27. Industriebauseminar · TU Wien · 29.05.202627th Industrial Building Seminar · TU Vienna · 2026-05-29
SprachspieleLanguage Games
Wie GenAI den „Semantic Gap" schließt — und warum Industrial AI bisher daran scheitert. How GenAI closes the „Semantic Gap" — and why Industrial AI has been failing at it.
Das ProblemThe Problem
für ein 17 Monate altes Startup aus Linz. Mistral sieht einen Milliardenmarkt. for a 17-month-old startup from Linz. Mistral sees a billion-dollar market.
Das ProblemThe Problem
80%
aller KI-Projekte in der Industrie scheitern. of all industrial AI projects fail.
60 % der AI-Projekte werden bis 2027 aufgegeben — es liegt nicht an den Modellen, sondern an den Daten. 60% of AI projects will be abandoned by 2027 — it's not the models, it's the data.
Das ProblemThe Problem
58%
der KI-Projekt-Kosten gehen in Datenintegration. Nicht Analytik. Nicht Modelle. Nicht Compute. of AI project costs go into data integration. Not analytics. Not models. Not compute.
Spalten zuordnenColumn matching
„Asset_ID" vs „Anlagen_Nr"?
Werte abtippenRe-typing values
47 kWh/m²a → DB
Wo liegt was?Where is what?
SharePoint? Karls Ordner?
KonventionenConventions
28.05.2026 vs 2026-05-28
Das Problem · SprachbarriereThe Problem · Language Barrier
Semantic Gap.
Jedes System spricht einen eigenen Dialekt. SPS, BIM, ERP, Wetterstation, Energieausweis, der Ordner im Keller. Every system speaks its own dialect. PLC, BIM, ERP, weather station, energy certificate, the folder in the basement.
Das ist kein technisches Detail. Das ist der Grund, warum Industrial AI nicht skaliert. This is not a technical detail. This is the reason industrial AI does not scale.
Das Problem · Wer ist Master?The Problem · Who's master?
Jedes System ist Humpty Dumpty. Every system is Humpty Dumpty.
Das ProblemThe Problem
15 Jahre gescheiterte Standards.15 years of failed standards.
Plug & Produce. Industrie 4.0. OPC UA TSN. AutomationML. Industrie 5.0.
WasserkraftMechanization
Water power
ElektrifizierungMass production
Electrification
AutomatisierungComputerization
Automation
IoTCyber-physical systems
IoT
ResilienzHuman-centric · Sustainability
Resilience
2025: Gartner stuft den „Semantic Layer" als essential infrastructure ein. Die Industrie erkennt das Problem. Die Lösung ist noch nicht da. 2025: Gartner classifies the „semantic layer" as essential infrastructure. The industry recognizes the problem. The solution is not yet here. [6]
Das Problem · Ein Tag im LebenThe Problem · A day in the life
Ein Industriegebäude. Drei Domänen. Null Schnittstellen. One industrial building. Three domains. Zero interfaces.
42 Sensoren ohne Stammdaten. Ein Schichtmodell aus 2019. Eine Energiegemeinschaft, die nicht weiß, dass das Gebäude existiert. So sieht der Gap im Alltag aus. 42 sensors without master data. A shift model from 2019. An energy community that doesn't know the building exists. This is what the gap looks like in practice.
Das ProblemThe Problem
Warum Standardisierung scheitert.Why standardization fails.
Vier exzellente Standards. Jeder richtig in seiner Domäne. Jeder inkompatibel mit den anderen. Four excellent standards. Each right in its domain. Each incompatible with the others.
ISO 16739 · buildingSMART
IEC 61970 / 61968
IEC 62264
IEC 62541
Standardisierung heißt: eines davon zum Master machen. Das funktioniert nicht. Standardization means: making one of them master. That doesn't work.
Why now · BegriffWhy now · Concept
Ontologie statt Standard.Ontology, not standard.
Eine Ontologie sagt nicht: „Verwende dieses Wort." Sie sagt: „Hier ist, was die Wörter bedeuten — und wie sie zusammenhängen." An ontology doesn't say: „Use this word." It says: „Here is what the words mean — and how they relate."
