Derselbe Bauteil weist in unterschiedlichen Systemen jeweils unterschiedliche Kodierungen auf, und selbst das leistungsstärkste große Sprachmodell kann die unternehmensspezifischen Definitionen nicht verstehen: Digital Governance Cloud verwendet "Ontologie", um die geschäftssemantische Grundlage für industrielle Daten zu bilden.

Die Umsetzung der industriellen KI stößt an der Ebene der „Geschäftssemantik“ auf Hindernisse

In einem Digitalisierungsprojekt eines großen Energiekonzerns laufen ERP-, MES-, Lieferketten- und Finanzsysteme seit Jahren jeweils unabhängig voneinander. Daten zu Bestellungen, Materialien und Geräten sind zwar vorhanden, aber dasselbe Bauteil hat in verschiedenen Systemen oft unterschiedliche Kodierungen, und die Abgleichung der Definitionen zwischen den Systemen erfordert wiederholte manuelle Vergleiche. Dies ist ein Szenario, das Shuzhiyun (Beijing) Technology Co., Ltd. bei der Durchführung von Beratungen zur Datenverwaltung in Branchen wie Energie, Kernenergie, Elektrizität und Kommunikation immer wieder erlebt.

Das Problem liegt nicht an einem Mangel an Daten, sondern an einer „fehlenden gemeinsamen Sprache“. Gerätedaten, Prozessdaten und Materialdaten gehören zu verschiedenen Systemen, und es fehlt seit langem an einer einheitlichen Geschäftssemantikschicht. Nach der Anbindung großer Modelle können diese weder die eigenen Geschäftsdefinitionen des Unternehmens verstehen, noch lassen sie sich ohne Bedenken für Schlussfolgerungen und Entscheidungen einsetzen.

Auf politischer Ebene wird diese Lücke noch vergrößert. Im April 2026 haben das Büro des Ministeriums für Industrie und Informationstechnologie und die Allgemeine Abteilung des Nationalen Datenamts gemeinsam die Mitteilung zur Aktion „Resonanz von Digitalem und Materiellem“ herausgegeben, die sich an 20 wichtige Branchen der Fertigungsindustrie wie Stahl, Petrochemie, Automobilindustrie und Luft- und Raumfahrt richtet, um die gegenseitige Förderung von KI-Modellen und Datenressourcen voranzutreiben. Der von acht Abteilungen wie dem Ministerium für Industrie und Informationstechnologie herausgegebene *Umsetzungsbeschluss zur Sonderaktion „Künstliche Intelligenz + Fertigung“* sieht vor, bis 2027 1000 hochwertige industrielle intelligente Agenturen auf den Markt zu bringen. Die Verständlichkeit des Datenfundaments durch Modelle wird zu einer Voraussetzung für die Skalierbarkeit der industriellen KI.

Schaffen eines „Semantikfundaments“ für industrielle Daten mit Ontologien

Die Lösung von Shuzhiyun ist die Ontologie. Laut der offiziellen Website des Unternehmens umfasst sein Geschäft die strategische Planung der digitalen Transformation, die Beratung zur Planung des Datenverwaltungssystems, Lösungen für Datenverwaltungsplattformen, Datenvermögensverwaltungssoftware, intelligente Anwendungen für Branchendaten und Lösungen für die Datenvernetzung der industriellen Internet, sowie zugehörige Systemimplementierungs-, Beratungs-, Schulungs- und Zertifizierungsdienste. Die Plattform umfasst Module wie Metadatenverwaltung, Stammdatenplattform, Datenindikatorenverwaltung, Datenqualitätsverwaltung und Datensicherheitsverwaltung.

Die technischen Errungenschaften spiegeln sich in Patenten wider. Im Jahr 2026 wurden zwei Erfindungspatente des Unternehmens nacheinander veröffentlicht: Das eine ist *Eine Methode und ein System zur Modellierung von Geschäftssemantik auf der Grundlage der Ontologie* (Juli 2026), das andere ist *Eine Methode und Anwendung für das KI-Training und die Schlussfolgerung von Materialgeschäftsdaten* (Mai 2026). Das erste abstrahiert Geschäftskonzepte, Eigenschaften und Beziehungen zu einem strukturierten semantischen Modell, sodass die Daten vor der Eingabe in das Modell eine „Geschäftsübersetzung“ absolvieren; das zweite zielt auf die KI-Trainings- und Schlussfolgerungsmethode für Stammdaten wie Materialien ab. Laut Daten von Tianyancha verfügt das Unternehmen insgesamt über 4 Patentinformationen und 21 Urheberrechtsinformationen.

