Im Projekt werden die Bedürfnisse von Kunden und firmeninternen Stakeholdern mit Unterstützung Künstlicher Intelligenz ermittelt, sowie zusammen mit Prozessdaten analysiert und ausgewertet, um sichere Services zu entwickeln und neue Geschäftsmodelle zu erschließen. Handlungsfelder sind „teilautomatisierte Analyse von Kundenbedürfnissen“, „semantische Datenaufbereitung“, „autonome Entscheidungsunterstützungssysteme“, „Konnektivität“ und „IT-Sicherheit“.

Motivation

Die voranschreitende Digitalisierung von Wertschöpfungsnetzen bietet für das hochinnovative produzierende Gewerbe des Freistaats Bayern erhebliche ökonomische Potentiale. Das Projekt soll deshalb zum einen datenbasierten Analyse Lösungen und Services entwickeln und zum anderen gezielt den Wissensaustausch zwischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus Bayrisch-Schwaben vorantreiben und dadurch einen wichtigen Beitrag leisten, die Konkurrenzfähigkeit bayerischer Unternehmen in immer enger vernetzten, globalen Wertschöpfungsnetzen nachhaltig auszubauen. Durch das Erschließen neuer, digitaler Geschäftsfelder ist es möglich, nicht nur Arbeitsplätze langfristig zu sichern, sondern auch neue Arbeitsplätze zu schaffen.

Ziele und Vorgehen

Ziel des Forschungsprojektes ist es, durch einen übergreifenden Forschungs- und Entwicklungsansatz innovative Analytics-Lösungen und datenbasierte Geschäftsmodellinnovationen zu entwickeln. Damit Industrieunternehmen komplexe Produktionsprozesse optimieren und sichere, datenbasierte Geschäftsmodelle entwickeln können, sollen durch eine fokussierte Kundenzentrierung die Bedürfnisse von Kunden und firmeninternen Stakeholdern teilautomatisiert ermittelt werden, um darauf basierend die zielgerichtete Ableitung von Daten- und Analyseanforderungen zu ermöglichen.

Hierzu adressiert das Forschungsprojekt die fünf Handlungsfelder teilautomatisierte Analyse von Kundenbedürfnissen, semantische Datenaufbereitung, autonome Entscheidungsunterstützungssysteme, Konnektivität und IT-Sicherheit.

Das Forschungsvorhaben DaSIe orientiert sich an den drei inhaltlichen Ebenen I) Technische Komponenten der Produktionsprozesse und Produkte, II) (Cloud-basierte) Analytics sowie III) datenbasierte Geschäftsmodellinnovationen und Services. Dabei werden insbesondere die Abhängigkeiten und Schnittstellen zwischen den verschiedenen Ebenen berücksichtigt (vgl. Abbildung 1). Zudem sollen durch eine explizite Kundenzentrierung Bedürfnisse von Kunden und firmeninternen Stakeholdern als interne Kunden von Beginn an bei den geplanten Entwicklungsvorhaben berücksichtigt werden und maßgebend für diese sein.