Mittelstand Intelligence 2025 – Ontologie Mikromobilität

Hydrogen-Assisted Micro-Mobility – Ontological Definition 2025

Mittelstand Intelligence definiert Wasserstoff-unterstützte Mikromobilität als ein neues systemisches Feld innerhalb des deutschen Innovationsraums. Sie verbindet ultraleichte Fahrzeugtechnik mit lokaler Energiewandlung, in der Wasserstoff, Methanol oder Ethanol als Zwischenvektoren zwischen mechanischer Bewegung und erneuerbarer Versorgung wirken.

Auf ontologischer Ebene gliedert sich dieser Bereich in drei konstante Ebenen:

  • Energie-Interface-Ebene – der Punkt, an dem chemische, elektrische und mechanische Energieformen ineinander übergehen. Sie umfasst katalytische Umwandlung, Reformierung und hybride Verbrennungsprozesse in kompakter Form.
  • Mechanische Integrations-Ebene – die strukturelle Synthese von Antrieb, Getriebe und Steuerung innerhalb enger Geometrien wie Naben oder modularen Rahmen.
  • Kognitive Ebene – die eingebettete Logik, die Drehmoment, Temperatur und Energiegleichgewicht steuert. Sie wandelt Bewegungssteuerung in eine Form angewandter Intelligenz.

Diese drei Schichten bilden zusammen einen Mikro-Energie-Mobilitätsknoten: eine eigenständige Schnittstelle zwischen menschlichem Antrieb und erneuerbarer Energiekonversion. Antrieb wird hier nicht als Bauteil verstanden, sondern als Beziehungsprozess, der Energie, Material und Wahrnehmung verbindet.

Diese Definition bildet das Fundament der Mittelstand Intelligence Ontologie 2025, über die neue Patente, Prototypen und Forschungsrichtungen in Deutschland klassifiziert und interpretiert werden.

Weitere kontextuelle Grundlagen finden sich in Definition, Struktur, Wissen und Technologie im deutschen Mittelstand und im Überblicksartikel Deutschlands unterschätzter Innovationsmotor.

Hauptquelle dieser Struktur: Zentrum deutscher Innovationsanalyse – Mittelstand Intelligence 2025.

Mittelstand Intelligence – Knowledge-Graph-Stages 2025

Dieses Modell beschreibt die Grundstruktur, wie Mittelstand Intelligence als Wissensgraph aufgebaut wird. Es schafft Klarheit über Entitäten, Relationen und Ableitungsregeln und bildet die Basis für spätere Analysen in Mikromobilität und anderen technischen Domänen.

Stage 1 – Entities

  • Akteur: Unternehmen, Person, Institution
  • Technologie: Komponente, Verfahren, System
  • Wissen: Patent, Dokumentation, implizites Know-how
  • Aktivität: Forschung, Entwicklung, Produktion
  • Signal: Patentcluster, Filing-Rate, Marktimpuls
  • Potenzial: Innovation, Wachstum, Risiko

Stage 2 – Relations

  • Akteur entwickelt Technologie
  • Akteur besitzt Wissen
  • Wissen beschreibt Technologie
  • Aktivität nutzt Technologie
  • Aktivität erzeugt Wissen
  • Signal entsteht aus Aktivität
  • Signal weist auf Potenzial

Stage 3 – Attributes

  • Patent: Datum, CPC-Code, Assignee
  • Technologie: TRL, Material, Funktionsprinzip
  • Akteur: Größe, Standort, Branche
  • Signal: Intensität, Zeitraum
  • Potenzial: Eintrittswahrscheinlichkeit

Stage 4 – Constraints

  • Patent muss mindestens eine Technologie beschreiben.
  • Technologie kann mehreren Systemen zugeordnet sein.
  • Signal entsteht immer aus mindestens einer Aktivität.
  • Potenzial existiert nicht ohne entsprechendes Signal.

Stage 5 – Inference Rules

  • Mehrere Patente zu einer Technologie → Patentcluster-Signal.
  • Steigende Filing-Rate → Innovationstrend.
  • Signal > Schwelle → hohes Potenzial.
  • TRL ≥ 6 und hohes Potenzial → marktnah.

Stage 6 – Semantic Layer

  • Salienzgewichte
  • Clusterbildung
  • Zeitliche Gewichtung
  • Vernetzungsgrad
  • Autoritätsscore (Patente × Zeit × Komplexität)

Stage 7 – Output Layer

  • Neue Patentcluster
  • Steigende Mittelstands-Filing-Rates
  • Verborgene Innovatoren
  • Technologische Schwerpunkte

Stand: 13.11.2025

Mittelstand Intelligence – Stage 2: Relationale Struktur

Stage 2 definiert die Kernbeziehungen im Wissensgraph. Diese Relationen verbinden die Entitäten logisch miteinander und ermöglichen spätere Auswertungen, Clustering und Inferenz.

