Reply verkürzt Porsches Fehlersuche per Kontextgraph

Nach einem Dienstleisterwechsel blieben Porsches neuen Operations Engineers laut Reply nur wenige Wochen, um rund 25 Jahre alte Fertigungs-IT zu verstehen. Ein Kontextgraph verbindet seither Code, Konfiguration und die Beziehungen zwischen den Systemen.

Das Wichtigste in Kürze

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Wenige Wochen für alte Fertigungssysteme

Maurits De Roover von Reply stellte das Projekt beim Neo4j GraphTalk München am 2. Juli 2026 vor, unter dem Titel „Scaling Context Graphs: From architecture to real-world impact“. Sein öffentlich verfügbarer Vortrag beschreibt die Fertigungs-IT von Porsche aus der Sicht des beauftragten Dienstleisters.

Nach De Roovers Darstellung hatten die neuen Operations Engineers nur wenige Wochen, um sich nach einem Dienstleisterwechsel einzuarbeiten. Einige Systeme waren rund 25 Jahre alt. Das Betriebswissen verteilte sich auf einzelne Personen, Programmcode und Dokumentation. Manche Unterlagen waren veraltet oder fehlerhaft.

Die Aufgabe ging damit über das Finden einer passenden Textstelle hinaus. Bei einer Störung mussten die Engineers verstehen, welche Konfiguration welchen Code aufruft und welche weiteren Systeme davon abhängen. Der Vortrag nennt unter anderem Produktions-, Logistik- und Qualitätssysteme. Für die Fehlersuche war entscheidend, wie diese Teile zusammenwirken.

Ähnliche Textstellen ergaben noch keinen Ablauf

Der erste Ansatz setzte laut De Roover auf Embeddings. Diese numerischen Repräsentationen ermöglichen eine Suche nach inhaltlich ähnlichen Informationen. Im beschriebenen Projekt lieferte das jedoch einzelne Fundstellen oder Ähnlichkeiten, die auch zum falschen Zusammenhang gehören konnten. Die Engineers mussten die eigentliche Prozesskette weiterhin selbst zusammensetzen.

Reply ergänzte die Suche deshalb um einen Graphen. Darin werden Informationen als Knoten und ihre Beziehungen als Verbindungen gespeichert. Ein solcher Kontextgraph kann beispielsweise eine Konfiguration mit dem aufgerufenen Programmcode und dessen Abhängigkeiten verbinden. Die semantische Suche bleibt als Einstieg erhalten.

Für konkrete Fragen nutzt das System vorbereitete Abfragen in Cypher, der Abfragesprache von Neo4j. Der Agent soll damit Informationen entlang der benötigten Beziehungen abrufen. Im geschilderten Anwendungsfall geht es darum, den nächsten sinnvollen Untersuchungsschritt zu benennen und die zuständigen Systeme auffindbar zu machen.

Die Datenaufnahme bleibt eine Betriebsaufgabe

Die Architektur trennt das Einlesen der Quellen, den Graphen und die darauf zugreifenden Agenten. Für unterschiedliche Programmiersprachen und Frameworks beschreibt Reply eigene Verarbeitungspfade. Qualitätsprüfungen sollen verhindern, dass fehlerhafte Strukturen ungeprüft in die Wissensbasis gelangen. Dafür nennt der Vortrag unter anderem formale Regeln mit SHACL.

Im Betrieb kann ein Engineer eine Fehlermeldung an die Oberfläche übergeben. Das System sucht den Zusammenhang und unterstützt die weitere Untersuchung. Wird dabei veraltete Dokumentation sichtbar, kann der Engineer sie korrigieren. Die Rückmeldung aus der Arbeit fließt damit in die Wissensbasis zurück.

Auch Änderungen am Code müssen berücksichtigt werden. De Roover beschreibt, wie ein betroffener Teilgraph neu aufgebaut, mit dem bisherigen Stand verglichen und ersetzt wird. Der übrige Graph bleibt bestehen. Ohne aktuelle und geprüfte Quellen bleibt die Unterstützung ungenau.

Reply berichtet kürzere Such- und Lösungszeiten

Auf den Ergebnisfolien nennt Reply 30 bis 40 Prozent eingesparte Triage-Zeit, also Zeit für die erste Untersuchung und Einordnung einer Störung. In der Fragerunde beziffert De Roover die Verringerung der Zeit bis zur Lösung auf rund 40 Prozent. Diese beiden Größen beschreiben unterschiedliche Abschnitte der Arbeit.

Als weiteres Ergebnis nennt die Präsentation rund 3.000 Tokens je Anfrage bei einem vorgesehenen Budget von 5.000 Tokens. Tokens sind die Einheiten, in denen ein Sprachmodell Text verarbeitet. Der Tokenwert nennt den Verbrauch pro Anfrage, nicht die Gesamtkosten und nicht den Anteil des Graphen daran.

De Roover berichtet außerdem, dass die Fragen eines vorbereiteten Testsatzes korrekt beantwortet worden seien. Erfolgreiche Antworten auf bekannte Testfragen garantieren keine Fehlerfreiheit bei künftigen Störungen.

Was sich auf andere Betriebe übertragen lässt

Übertragbar ist weniger die Software als die Arbeit an den Beziehungen. Wer Konfigurationen, Programmcode und Systeme als verknüpfte Knoten pflegt, gibt seinen Engineers bei einer Störung den Zusammenhang statt einzelner Fundstellen. Für eine Übertragung auf andere Betriebe müssen deren Zusammenhänge ebenfalls erfasst werden.

Der Preis dafür ist die Pflege der Wissensbasis. Bei geänderten Codequellen beschreibt Reply ein Verfahren, das den betroffenen Teilgraphen neu erstellt, prüft und anschließend ersetzt. Engineers korrigieren veraltete Dokumentation direkt aus der Fehlersuche heraus. Im beschriebenen Projekt fehlte den Engineers vor allem der Überblick über zusammenhängende Systeme. Der Graph machte diese Beziehungen für die Fehlersuche zugänglich.

Ob sich der Aufbau in einem anderen Betrieb rechnet, hängt von der dort eingesparten Untersuchungszeit und den Kosten für Aufbau und Pflege ab.

Häufige Fragen

Bildquelle: KI-generiert (Oktober 2026)