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AutoPart

Verbundvorhaben Verwertungsinstrument

Semiautomatisierte Unterstützung der Partnersuche für den Technologietransfer unter Nutzung von Machine Learning Methoden


Prof. Dr. Peter Mandl
Fakultät für Informatik und Mathematik


Gemeinsam mit dem DLR forscht das Competence Center Wirtschaftsinformatik der Hochschule München an einer toolbasierten Methodik zur Identifikation von Innovationsbereitschaft und Kooperationsbedarf bei KMU und Mittelständlern, um potenzielle Unternehmenspartner für den Technologietransfer halbautomatisch zu identifizieren.


Wissenschaftliches Ziel dieses Projekts ist es zu untersuchen, ob und wie durch moderne Methoden der Datenanalyse mittels Machine Learning das Matchmaking zwischen Forschungseinrichtungen und KMU erleichtert werden kann. Hierzu werden mit Machine Learning Algorithmen existierende Webseiten, Stellenausschreibung, und existierende Firmenkataloge automatisiert ausgewertet werden. Aus den gesammelten Daten sollen potenzielle Partner anhand von definierten Kriterien bezüglich ihrer Innovationsbereitschaft und ihres Digitalisierungsbedarfs klassifiziert werden.


Grundlegender Ablauf beim Autopart Matchmaking, Quelle: Prof. Dr. Peter Mandl
Grundlegender Ablauf beim Autopart Matchmaking, Quelle: Prof. Dr. Peter Mandl

Die komplexe Frage der richtigen Auswahlkriterien wird anhand eines Anwendungsbeispiels, dem Technologietransfer von Simulations- und Regelungstechnik Know-hows beantwortet werden. Dabei soll ein neuartiger Crawler zum Einsatz kommen, der definierte Datenquellen in regelmäßigen Abständen abruft. Ausgewählte Datenquellen werden nach unstrukturierten oder semi-strukturierten Seiten durchsucht, Inhalte werden extrahiert, gespeichert und mit Machine Learning-Methoden (Neuronale Netze, Random Forest, Bagging, Boosting) ausgewertet.


Das neue Tool soll es ermöglichen, bei der Anbahnung von Forschungsprojekten das aufwendige, beziehungsbasierte Matchmaking zwischen Forschungseinrichtungen und KMU zu automatisieren und zu vereinfachen.


Die Methodik wird dabei so generisch ausgelegt, dass sie mit neuen Auswahlkriterien auch für andere Anwendungsfelder außerhalb der Simulations- und Regelungstechnik eingesetzt werden kann. Dabei wird der gesamte Prozess unterstützt werden, von der Vorbereitung und Konfigurierung der Suchkriterien, über die Durchführung des Matchmaking bis hin zur Evaluation über standardisierte Interviews. Die Methodik soll hierbei zunächst auf KMU beschränkt sein, lässt sich aber prinzipiell auch auf große Industriekonzerne übertragen.


In der Praxis wird die entwickelte Methode am Matchmaking für das DLR Systems and Control Innovation Lab – ein Helmholtz Innovation Lab erprobt werden um geeignete Partner für den Technologietransfer, insbesondere KMU und Industriefirmen zu gewinnen.


Ein Einsatz des Verfahrens im Rahmen des Technologietransfers für ausgewählte z. B. für das Forschungsfeld „Machine Learning und Cognitive Computing“, wird im Rahmen des Projekts ebenfalls erprobt werden, um eine breitere Nutzungsmöglichkeit darzustellen.


Laufzeit:
01.07.2019 - 30.06.2022


Zuwendungsgeber:
Bundesministerium für Bildung und Forschung,BMBF


Projektträger:
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt, DLR


Ansprechpartner

Prof. Dr. Peter Mandl
Raum: R 2.038

Tel.: 089 1265-3704
Fax: 089 1265-3780

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