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FIR e. V. an der RWTH Aachen

SurE

Selbstlernende Suchmaschine für ERP-Systeme


Ziel des Forschungsvorhabens ist die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei soll der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Erreichung der Ziele wird durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontexts einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wird die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators soll der Nutzen des Konzepts nachgewiesen werden, indem dieser in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet wird.

In ERP-Systemen finden sich viele verschiedene und heterogene Suchmethoden, z. B. Sachmerkmalsklassen, Artikelgruppen, Suchwörter und Nummernsysteme. Eine Vereinheitlichung dieser Suchmethoden über einen einheitlichen Einstiegspunkt für die Suche (wie z. B. Google) ist aktuell nur in wenigen ERP-Systemen gegeben.
Zusammengefasst können folgende Probleme der Suche in ERP-Systemen festgestellt werden:

  • Suchfunktionen in ERP-Systemen sind beschränkt auf einzelne Module und/oder Masken und erlauben nahezu keine systemweite Suche.
  • Eine Suchanfrage besteht aus einem Suchlauf und ggf. mehreren weiteren Anfragen, um die Ergebnisdarstellung einzugrenzen.
  • Suchergebnisse werden nur in begrenzter Form nach festgelegten Kriterien klassifiziert und immer nach dem gleichen Schema dargestellt.
  • Es erfolgt keine Rückkopplung der Suchergebnisse mit der durch den Nutzer getätigten Suchanfrage.
  • Suchergebnisse können nicht bewertet werden und das System kann aus einer Bewertung auch keine Schlüsse in Bezug auf eine erneute Suchanfrage ziehen.

Das Projekt SurE unterliegt daher folgender Zielsetzung:

  • Auf alte Strukturen wie Suchwörter und deren Logik muss verzichtet werden können, um bei der Stammdatenpflege keinen zusätzlichen Aufwand zu produzieren.
  • Suchanfragen sollen direkt und indirekt bewertet werden können, um dadurch eine Priorisierung der Ergebnisse zu ermöglichen.
  • Suchergebnisse sollen durch eine Berücksichtigung des Nutzerverhaltens, Priorisierung und die Beachtung des Suchkontextes verbessert werden.
  • Das Suchverhalten soll vereinheitlicht werden, um Ergebnisse schneller und zielorientierter zu finden.
  • Ergebnispräsentation und Echtzeitfähigkeit der Suche sollen verbessert werden.

Als Grundlage für die Verbesserung der Suche in ERP-Systemen kommt das Konzept einer selbstlernenden Suchmaschine zum Einsatz. Durch den Einsatz einer Rückkopplung durch eine system- und nutzergestützte Bewertung von Suchergebnissen ergibt sich bei einer erneuten ähnlichen oder vergleichbaren Suchanfrage eine verbesserte Ergebnisplatzierung. Abhängig von der Suchsituation (Position in der Anwendung) werden dem Anwender entsprechende Objekttypen (Kunde, Artikel, Lieferant, Bestellung, Auftrag, ...) als Ergebnis vorgeschlagen.

Projektpartner

Dieses Projekt wird/wurde bearbeitet innnerhalb der folgenden Branchen:

  • IT, Software und Internet
  • Medizintechnik
  • Sonstige Dienstleistungen
  • Unternehmensberatung und Wirtschaftsprüfung
  • Wissenschaft und Forschung

Einordnung des Projekts in die Themenlandschaft des FIR

  • Themenfelder:
    Informationsmanagement - Produktionsmanagement
  • Forschungsschwerpunkte:
    Informationslogistik - Produktionsplanung
  • JRF-Leitthema: Gesellschaft & Digitalisierung

Ihr Ansprechpartner

Fuhs, Gregor Josef

Weiterer Ansprechpartner

Bach, Thies

Laufzeit

01.12.2016 - 28.02.2019

Förderkennzeichen

19270 BG

Zuwendungsgeber

Logo des Zuwendungsgebers Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)

Projektträger

Logo des Projekttraegers Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke" e. V. (AiF)

Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke" e. V. (AiF)

Förderhinweis

Das IGF-Vorhaben 19270 BG der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.

Förderkontext

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) – aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages

Weiterführender Link

UdZ-Artikel: SurE – Selbstlernende Suchmaschine für ERP-Systeme

(c) 2009-2018 FIR e. V. an der RWTH Aachen   -   www.fir.rwth-aachen.de