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It?s a match!

Ablauf des Matchmakings zwischen Forschungseinrichtung und KMU (Grafik: Prof. Dr. Mandl)
Ablauf des Matchmakings zwischen Forschungseinrichtung und KMU (Grafik: Prof. Dr. Mandl)

[24|09|2019]

Projekt digitalisiert Partnersuche zwischen forschenden Einrichtungen und Partnerunternehmen

 

Sucht eine Forschungseinrichtung ein Unternehmen als Partner, ist das wie in der Liebe vor allem eins: aufwendig. Ein Forschungsprojekt der Hochschule München untersucht, wie Machine-Learning-Algorithmen automatisch Unternehmen mit Interesse an Technologietransfer aufspüren können. Im Moment basiert dieser für Kooperationen notwendige, sogenannte Matchmaking-Prozess vor allem auf persönlichen Beziehungen oder manueller Suche.

 

Gemeinsam mit dem DLR forscht das Competence Center Wirtschaftsinformatik an einem Anwendungsbeispiel: Dem Technologietransfer von Know-how zu Simulations- und Regelungstechnik. Hierbei ist Prof. Dr. Peter Mandl, Fakultät für Informatik und Mathematik, federführend. In der Praxis wird die entwickelte Methode am Matchmaking für das DLR Systems and Control Innovation Lab – ein Helmholtz Innovation Lab – erprobt werden. Ziel ist es, für das von Dr. Tobias Bellmann geleitete Labor geeignete Partner für den Technologietransfer zu gewinnen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) und Industriefirmen.

 

Innovative und Digitalisierungsbedürftige aufspüren

Ein sogenannter Crawler, also ein Computerprogramm, das automatisch das Internet durchsucht und Webseiten analysiert, erforscht in regelmäßigen Abständen die von WissenschaftlerInnen definierten Datenquellen. Bei den Quellen handelt es sich um öffentlich zugängliche Inhalte von Webseiten, Stellenausschreibungen und Firmenkataloge. Im nächsten Schritt werten dann Machine-Learning-Algorithmen die gefundenen Daten automatisiert aus. Dabei suchen die Algorithmen nach Anzeichen, anhand derer sich die Innovationsbereitschaft und der Digitalisierungsbedarf der gefundenen Unternehmen bewerten lassen. Fällt die Bewertung positiv aus, stellt das Unternehmen einen potenziellen Partner dar. Ein zentraler Teil des Forschungsprojekts ist es somit herauszufinden, welche Suchkriterien die Anzeichen aus den Daten richtig deuten.

 

Das Vorgehen ist durch den Austausch der Suchkriterien später auf andere Bereiche übertragbar. Im ersten Schritt berücksichtigt die Methodik des Projekts „AutoPart – Verbundvorhaben Verwertungsinstrument – Semiautomatisierte Unterstützung der Partnersuche für den Technologietransfer unter Nutzung von Machine Learning Methoden“ nur kleine und mittlere Unternehmen. Sie eignet sich aber grundsätzlich auch für die automatisierte Suche nach großen Industriekonzernen als Partner für die Forschung.

 

 

Cathrin Cailliau