Einigung erzwingenForce agreement
Alle Systeme müssen dasselbe Vokabular sprechen. Eine Autorität setzt die Bedeutung fest. Jede Abweichung wird zur Migration. All systems must speak the same vocabulary. An authority fixes the meaning. Every deviation becomes a migration.
Bedeutung beschreibenDescribe meaning
Jedes System behält sein eigenes Vokabular. Die Ontologie ist ein gemeinsames Modell, auf das übersetzt wird. Verbindlich ist nicht das Wort, sondern die Bedeutung. Each system keeps its own vocabulary. The ontology is a shared model that systems translate to. What's binding is not the word, but the meaning.
Vor LLMs war eine Ontologie zu bauen ein Fünf-Jahres-Projekt — das Semantic Web ist daran gescheitert. Nach LLMs wird die Ontologie aus Bestandsdaten compiliert — aus PDFs, Schemas, Stammdaten. Lightweight. Evolvierbar. Before LLMs, building an ontology was a five-year project — the Semantic Web failed at it. After LLMs, the ontology is compiled from existing data — from PDFs, schemas, master data. Lightweight. Evolvable.
Why nowWhy now
Das Problem ist erkannt. Die Werkzeuge sind da. Es fehlt die Brücke. The problem is recognized. The tools are ready. The bridge is missing.
Semantic Layer = essential infrastructure
Hype Cycle for Analytics & BI. Hype Cycle for Analytics & BI.
Open Semantic Interchange
Vendor-neutraler Standard. Co-gegründet mit BlackRock, S&P, dbt Labs. Vendor-neutral standard. Co-founded with BlackRock, S&P, dbt Labs.
Industrial Semantic Interoperability Summit · Oslo
Erste eigene Konferenz für das Thema. First dedicated conference for the topic.
Talk2PowerSystem
CIM-Ontologie + Generative AI. Natürlichsprachliche Power-System-Analytics. CIM ontology + Generative AI. Natural-language power system analytics.
Why now · 2017
Attention Is All You Need
Die erste Technologie, die in mehreren Sprachspielen gleichzeitig mitspielen kann. The first technology that can play in several language games at once.
Übersetzung war nie eine Mensch-zu-Maschine-Aufgabe. Sie ist eine Sprache-zu-Sprache-Aufgabe. Maschinen-Sprachen zählen dazu — BIM ↔ CIM ↔ ISA-95 ↔ SCADA. Translation was never a human-to-machine task. It is a language-to-language task. Machine languages count — BIM ↔ CIM ↔ ISA-95 ↔ SCADA.
- BIM/IFC → IfcEnergyConversionDevice
- CIM → EnergyConsumer
- ISA-95 → WorkUnit
- SCADA → M_001.kW
→ eine Entität → one entity
„2025 was about building agents. 2026 is about trusting them." — Michael Ni, Constellation Research. Vertrauen braucht Kontext. Kontext braucht Semantik. „2025 was about building agents. 2026 is about trusting them." — Michael Ni, Constellation Research. Trust needs context. Context needs semantics. [11]
Why now
LLM als Compiler. Ontologie als Typsystem.LLM as compiler. Ontology as type system.
Karpathys Pattern: Rohdaten rein, strukturiertes Wissen raus. Der Output ist ein Knowledge Graph, automatisch aufgebaut. Karpathy's pattern: raw data in, structured knowledge out. The output is a knowledge graph, built automatically. [12]
Ein Compiler ohne Typsystem produziert Müll. Die Ontologie ist das Typsystem. Sequeda & Allemang (2024): 16 % Accuracy ohne KG, 54 % mit — und semantisch falsche Queries werden erkannt, bevor sie ausgeführt werden. A compiler without a type system produces garbage. The ontology is the type system. Sequeda & Allemang (2024): 16% accuracy without KG, 54% with — and semantically wrong queries are caught before they run. [13]
Anthropic nennt das Context Engineering: einem LLM genau den Kontext geben, den es braucht. Die Ontologie ist Context Engineering für industrielle Daten. Karpathys Wiki hat kein RBAC, keine Transaktionen, keine Governance — die Ontologie-Schicht liefert das. Anthropic calls this Context Engineering: giving an LLM exactly the context it needs. The ontology is context engineering for industrial data. Karpathy's wiki has no RBAC, no transactions, no governance — the ontology layer provides them. [14]
Why now · Die ArchitekturWhy now · Architecture
Industrial AI Operating System.