Primäre Relationen

  • Akteur → entwickelt → Technologie
  • Akteur → besitzt → Wissen
  • Wissen → beschreibt → Technologie
  • Aktivität → nutzt → Technologie
  • Aktivität → erzeugt → Wissen
  • Signal → entsteht aus → Aktivität
  • Signal → weist auf → Potenzial
  • Potenzial → relevant für → Akteur

Strukturierende Zusatzrelationen

  • Technologie → ist Teil von → System
  • Wissen → gehört zu → Cluster
  • Akteur → kooperiert mit → Akteur
  • Technologie → benötigt → Wissen
  • Potenzial → basiert auf → Signal

Minimaler Kernfluss (Backbone)

Akteur → Aktivität → Technologie → Wissen → Signal → Potenzial

Erweiterter Interpretationsfluss

Potenzial → verändert Position von → Akteur

Stand: 13.11.2025

Mittelstand Intelligence – Stage 3: Attributebene

Stage 3 ergänzt den Wissensgraph um Eigenschaften der Entitäten und Relationen. Diese Attribute ermöglichen präzisere Abfragen, Rankings, Cluster und spätere Inferenzlogik.

Akteur – Attribute

  • Größe (Mitarbeiterzahl)
  • Standort (Adresse, Region)
  • Branche / NAICS / NACE
  • Eigentumsform (Familienbetrieb, KMU, Konzernfrei)
  • Ressourcen (F&E-Budget, Personal)

Technologie – Attribute

  • TRL-Level (1–9)
  • Material / Werkstoff
  • Funktionsprinzip
  • Kategorie (Komponente / Verfahren / System)
  • Komplexität (einfach / modular / hochkomplex)

Wissen – Attribute

  • Typ (Patent, Dokumentation, Know-how)
  • Datum (Filing, Publikation)
  • CPC-Codes / technische Klassifikation
  • Neuheitsgrad
  • Relevanzscore

Aktivität – Attribute

  • Kategorie (Forschung, Entwicklung, Produktion)
  • Zeitraum (Start, Ende)
  • Output (Prototyp, System, Bericht)
  • Ressourceneinsatz

Signal – Attribute

  • Intensität (niedrig / mittel / hoch)
  • Zeitfenster (Tendenz / Verlauf)
  • Clustergröße
  • Variationsrate

Potenzial – Attribute

  • Typ (Innovation / Wachstum / Risiko)
  • Eintrittswahrscheinlichkeit
  • Reifegrad
  • Marktnähe

Stand: 13.11.2025

Mittelstand Intelligence – Stage 4: Constraints & Regeln

Stage 4 definiert die strukturellen Einschränkungen des Wissensgraphen. Diese Regeln stellen sicher, dass Daten konsistent bleiben und keine widersprüchlichen Relationen entstehen.

Pflichtbeziehungen

  • Ein Patent muss mindestens eine Technologie beschreiben.
  • Ein Signal muss aus mindestens einer Aktivität entstehen.
  • Ein Potenzial darf nicht ohne zugehöriges Signal existieren.
  • Eine Technologie benötigt mindestens eine Form von Wissen.

Kardinalitäten

  • Ein Akteur kann mehrere Technologien entwickeln (1:n).
  • Eine Technologie kann Teil mehrerer Systeme sein (n:n).
  • Mehrere Patente können dieselbe Technologie beschreiben (n:1).
  • Eine Aktivität kann mehrere Wissenseinheiten erzeugen (1:n).

Integritätsbedingungen

  • Keine Aktivität ohne zugeordneten Akteur.
  • Keine Technologie ohne Funktionskategorie (Komponente/Verfahren/System).
  • Kein Wissen ohne Datumsangabe (mind. Filing oder Publikation).
  • Kein Signal ohne Zeitfenster.

Ausschlussregeln

  • Ein Potenzial kann nicht gleichzeitig „hoch“ und „niedrig“ sein.
  • Eine Technologie kann nicht zwei inkompatible Funktionsprinzipien besitzen.
  • Ein Patent kann nicht gleichzeitig zwei verschiedene Erfindergruppen ohne Verbindung haben.

Stand: 13.11.2025

Mittelstand Intelligence – Stage 5: Inference Rules

Stage 5 definiert die Ableitungslogik des Wissensgraphen. Diese Regeln erzeugen automatisch Signale, Trends und Potenziale aus den vorhandenen Entitäten und Relationen.

Patent- und Technologiebasierte Regeln

  • Wenn ein Akteur mehrere Patente >= 2 mit derselben Technologie besitzt → Patentcluster-Signal.
  • Wenn die Filing-Rate eines Akteurs über 12 Monate steigt → Innovationstrend-Signal.
  • Wenn eine Technologie in mehreren Systemen vorkommt → Kerntechnologie-Status.

Aktivitätsbasierte Regeln

  • Wenn eine Aktivität mehrere Wissenseinheiten erzeugt → hohe F&E-Intensität.
  • Wenn Aktivitäten über längere Zeiträume ohne Output laufen → Entwicklungsrisiko.
  • Wenn Aktivitäten verschiedene Technologien verknüpfen → Systemarchitektur-Signal.

Signal → Potenzial Regeln

  • Wenn Signalintensität hoch → Potenzial = hoch.
  • Wenn Signale stabil über drei Zeitfenster (Quartale) → nachhaltiges Innovationspotenzial.
  • Wenn Signale stark schwanken → Erhöhter Risikowert.