Auf der Seite von Produktion, Studium und Forschung arbeitet das Team von Shuzhiyun mit Forschern des Nationalen Forschungszentrums für industrielle Informationssicherheit, das direkt dem Ministerium für Industrie und Informationstechnologie untersteht, zusammen und veröffentlichte die Arbeit *Forschungen zur Konstruktionsmethode von KI-Datensätzen für kleine und mittlere Unternehmen auf der Grundlage einer leichtgewichtigen Ontologie*, in der erörtert wird, wie die Schwelle für kleine und mittlere Unternehmen zur Konstruktion von KI-Datensätzen durch leichtgewichtige Ontologien gesenkt werden kann.

Ein Team, das seit zwanzig Jahren tief in der Energiebranche verwurzelt ist

Shuzhiyun wurde im März 2022 gegründet, hat ein Stammkapital von 4 Millionen Yuan, und der gesetzliche Vertreter Cheng Huajun ist der tatsächliche Kontrolleur. In der Eigentumsstruktur hält das Mitarbeiterbeteiligungsplattform Beijing Shuzhiyun Chuang Technology Development Center (Limited Partnership) 50 % der Anteile, Cheng Huajun 30 %, Cai Chunjiu 15 % und Liu Wenping 5 %.

Laut der offiziellen Website des Unternehmens stammt das Gründungsteam von Unternehmen wie Tencent, IBM, Microsoft, HP und Yonyou. Es ist im Durchschnitt seit mehr als 15 Jahren in der Energiebranche in Bereichen wie strategische Beratung für Informatisierung, Datenverwaltung, Beratung zur digitalen Transformation, Softwareentwicklung und Systemintegration tätig, und die Kernmitglieder verfügen über mehr als 20 Jahre Erfahrung. Der Aktionär und Mitbegründer Cai Chunjiu hat mehr als 20 Jahre Erfahrung in IT-Beratung und Datenverwaltung, hat Unternehmen wie Sinopec, China Southern Power Grid, State Power Investment Corporation und China National Nuclear Corporation Dienstleistungen im Bereich Datenverwaltung erbracht und ist einer der Autoren des Buches *Datenverwaltung: Der Weg zur digitalen Transformation von industriellen Unternehmen*.

In Bezug auf Qualifikationen wurde in der vierten Liste der zur Registrierung zugelassenen Hochtechnologieunternehmen, die 2024 von der zuständigen Behörde in Peking gemeldet und im Januar 2025 veröffentlicht wurde, Shuzhiyun aufgeführt, mit der Zertifikatsnummer GR202411006200. Das Unternehmen ist zudem ein provinzielles innovatives kleines und mittleres Unternehmen im Jahr 2025.

Vom Projektlieferanten zur plattformbasierten Replikation

Öffentliche Ausschreibungsinformationen zeigen, dass Shuzhiyun an 35 Ausschreibungsprojekten teilgenommen hat, darunter die oberste Planung der digitalen Transformation der Kernenergieindustrie der China General Nuclear Power Group, die Beratungsdienste für die oberste Planung der digitalen Transformation von Taishan Kernkraftwerk, die Beratung und technische Dienstleistungen für das Informatisierungsprojekt von China National Offshore Oil Corporation, der Aufbau der „drei Listen“ von Datenvermögen von Wuling Power, die Beratung zur Planung des Big-Data-Systems von China Information and Communication Technologies Group sowie die Datenverwaltung von Materialdaten von Henan Huirong. Im Juni 2026 gewann das Unternehmen den Beschaffungsauftrag für Implementierungsdienste von Stammdaten einer bestimmten Stadt für Henan Huirong Digital Technology Co., Ltd.

Die Gewerbeanmeldungsinformationen zeigen, dass das Unternehmen in 7 Unternehmen investiert hat und in Städten wie Chongqing, Nanjing, Shenzhen und Wuhan beherrschte Tochtergesellschaften gegründet hat. Davon hält es 90 % der Anteile an Shuzhiyun (Nanjing) und (Shenzhen) und 80 % der Anteile an Shuzhiyun (Chongqing). Im März 2026 nahm das Unternehmen als einer der Veranstalter an der von der Hefei Data Industry Association und anderen Organisationen veranstalteten Serie von Salons zur hochwertigen Entwicklung der Hefei-Datenindustrie mit dem Thema „Daten als Grundlage, Intelligenz entsteht“ teil.

Shuzhiyun sucht derzeit eine neue Finanzierungsrunde. Für dieses Unternehmen besteht die eigentliche Prüfung darin, die projektbasierte Lieferung, die in der Vergangenheit auf der Erfahrung von Experten beruhte, zu replizierbaren Ontologiemodellen und Plattformfähigkeiten zu verdichten – dies ist nicht nur die direkte Fortsetzung der zwanzigjährigen Akkumulation des Teams in der Energiebranche, sondern auch ein notwendiger Schritt, den die industrielle KI überwinden muss, um von „nur antworten können“ zu „ausführen können“ zu gelangen.