Karpathy: „LLM is the new operating system." Wir bauen das industriespezifische Pendant — vier Schichten vom Sensor zur Frage. Karpathy: „LLM is the new operating system." We build the industrial counterpart — four layers from sensor to question.
- 01 · Einheitlicher ZugriffUnified AccessEine Frage → eine AntwortOne question → one answer
- 02 · LLM als CompilerLLM as CompilerAutomatisches Mapping · Knowledge CompilationAutomatic mapping · Knowledge compilation
- 03 · Ontologie LightBIM/IFC · CIM · ISA-95 · Domain Schemas
- 04 · DatenquellenData SourcesSCADA · BIM · ERP · SensorenSensors · PDFs · PlänePlans · WhatsApp
Why now · Zoom Schicht 03Why now · Zoom Layer 03
Die Ontologie hat drei Jobs.The ontology has three jobs.
BIM/IFC + CIM + ISA-95 werden nicht gemerged. Sie werden übersetzt. BIM/IFC + CIM + ISA-95 are not merged. They are translated.
TypsystemType system
Was darf mit was verbunden werden? Welche Einheit gehört zu welcher Größe? Sensor_T3 → Temperatur, °C — nicht Kostenstelle, €. What may connect to what? Which unit belongs to which quantity? Sensor_T3 → temperature, °C — not cost center, €.
SichtbarkeitVisibility
Wer sieht was? Rollen, Mandanten, Aggregationsstufen — als Teil des Modells, nicht im Code. Handwerker sieht Maßnahmen, Leiterin sieht alles, EEG sieht Aggregat. Who sees what? Roles, tenants, aggregation levels — as part of the model, not in code. Tradesperson sees actions, manager sees all, EEG sees aggregate.
Übersetzungs-SchnittstellenTranslation interfaces
BIM, CIM, ISA-95 bleiben getrennt. Die Ontologie definiert, wo sie sich berühren: IfcSpace ↔ ConformLoad, WorkUnit ↔ EnergyConsumer. BIM, CIM, ISA-95 stay separate. The ontology defines where they touch: IfcSpace ↔ ConformLoad, WorkUnit ↔ EnergyConsumer.
Cognite
Klassischer Knowledge Graph + Enterprise-Stack. Funktioniert. Hoher Aufwand, Vendor-Lock-in. Ontologie Light ist der LLM-native Ansatz. Classical knowledge graph + enterprise stack. It works. High effort, vendor lock-in. Ontology Light is the LLM-native approach. [15]
Ein SzenarioA scenario
Ein Tag im Leben einer Betriebsleiterin.A day in the life of a plant manager.
Ein Industriegebäude. Drei Domänen. Dieselbe Betriebsleiterin. One industrial building. Three domains. Same plant manager.
Gebäude · ImmoScene Produktion · Schicht Energie · Gridbert
Szenario · GebäudeScenario · Building
Sie fotografiert den Energieausweis.She photographs the energy certificate.
Eine Seite aus dem Aktenordner. Wärmepumpe, Baujahr 2008, 45 kWh/m²a — alles auf einem Bild. One page from the file folder. Heat pump, built in 2008, 45 kWh/m²a — all on one image.
PDF-Upload. Werte erkannt. Stammdaten gefüllt. Maßnahmen abgeleitet — automatisch. PDF upload. Values recognized. Master data filled. Actions derived — automatically.
Szenario · GebäudeScenario · Building
Nach dem Upload.After the upload.
