KI-gestützte Lösung für die Lehrbuchveröffentlichung mit Fuzzy-Logik und Augmented Reality

Überblick über unseren Kunden

Unser Kunde war im Bereich Educational Publishing tätig, während sich der Markt in Richtung «Digital-First»-Publishing entwickelte. Anstelle vollständig gestalteter, druckfertiger Bücher arbeiteten Verlage zunehmend mit strukturierten digitalen Inhalten, die für Tablets und mobile Geräte optimiert waren. Diese Materialien enthielten erweiterte Lerninhalte wie zusätzliche Karten, Illustrationen, Diagramme und Tabellen. Trotz des wachsenden digitalen Umfangs bestand weiterhin Bedarf an klassischen gedruckten Lehrbüchern mit strikten Seitenbegrenzungen.

Dieser Wandel brachte zwei zentrale Herausforderungen mit sich. Erstens musste das System die relevantesten Inhalte für Printausgaben priorisieren und auswählen, was zur Einführung KI-gestützter Filtermechanismen führte (z. B. zur Unterscheidung zwischen essenziellen Lehrkarten und weniger wichtigen illustrativen Bildern). Zweitens erforderte das automatisierte Layout den Einsatz von Fuzzy-Logik, um kontextuelle Konsistenz sicherzustellen und Illustrationen semantisch korrekt mit dem jeweiligen Text zu verknüpfen. Der Kunde benötigte daher eine skalierbare Digital-First-Publishing-Plattform, die beide Anforderungen erfüllt und gleichzeitig eine Layoutqualität auf dem Niveau von InDesign gewährleistet.

Herausforderung

Neben klassischen Anforderungen an Typografie und Druckprozesse standen wir vor einem besonderen Szenario: einem «Digital-First»-Ansatz, bei dem Lehrbücher primär für Smartphones und Tablets konzipiert wurden. Ziel war es, diese umfangreichen digitalen Inhalte automatisch in klassische Printformate zu überführen.

Digitale Lehrbücher ähneln gedruckten Versionen, können jedoch nahezu unbegrenzt Karten, Tabellen, Illustrationen, Links und weitere Inhalte enthalten. Gedruckte Ausgaben sind dagegen in Umfang und visuellen Elementen stark eingeschränkt, was die automatisierte Erstellung zu einem komplexen Balanceakt zwischen Layoutpräzision und Inhaltsvielfalt macht.

Die zentralen Herausforderungen des Projekts waren:

• Automatisierung des HTML-zu-InDesign-Workflows für strukturierte Bildungsinhalte
• Verarbeitung großer Illustrationskataloge und deren korrekte Einbindung in Seitenlayouts
• Einsatz von Fuzzy-Logik zur Generierung und Bewertung von Layout- und Formatierungsvarianten
• Unterstützung von Augmented-Reality-fähigen Publishing-Workflows und Digital-First-Formaten
• Sicherstellung von druckreifer Qualität bei gleichzeitiger Nutzung KI-gestützter Layout-Empfehlungen

Hauptziele

Um einen modernen Digital-First-Publishing-Workflow zu unterstützen und gleichzeitig Druckqualität zu gewährleisten, definierten wir folgende Ziele:

• Entwicklung automatisierter Layout-Lösungen für Bildungsinhalte auf Basis strukturierter HTML-Daten
• Unterstützung von Digital-First-Publishing und Pearson-kompatiblen Content-Workflows
• Einsatz von Fuzzy-Logik und ML-gestützter Assistenz zur Beschleunigung der Lehrbucherstellung
• Skalierbares Publishing bei gleichzeitiger Wahrung von Typografie- und Layoutqualität auf InDesign-Niveau

Projektüberblick

Wir entwickelten einen Publishing-Workflow, der strukturierte HTML-Bildungsinhalte und Illustrationsbibliotheken verarbeitet und daraus automatisch InDesign-basierte Layouts generiert. Die Plattform nutzte Fuzzy-Logik und ML-gestützte Heuristiken, um Layoutvarianten, die Platzierung von Illustrationen sowie Regeln zur Inhaltsausrichtung vorzuschlagen.

Redakteure konnten die besten Vorschläge prüfen und freigeben, wodurch die Lehrbuchproduktion deutlich beschleunigt wurde, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Lösung

Die entwickelte Plattform fungierte als maßgeschneiderte EdTech-Publishing-Lösung zur durchgängigen Erstellung von Lehrbüchern. Sie automatisierte die Umwandlung strukturierter HTML-Inhalte in professionelle InDesign-Layouts und unterstützte interaktive Publishing-Szenarien, einschließlich Augmented-Reality-fähiger Inhalte.

Durch die Kombination aus KI-gestützter Vorschlagslogik und Template-Management ermöglichte das System die skalierbare Produktion moderner Lehrbücher mit konsistenter Formatierung.

Wichtige Funktionen

• KI-gestützte Lehrbuch-Publishing-Lösung mit Unterstützung für Digital-First-Workflows
• Automatisierter HTML-zu-InDesign-Workflow
• Fuzzy-Logik-gestützte Platzierung von Illustrationen und Layout-Zusammenstellung
• Automatisierte Layout-Erstellung für Bildungsinhalte mit Template-Steuerung
• Generierung von Ausgaben in mehreren Formaten für Print und digitale Distribution
• Hochwertiges Rendering durch InDesign-Server-Automatisierung

Technologie und Aufbau

Die Lösung wurde auf einem Technologie-Stack aufgebaut, der für Headless-InDesign-Automatisierung, Hochlastverarbeitung und asynchrone Rendering-Workflows geeignet ist:

• Core Engine: .NET-Services integriert mit Adobe InDesign Server
• Plugins: C++ SDK-Plugins zur Manipulation des Object Models
• Datenbank: Microsoft SQL Server
• Verarbeitung: Asynchrone Rendering-Pipeline mit Queue-basierten Workflows
• Cloud-Speicher: AWS S3-kompatibler Artifact Storage

Kernteam

• Solution Architects: Entwickelten die Digital-First-Publishing-Architektur und skalierbare Automatisierungsprozesse für die Erstellung von Bildungsinhalten
• .NET Engineers: Entwickelten Backend-Services für Content-Ingestion, Template-Management und automatisierte Publishing-Pipelines
• C++ Developers: Entwickelten InDesign-SDK-Plugins für objektbasierte Layout-Automatisierung und Illustration-Rendering
• ML / Data Specialists: Implementierten Fuzzy-Logik und ML-gestützte Heuristiken für Layout-Vorschläge und Content-Zusammenstellung
• Publishing Engineers: Entwickelten die Logik zur Abbildung von strukturiertem HTML auf Templates und stellten die Kompatibilität mit Pearson-ähnlichen Formaten sicher
• QA Engineers: Sicherstellten Layout-Konsistenz, Druckqualität und Multi-Format-Ausgabe bei großen Lehrbuchmengen