
E-Mail: robert.becker@aws-institut.de
Telefon: +49 162 2934-698
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Wir schauen gemeinsam auf eure Ausgangsdaten, die benötigte Zielstruktur und den heutigen Ablauf. Danach können wir einschätzen, ob AutoMap.AI zu eurem Use Case passt. Dr. Robert Becker ist euer Ansprechpartner für den ersten Austausch.
Dr. Robert Becker
Robert.Becker@aws-institut.de
+49 162 2934 698