Die zeit- und nervenaufreibende Suche nach korrekten Produktinformationen gehört in vielen Unternehmen zum Arbeitsalltag. Um vom langen Suchen zum schnellen Finden zu kommen, setzt Murr Elektronik auf Graphtechnologie: Wichtige Unterlagen sind nun mit einem Klick zusammengestellt.
Produktinformationsmanagement-Systeme bringen den nötigen Automatisierungsgrad und damit deutlich mehr Klarheit und Konsistenz.
Ob im Maschinen- und Anlagenbau, in der Elektronikfertigung oder im Fahrzeugbau: Die Menge an Produktdaten nimmt zu. Mit jeder neuen Variante werden sie mehr und mit immer kürzeren Entwicklungszyklen wachsen die Datenmengen exponentiell. Der Verwaltungsaufwand ist enorm. Die Folge: Es entstehen Fehler. Die vorliegenden Daten sind unzureichend, veraltet oder falsch. Oft weisen sie unterschiedliche Terminologien für ein und dasselbe Produkt auf.
Je komplexer und umfassender die Maschinen und Systeme, desto länger brauchen Ingenieure, Techniker, Supply-Chain- und Compliance-Experten sowie Marketing-Spezialisten für die Suche nach zuverlässigen Informationen.
Produktinformationsmanagement-Systeme (kurz: PIM) bringen den nötigen Automatisierungsgrad und damit deutlich mehr Klarheit und Konsistenz – und zwar für alle Abteilungen und für alle Planungs-, Produktions- und Vertriebsprozesse. Zum Beispiel kann die Marketingabteilung mit einem funktionierenden PIM zielsicher auf einheitliche und saubere Produktdaten zugreifen, um Broschüren, eCommerce-Seiten und Webkataloge mit dem richtigen Inhalt zu füllen. Die Zusammenführung der Information ermöglicht dann einen reibungsfreien Multi-Channel-Vertrieb in mehreren Sprachen und für unterschiedliche Zielgruppen.
Voraussetzung dafür ist jedoch die Verknüpfung der Daten aus bestehenden und oftmals nicht kompatiblen Verwaltungssystemen.
Zehntausende Produkte ganzheitlich managen
Genau vor dieser Aufgabe stand der deutsche Hersteller Murr Elektronik, der elektrische und elektronische Automatisierungstechnik entwickelt, produziert und vertreibt. Der hauseigene Webshop umfasst zehntausende Produkte. Texte, Begriffe, technische Details und Grafiken waren in verschiedenen Systemen abgelegt. Das beeinträchtigte die Datenintegrität enorm und erschwerte zudem die automatische Bereitstellung von Informationen im Webshop. Freigabe- und Prüfungsprozesse der Daten nahmen viel Zeit in Anspruch. Häufig kam es zu Fehlern beim Terminologie-Management.
Duplikate, Kopien und ein großes Durcheinander aus unzähligen E-Mails, aus denen Zuständigkeiten für Terminologien und Produktinformationen oft nicht klar hervorgingen – genau dafür suchte das Murr-Team nach einer Lösung. Die Produktinformationen mussten an einem zentralen Ort gespeichert und alle Kanäle ohne großen Ressourcenaufwand mit konsistenten und korrekten Informationen versorgt werden. Um das zu erreichen, entschied sich das Team von Murr für den Einsatz von Graphtechnologie.
Vergleich Datenmodell: Relational vs. Graph
(Bild: Neo4j)
Graphtechnologie: Vitamin B statt Zeilen und Spalten
Graphdatenbanken stellen neben SQL- und NoSQL-Datenbanken (Not only SQL) eine eigene Kategorie dar und folgen einem nicht-relationalen Ansatz. Objekte werden als Knoten und Verbindungen als Kanten realisiert, die jeweils über zusätzliche Eigenschaften (engl. Properties) verfügen können. Bei relationalen Datenbanken wird ein starres Tabellenschema befüllt, Verknüpfungen werden über aufwendige Operationen berechnet. Im Gegensatz dazu stellen die Beziehungen zwischen Daten im Graphen nicht mehr nur Metadaten dar sondern bilden das Zentrum des Modells (siehe Abbildung).
Graphtechnologie ist daher besonders gut geeignet, um heterogene Informationen über mehrere Systeme hinweg zu vernetzen und in einen semantischen Kontext zu stellen.
Vor allem sogenannte Knowledge Graphen machen Anwendungen smart. In der Praxis finden sich Knowledge-Graphen in unterschiedlichen Formen, jedoch integrieren sie alle Informationen über mehrere Ebenen hinweg. So steigen Anwender tiefer und umfangreicher in ihre Daten ein – und leiten daraus neues Wissen ab. Um kontextbezogene Informationen zu gewinnen, werden relevante Attribute und Datenknoten um eine Abfrage herum verknüpft. Knowledge-Graphen sind dynamisch und verstehen, was Entitäten miteinander verbindet. Neue Datenbeziehungen können daher auch automatisch hinzugefügt werden.