Baujahr, U-Werte, Heiztechnologie ins Monitoring-Modell eingespielt. Verknüpft mit den 42 Sensoren. Year of construction, U-values, heating technology loaded into the monitoring model. Linked to the 42 sensors.
BIM-Logik, angewendet auf Bestand. Ohne Modellierung. BIM logic, applied to existing buildings. Without modeling.
Szenario · GebäudeScenario · Building
WhatsApp → Maßnahmen-Klassifikation.WhatsApp → action classification.
Der Handwerker schickt eine Nachricht: „Filter getauscht, Antrieb läuft wieder rund." Das System klassifiziert: Anlagenkomponente, Wartungsart, Kosten, Wirkung. The tradesperson sends a message: „Filter changed, drive runs smoothly again." The system classifies: component, type of maintenance, cost, effect.
Szenario · ProduktionScenario · Production
Lastprofil trifft Solar.Load profile meets solar.
Die CNC zieht 18 kW Spitze um 14:00. Die PV liefert in dieser Stunde nichts — die Anlage steht im Süd-West-Schatten. PV-Deckung: 34 %. Mismatch: 285 kWh/Monat. The CNC pulls 18 kW peak at 14:00. PV delivers nothing in this hour — the system is in southwest shade. PV coverage: 34%. Mismatch: 285 kWh/month.
Szenario · OptimierungScenario · Optimization
Lastverschiebung.Load shifting.
Schichtmodell aus 2019 + Wetter-Forecast + EEG-Tarif. Vorschlag: Schicht B um 2 Stunden früher. PV-Deckung steigt von 34 % auf 51 %. Eigenverbrauchsquote der EEG springt mit. 2019 shift model + weather forecast + EEG tariff. Suggestion: shift B starts 2 hours earlier. PV coverage rises from 34% to 51%. EEG self-consumption ratio jumps with it.
Szenario · EnergiegemeinschaftScenario · Energy community
SCR 58 → 73 %.
Die Energiegemeinschaft wird Teil des Modells. Eigenverbrauch der EEG steigt von 58 auf 73 %. €2.840 Mehrerlös pro Jahr für diesen einen Standort. The energy community becomes part of the model. EEG self-consumption ratio rises from 58 to 73%. €2,840 additional revenue per year for this one site.
Szenario · BrückeScenario · Bridge
Drei Systeme. Ein Wissensgraph. Three systems. One knowledge graph.
Gebäude, Maschine, Energiegemeinschaft. Verbunden über gemeinsame Begriffe — nicht über gemeinsame Standards. Building, machine, energy community. Connected through shared concepts — not through shared standards.
SzenarioScenario
Was gerade passiert ist:What just happened:
Ein fotografierter Energieausweis. Eine WhatsApp-Nachricht. Eine Produktionsmaschine. Eine Energiegemeinschaft. Eine Wetterstation. A photographed energy certificate. A WhatsApp message. A production machine. An energy community. A weather station.
Fünf Systeme. Automatisch übersetzt. Ein Szenario. Five systems. Automatically translated. One scenario.
Was das für Industriebau heißtWhat this means for industrial construction
Drei konkrete Verschiebungen.Three concrete shifts.
Der Energieausweis wird vom PDF im Keller zum Datenobjekt, das Sensordaten kontextualisiert. The energy certificate moves from PDF in the basement to a data object that contextualizes sensor streams.
FM-Daten korrelieren mit Produktions- und Energiegemeinschaftsdaten — ohne neue Schnittstellen. FM data correlates with production and energy community data — without new interfaces.
BIM-Bestandsdokumentation wird zur Grundlage für KI-gestützte Betriebsoptimierung. BIM as-built documentation becomes the foundation for AI-driven operations.
Ausblick · Mistral × EmmiOutlook · Mistral × Emmi
Was Emmi eigentlich macht.What Emmi actually does.
