Motivation

Um ihren Geschäftserfolg zu sichern, benötigen Unternehmen heute mehr denn je kontinuierliche Transparenz über die Veränderungen in der Mikroumgebung (dem Markt im engeren Sinne) und der Makroumgebung (dem soziokulturellen, institutionellen und technologischen Umfeld). Durch die hohe Dynamik dieser Umgebung, der steigenden Komplexität und auch der zunehmenden Unsicherheit wird es für Unternehmen dementsprechend verstärkt notwendig, ihre Geschäftsmodelle regelmäßig zu reflektieren und zu erkennen, wie sich Leistungsprozesse von Kunden, Partnern und Marktbegleitern wandeln. Ein frühzeitiges Erkennen von strategischen, erfolgspotenzial- und vor allem zukunftsorientierten Fragestellungen sowie das Ableiten von Entscheidungen, z. B. zum Setzen von Prioritäten oder Investitionsentscheidungen, wird unter diesen Bedingungen für Unternehmen und Forschungseinrichtungen immer wichtiger. In Zeiten des Internets ist der Zugang zu einer Informationsbasis zwar so leicht wie noch nie, aber mit der Fülle an Informationen wächst auch der Aufwand für Unternehmen und Marktforscher, um Marktveränderungen und Trends frühzeitig erkennen zu können.

Ziel

Das Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Werkzeuge der dynamischen Wissensmodellierung mit KI-geleiteten Methoden der Datenanalyse in einem ganzheitlichen Verfahren zu verbinden, welches automatisiert aus einer Vielfalt unstrukturierter Markt- und Branchendaten die empirische Grundlage für Expertisen, Trendbestimmungen und Szenario-Betrachtungen schafft. Dies wird unter der Klammer „Future Engineering" erforscht, entwickelt und durch kollaborative Ansätze mit Partnern aus Industrie und Forschung in die Anwendung überführt.

Lösungsansatz

Zur Entwicklung datenbasierter Verfahren zur strategischen Vorausschau (“Data Empowered Strategic Foresight”) in industriellen sowie von Konsumenten geprägten Märkten konzentrieren die TH Nürnberg und das Fraunhofer IIS ihre gemeinsame Forschung und Entwicklung auf die Zusammenführung folgender, komplementärer Kompetenzbereiche:

• Automatisierte, KI-basierte Analyse und Verarbeitung von unstrukturierten Textdaten,
• Entwicklung von domänenspezifischen Ontologien und dynamische Modellierung von Wissen in Wissensgraphen sowie
• Transfer in etablierte Methoden und Werkzeuge des Innovationsmanagements und der Marktforschung.

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