Das Team von Murr Elektronik speichert im Neo4j-Knowledge-Graph die Produktdaten all ihrer Komponenten und Elektronikteile. Graph-Mini-Apps ermöglichen rollenspezifische Sichten für die einzelnen Fachabteilungen. So stellt das Team sicher, dass Anwender nur die für sie relevanten PIM-Daten aus dem Graphen sehen.
Alle für den Webshop notwendigen Daten lassen sich mithilfe eines speziell für Murr entwickelten Datenmodells konsolidiert an zentraler Stelle in der Graphdatenbank Neo4j als Single Source of Truth verwalten. Damit erreichte das Murr-Team ein Kernziel: die große Anzahl an verschiedenen Datenquellen und Excel-Dateien zu beseitigen.
Das Team bei Murr Elektronik machte es sich zudem zur Aufgabe, die vorliegenden Daten in Datenatome zu zerlegen. Diese sind so kleinteilig, dass sich innerhalb kürzester Zeit jede Art von View zusammenstellen lässt – von einfach bis komplex. Hierzu zählen unter anderem Stücklisten, Handbücher oder Reports, die den Anforderungen und der Terminologie der Kunden angepasst werden können. Mit dieser Art von Datenmanagement gewinnt der Vertrieb ein hilfreiches Tool, um das Servicelevel anzuheben und Kunden noch besser zu bedienen.
Stand: 08.12.2025
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Volle Hoheit über die Daten in Echtzeit
In der Graphdatenbank behält das Team den Überblick über insgesamt rund 60.000 Produkte. Der zugrunde liegende Graph verfügt über 62 Millionen Knoten, die über 95 Millionen Beziehungen miteinander verbunden sind.
Produktinformationen lassen sich über Mapping-Konfigurationen in sogenannten Views zusammenfassen und direkt in den Webshop einspeisen. Änderungen finden synchron und in Echtzeit über alle Kanäle hinweg statt. Der Vertrieb kann zudem für Großkunden Reports erstellen, die eine feingranulare Übersicht über Produkte liefern. Kundenspezifische Reports, die bis dato mit einem hohen manuellen Aufwand verbunden waren, sind jetzt per Knopfdruck abrufbar.
Produkte und Komponenten sowie Rohmaterialien werden im Graphen als Knoten innerhalb eines Datennetzwerks abgebildet. Die einzelnen Daten sind mit Kunden-, Compliance-, Marketing- und anderen abteilungsspezifischen Daten verknüpft. Jeder Stakeholder folgt einer klaren Datenhoheit und arbeitet so aktiv am Knowledge-Graphen mit.
Im Knowledge-Graphen stehen immer die Originaldaten zur Verfügung. Die Anzahl der Duplikate ließ sich dadurch minimieren und die Fehleranfälligkeit sinkt.
Gleichzeitig bleiben Datenintegrität und Datenhoheit nachvollziehbar. Auch Freigabe-Workflows lassen sich als Graph konfigurieren. Sogar ganze Sätze und feste Eigenschaften werden für den Webshop in zwölf Sprachen definiert. Diese Funktion ersetzt den unübersichtlichen Workflow aus E-Mails zwischen verschiedenen Teams und Standorten durch ein effizientes und strukturiertes Tool.
Das intuitive und skalierbare Graphmodell mit Micro-Applikationen und Views bietet dem Team erheblich mehr Freiraum als zuvor. Ohne großen Aufwand können individuelle Informationswünsche erfüllt werden. Diese Flexibilität ist deutlich höher als in klassischen IT-Systemen, die für deterministische Prozesse designt wurden.
Murr verzeichnet eine enorme Kosteneinsparung für Anpassungen, Nutzerlizenzen und Wartung. Der Vertrieb hat ein souveränes Tool für mehr Kundennutzen ohne viel Aufwand gewonnen. Die Datenintegrität und -qualität ist höher und die Datenhoheit über alle Kanäle dokumentiert. Der PIM-Knowledge-Graph spart zudem viel Zeit, da sich Daten ohne Umwege direkt ablegen und nutzen lassen.
Nicht zuletzt profitiert das Team von einer flexiblen und zukunftsfähigen Daten-Plattform für automatisierte Anwendungen. Das Potenzial für den Einsatz von Knowledge-Graphen im Unternehmen ist lange noch nicht ausgeschöpft.
So will Murr nach und nach mehr Ingenieure, Softwareentwickler und Techniker am Knowledge-Graphen mitarbeiten lassen. Das Murr-Team will ihn langfristig in den sehr frühen Phasen der Produktentstehung einsetzen, um so Requirements und Funktionsbausteine in die Modelle mit einzubeziehen. Letztlich kann das System zu einer Engineeringplattform werden.