Physics AI: Neuronale Netze, die Simulationen 200× schneller rechnen als klassische Solver. Pre-trained auf Simulation, validiert mit Sensoren — heterogene Daten zusammengeführt, um ein physikalisches System zu verstehen. Physics AI: neural networks that compute simulations 200× faster than classical solvers. Pre-trained on simulation, validated with sensors — heterogeneous data unified to understand a physical system. [16]
Genau die Brücke, von der wir gerade gesprochen haben. Exactly the bridge we were just talking about.
AusblickOutlook
Pre-Training. Validierung. Brücke.Pre-training. Validation. Bridge.
SimulationSimulation
ANSYS · OpenFOAM · COMSOL
Idealisierte Physik Idealized physics
Monitoring
Sensoren · Smart Meter · ERPs Sensors · smart meters · ERPs
Echte Physik Real-world physics
Pre-Training auf Simulation. Validierung auf Realität. Das wäre für industrielle KI, was das Internet für Sprachmodelle war. Pre-training on simulation. Validation against reality. This would be for industrial AI what the internet was for language models.
Und danach: Agent-to-Agent. Bevor Agenten miteinander reden können, brauchen sie semantische Interoperabilität. Die Übersetzungsschicht ist die Voraussetzung. And next: agent-to-agent. Before agents can talk to each other, they need semantic interoperability. The translation layer is the precondition. [17]
AusblickOutlook
„The question is," said Alice, „whether you can make words mean so many different things."
„The question is," said Humpty Dumpty, „which is to be master — that's all." Lewis Carroll · Through the Looking-Glass, 1871 · Chapter 6
Wir brauchen keinen Master. Wir brauchen einen Übersetzer. We don't need a master. We need a translator.
Jede Wetterstation. Jeder Sensor. Jedes BIM-Modell. Semantisch zugänglich. Every weather station. Every sensor. Every BIM model. Semantically accessible.
QuellenReferences
ReferenzenReferences
- [1] Mistral · EmmiMistral AI acquires Emmi AI (Linz). mistral.ai/news · emmi.ai
- [2] RAND 2024The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed. rand.org/pubs/research_reports/RRA2680-1
- [3] Gartner 2026AI-ready data — 60% of AI projects without AI-ready data will be abandoned by 2027. gartner.com/en/articles/what-is-ai-ready-data
- [4] S&P · InformaticaS&P Global Market Intelligence · Informatica CDO Insights 2025. informatica.com/about-us/news
- [5] VDMA 2026VDMA Industrie-4.0 Studienreihe — Pilotphasen-Quote. vdma.org
- [6] Gartner 2025Hype Cycle for Analytics & Business Intelligence — Semantic Layer reaches „essential infrastructure" status. gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle
- [7] DNV/PCA 2026Industrial Semantic Interoperability Summit, Oslo, June 2026. dnv.com/events · posccaesar.org
- [8] Snowflake OSIOpen Semantic Interchange, announced November 2025 with BlackRock, S&P Global, dbt Labs. snowflake.com · press releases
- [9] Statnett / GraphwiseTalk2PowerSystem — CIM ontology with generative AI for power system analytics. graphwise.ai · statnett.no
- [10] Vaswani 2017Attention Is All You Need. NeurIPS 2017. arxiv.org/abs/1706.03762
- [11] ConstellationMichael Ni, Constellation Research — „2025 was about building agents. 2026 is about trusting them." constellationr.com · Michael Ni
- [12] KarpathyAndrej Karpathy on LLMs as the new operating system / knowledge compilation. karpathy.ai · „Intro to LLMs" talk
- [13] Sequeda & AllemangA benchmark to understand the role of knowledge graphs on Large Language Model's accuracy for question answering on enterprise SQL databases (data.world AI Lab, 2024). arxiv.org/abs/2311.07509
- [14] AnthropicContext Engineering — engineering blog & documentation. anthropic.com/engineering
- [15] CogniteCognite Data Fusion — industrial knowledge graph, Oslo. cognite.com
- [16] Brandstetter / ML-JKUUniversal Physics Transformers. Brandstetter et al., ML-JKU Linz. ml-jku.github.io/UPT
- [17] Agent-to-AgentA2A Protocol — agent interoperability. github.com/google/A2A
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