RDF Knowledge Graph implementation (Ontology Editor and Triplestore) im Beschaffungswesen

Aufbau eines RDF-basierten Asset Information Models (AIM) als Fundament für die Digitalisierung, Automatisierung und Data AI-Readiness. 

Um die digitale Zukunft der Assets des Schweizer Übertragungsnetzes aktiv zu gestalten, soll im Rahmen eines Projekts ein systemunabhängiges Asset Information Model (AIM) als semantisch eindeutiger RDF-Knowledge Graph aufgebaut werden. Ziel ist es, eine einheitliche, maschineninterpretierbare Beschreibung der Assets zu schaffen. Durch die zentrale Modellierung und Materialisierung über ETL-Prozesse wird eine robuste Datenbasis geschaffen, die sowohl Analysefunktionen als auch Automatisierungspotenziale unterstützt. Eine standardisierte Object Type Library (OTL) liefert dabei die Grundlage für valide, wiederverwendbare Asset-Beschreibungen die zugänglich für Mensch und Maschine ist. So wird kontinuierlich die Qualität, Konsistenz und Messbarkeit von Asset-Daten erhöht und eine Grundlage für kommende Anforderungen im Kontext der Digitalisierung, Automatisierung und Anwendung von AI geschaffen. 

Für die erfolgreiche Umsetzung sucht Swissgrid am Markt Unterstützung, welche eine Kombination aus Consulting, Konzeption, Technologie und Umsetzung umfasst: 

• Erarbeitung des fachlichen Modellierungskonzepts für die RDF-Ontologie 
• Modellierung und schrittweise Materialisierung des RDF-basierten AIM über flexible ETL-Prozesse 
• Integration von Validierungsmechanismen um die Datenqualität und Datenkonsistenz Schritt für Schritt zu erhöhen 
• Bereitstellung der RDF Technologie (Editor / Triplestore) mit Interfaces zur Nutzung durch Mensch und Maschine 
• Verankerung der neuen Technologien und Capabilities im Unternehmen und Unterstützung zukünftiger Use-Cases 

Gesucht wird ein oder mehrere Partner, der fundiertes Wissen im Aufbau semantischer Informationsmodelle mitbringt, moderne Datenarchitekturen versteht und sowohl die fachliche Modellierung als auch die technologische Implementierung in einer skalierbaren Datenumgebung kompetent begleitet. 

[Transmission System Operator, Asset Management, Knowledge Graph, Semantic Web, Semantic Layer, Resource Description Framework, RDF, URI, OWL, SHACL, SPARQL, API, FAIR Data Principles, Linked Data, Application Profile, Data Engineering, Data Integration, Data Quality, Data AI-Readiness, Ontology, Common Information Model, CIM, Common Grid Model Exchange Standard, CGMES, Triplestore, Graph Database, RDF Editor, Large Language Model, LLM, Databricks, Python, GitHub, innovation project, smart people, iterative, agil, continuous integration, CI, continuous delivery, CD ] 

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