LEARnED - Langfristige Sicherung und Erschließung von Fertigungswissen durch die anforderungsgerechte Anwendung von Data Mining Methoden

Der Wettbewerbsdruck, dem heutige klein- und mittelständische Unternehmen (KMU) ausgesetzt sind, zwingt zu einer ständigen Weiterentwicklung und Optimierung betrieblicher Prozesse und fertigungstechnischer Verfahren. Vom Personal wird dabei ein Höchstmaß an Flexibilität, Einsatzbereitschaft und Weiterbildungswillen verlangt. Dabei ist nicht nur Neues gefragt, auch das Wissen um und der Zugriff auf bewährte Verfahren sind weiterhin erforderlich. Hier liegt die Basis, auf der Neuentwicklungen entstehen, und an der die Sinnhaftigkeit von Neuentwicklungen gemessen werden kann. Für die Planung und Auslegung effizienter und erfolgreicher Fertigungsprozesse ist der Zugriff auf diese Wissensbasis von entscheidender Bedeutung. Demgegenüber besteht die Gefahr des Verlustrisikos unternehmerischen KnowHows ausgelöst durch Umstrukturierungs- und Modernisierungsmaßnahmen, Generations- und Personalwechsel oder Standortverlagerungen. Im Zuge dieser Maßnahmen zum Erhalt und zur Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit muss einem möglichen Wissensverlust entscheidend entgegengewirkt werden. Andernfalls können Unternehmen plötzlich vor dem Problem stehen, unter hohem Zeit- und Kosteneinsatz verlorengegangenes technisches KnowHow erneut aufbauen zu müssen (Risikoschwerpunkte veraltete Datentechnik, Ausscheiden spezialisierter Mitarbeiter u. a.). Am Ende des Forschungsvorhabens soll ein möglicher Lösungsweg zur Verringerung solcher Verlustrisiken aufgezeigt werden, in dem informationstechnische Forschungsansätzen mit neuen softwaretechnischen Entwicklungen kombiniert und eingesetzt werden.