Name des Teilnehmers: Sebastian Baumbach
Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Jedes Unternehmen steht mindestens einmal vor der Wahl eines geeigneten Standorts, welcher einen entscheidenden Einfluss auf den betriebswirtschaftlichen Erfolg besitzt. Dabei gilt es zahlreiche geografische, ökonomische, ökologische und sozioökonomische Faktoren des Standorts zu berücksichtigen und mit den Anforderungen des Unternehmens in Beziehung zu setzen.
Durch die Globalisierung und Digitalisierung vergrößern sich jedoch nicht nur das geografische Suchfenster, sondern auch die verfügbaren Datenmengen. Deren Größe und Komplexität wächst darüber hinaus exponentiell, sodass es selbst für Experten zunehmend immer schwieriger wird, alle relevanten Daten für die Standortwahl zu überblicken. Aus diesem Grund werden in der Praxis sukzessiv Standorte selektiert und andere Regionen damit ausgeschlossen, wobei deren Auswahl nach subjektiven Kriterien erfolgt. Die Standortentscheidung wird demnach nicht konsequent auf Basis aller zugrundeliegenden Informationen getroffen.
Im Projekt QuIS wurden Data-Mining-Ansätze der KI eruiert und auf diesen Anwendungsfall übertragen. Das Ziel dieses Projekts war der Entwurf und die prototypische Umsetzung eines Verfahrens, mit dem eine wissensbasierte und objektive Entscheidungsfindung über die Standortfaktoren erfolgen kann. Die zur Verfügung stehenden Datenquellen wurden, unter Berücksichtigung der Standortfaktoren, nach geeigneten Standorten untersucht. Das Verfahren kann dabei einerseits effizienter mit großen Datenmengen umgehen und andererseits Zusammenhänge in den Daten identifizieren, welche in bisherigen Analysen verborgen blieben. Mittels wissensbasierter Entscheidungsfindung können in Zukunft Unternehmen bei der strategischen Standortwahl unterstützt und Big Data in diesem Kontext angewandt werden.
Software Campus-Partner: DFKI, DATEV
Umsetzungszeitraum: 01.06.2015 – 31.05.2016
