VoBaKI
Vorgehen zur Bewertung und Auswahl einer Sourcingstrategie für KI-Kompetenz in KMU

Zielsetzung des Forschungsvorhabens VoBAKI ist es, KMU zu befähigen, die Prozesse und notwendigen Kompetenzen im Lebenszyklus eines KI-Anwendungsfalls eigenständig zu identifizieren und die für sie passenden Sourcing-Strategien ableiten zu können.
Ausgangssituation
Der Lebenszyklus einer KI-Anwendung umfasst verschiedene Prozesse und Aktivitäten von der Datensammlung und Modellentwicklung bis hin zur Anpassung einer Anwendung an eine veränderte Datenlage. Aus den Aktivitäten lassen sich unterschiedliche KI-spezifische Kompetenzen zu deren erfolgreicher Bewältigung ableiten. Diese KI-spezifischen Kompetenzen sind in vielen KMU nicht vorhanden.
Lösungsweg
Zunächst werden die Zielsetzungen von KMU hinsichtlich des Einsatzes von KI-Anwendungen erarbeitet. Anschließend werden die relevanten Prozesse im Lebenszyklus einer KI-Anwendung und Aktivitäten sowie Kompetenzen identifiziert. Anschließend werden die Aktivitäten unterschiedlichen KI-Rollen zugeordnet. Potenziell infrage kommende Sourcing-Strategien werden beschrieben und hinsichtlich ihrer praktischen Relevanz bewertet. Darauffolgend werden für jede KMU-relevante Sourcing-Strategie betriebliche Anforderungen identifiziert, die die Auswahlentscheidung beeinflussen. In einem weiteren Schritt gilt es, die unterschiedlichen Sourcing-Strategien und ihre Ausgestaltungsalternativen hinsichtlich ihres Beitrags zur Erreichung der betrieblichen Zielsetzungen zu evaluieren. Die Ergebnisse des Vorhabens werden in einem Vorgehen zur Bewertung und Auswahl der passenden Sourcing-Strategie zusammengeführt und durch ergänzende Transfermedien (z. B. Planspiel, Erklärvideos) anwendbar gemacht.
Erwartetes Ergebnis
KI-Rollensteckbriefe sowie ein Vorgehen zur Bewertung und Auswahl einer richtigen Sourcingstrategie für die Umsetzung von KI-Anwendungsfällen in KMU.
Nutzen für die Zielgruppe
Das Vorhaben liefert eine Methode, welche die Strukturierung eines KI-Projekts vereinfacht und so die Einstiegshürde in die neue Technologie verringert.
Projektpartner
- 3win® Maschinenbau GmbH, Aachen
- adesso SE, Geschäftsstelle Stuttgart, Stuttgart
- ADVES GmbH, Goldenstedt-Lutten
- Eisenhuth GmbH & Co. KG, Osterode am Harz
- exprobico, Firscherhude
- GTT Gesellschaft für Technologie Transfer mbH, Hannover
- GreenGate AG, Windeck
- GuideCom AG, Münster
- HaKu GmbH – Industrielle CNC-Zerspanungstechnik, Alsdorf
- i4.0MC – Industrie 4.0 Maturity Center GmbH, Aachen
- Lehrstuhl und Institut für Arbeitswissenschaft (IAW) der RWTH Aachen, Aachen
- NTT DATA Business Solutions AG, Bielefeld
- ORDAT Gesellschaft für Organisation und Datenverarbeitung mbH & Co. KG, Gießen
- PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH, Dortmund
- Reiser AG Maschinenbau, Veringenstadt
- Rosami: Agentur für Vertrieb, Marketing und Digitalisierung, Dortmund
- Scheibinox OHG, Kamp-Lintfort
- SchuF Chemieventile Vertriebs GmbH & Co. KG, Eppstein
- S-Servicepartner Deutschland GmbH, Berlin
- Syntegon Technology GmbH, Waiblingen
- WIRTGEN GROUP Zweigniederlassung der John Deere GmbH & Co. KG, Windhagen
Themenfeld
- Informationsmanagement
Forschungsschwerpunkt
- Informationslogistik
FIR-Navigator
Ansprechpartner
Projektinformationen
Laufzeit
Förderkennzeichen
22009 NProjektträger

Förderhinweis
Das IGF-Vorhaben 22009 N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.