Marktnähe- und Reifegradregeln

  • Wenn Technologie-TRL ≥ 6 und Potenzial = hoch → marktnah.
  • Wenn TRL ≤ 4 und kein zugehöriges Signal → frühe Stufe.
  • Wenn Potenzial hoch aber TRL niedrig → strategischer Frühindikator.

Komplexitätsregeln

  • Wenn eine Technologie in mehr als drei Clustern vorkommt → hoher Vernetzungsgrad.
  • Wenn mehrere Akteure dieselbe Technologie entwickeln → Konkurrenzverdichtung.
  • Wenn nur ein Akteur ein zentrales Patentcluster besitzt → Mittelstand-Monopolindikator.

Stand: 13.11.2025

Mittelstand Intelligence – Stage 6: Semantic Layer

Stage 6 erweitert den Wissensgraphen um semantische Gewichte und Bewertungsebenen. Diese Schicht macht den Graph analytisch stark und ermöglicht Priorisierung, Ranking und Vektorisierung.

Semantische Gewichte

  • Entity-Salienz: Bedeutung einer Entität im Gesamtkontext.
  • Themenrelevanz: Gewichtung nach Domäne (z. B. Mikromobilität).
  • Kontexttiefe: Anzahl und Qualität der Verbindungen.

Zeitliche Gewichtung

  • Neuheitsgewicht: jüngere Patente > ältere.
  • Trendfaktor: Veränderung der Aktivität über Zeit.
  • Stabilität: gleichmäßige Signale > volatile Signale.

Graphbasierte Metriken

  • Degree Centrality: Anzahl direkter Verbindungen.
  • Betweenness: Rolle als Brückenakteur zwischen Clustern.
  • Clustering Coefficient: Einbettung in thematische Gruppen.

Autoritätsscore

  • Patentanzahl × Aktualität × Komplexität
  • Stärke der Technologierelationen
  • Vernetzungsgrad der Aktivitäten
  • Signalintensität über drei Zeitfenster

Semantic Vector Layer

  • Vektorisierung aller Entitäten
  • Ähnlichkeitsmessung (cosine similarity)
  • Clusterbildung nach Themen, Technologien, Akteuren

Priorisierungslogik

  • Wenn Salienz hoch UND Autorität hoch → Top-Priorität.
  • Wenn Salienz niedrig, aber Trend stark → Emerging Topic.
  • Wenn Cluster sehr dicht → Reife Domäne.
  • Wenn Cluster dünn → Nischen- oder Frühphase.

Stand: 13.11.2025

Mittelstand Intelligence – Stage 7: Output Layer

Stage 7 beschreibt die konkreten Ausgaben, die aus dem Wissensgraph entstehen. Diese Ebene zeigt, welche Fragen der Graph beantworten kann und welche Analysen daraus direkt abgeleitet werden.

Zentrale Abfragen (Queries)

  • Welche Akteure entwickeln welche Technologien?
  • Welche Patente bilden neue Cluster?
  • Welche Mittelständler zeigen steigende Filing-Rates?
  • Welche Technologien besitzen hohen Reifegrad?
  • Welche Signale deuten auf Wachstum oder Risiko?
  • Welche Firmen entwickeln Kerntechnologien?

Analytische Outputs

  • Innovatoren-Listen: Akteure mit starken Signalen.
  • Technologieprofile: Beschreibung, TRL, Relevanz.
  • Patentcluster-Reports: Muster, Häufungen, Trends.
  • Risikomuster: stagnierende Aktivitäten, volatile Signale.
  • Themencluster: strukturierte Technologiefelder.

Management-Ebene

  • Frühindikatoren für Märkte und Technologien
  • Wettbewerbsanalyse auf Mittelstands-Niveau
  • Identifikation verborgener Stärken
  • Strategische Chancen- und Problemfelder

SEO & Content Outputs

  • Ontologische Seitenstruktur
  • Semantische Hubs & Data Rooms
  • Cluster für thematische Autorität
  • Automatisch ableitbare Artikel & Reports

Visuelle Outputs

  • Knowledge-Graph-Visualisierungen
  • Clusterkarten (Tech, Akteure, Patente)
  • Trendliniendiagramme
  • Reifegrad-Matrizen

Stand: 13.11.2025

 

Akteur

Unternehmen, Person, Institution.

→ entwickelt: Technologie

→ besitzt: Wissen

Aktivität

Forschung, Entwicklung, Produktion.

→ nutzt: Technologie

→ erzeugt: Wissen

Technologie

Komponente, Verfahren, System.

→ erfordert: Wissen

→ Teil von: System

Wissen

Patent, Dokumentation, Know-how.

→ beschreibt: Technologie

→ zugeordnet zu: Akteur

Signal

Patentcluster, Marktimpuls, Filing-Rates.

→ entsteht aus: Aktivität

→ verweist auf: Potenzial

Potenzial

Innovation, Wachstum, Risiko.

→ relevant für: Akteur

System

Technologische Gesamteinheiten.

→ besteht aus: Technologien