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BMWi fördert Forschungsprojekt

Unterzeichnung der Kooperationsvereinbarung. Von rechts: Prof. Dr. Gerhard Muth (Präsident der Hochschule Mainz), Sebastian Zick (Geschäftsführer der CubeServ GmbH) und Prof. Dr. Gunther Piller (Hochschule Mainz)

Machine Learning für mittelständische Unternehmen

BMWi fördert ein kooperatives Forschungsvorhaben der CubeServ GmbH und der Hochschule Mainz.

Innovative Methoden aus dem Bereich Data Mining und Machine Learning auch kleineren Unternehmen für betrieblich wichtige Fragestellungen zugänglich zu machen, ist Ziel des am 1. Juli 2017 gestarteten Forschungsprojekts „semi-autonomes maschinelles Lernen für kleine und mittlere Unternehmen (saML4KM)“. Das Kooperationsprojekt der CubeServ GmbH und der Hochschule Mainz ist auf 21 Monate ausgelegt und wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) gefördert.

Der Forschungsbereich Big Data Analytics von Prof. Dr. Gunther Piller am Fachbereich Wirtschaft der Hochschule ist maßgeblich für die Entwicklung von Prozessvorlagen für semi-autonomes maschinelles Lernen durch Nicht-Experten, sowie für die Bereitstellung von Echtzeitanalysen für exploratives Data Mining zuständig.

Unternehmenspartner des Forschungsprojektes ist die CubeServ GmbH, ein auf strategisches Informationsmanagement spezialisiertes  Beratungsunternehmen mit praktischer Erfahrung aus mehr  als 3000 Business-Intelligence- und Analytics-Projekten. Experten der CubeServ GmbH werden Komponenten zur automatischen Datenaufbereitung für maschinelles Lernen entwickeln und User Interfaces bereitstellen, die eine einfach zu verstehende Visualisierung der neuen Verfahren für Mitarbeiter mittelständischer Unternehmen ohne Data Science-Kenntnisse sicherstellen.

Erstes Ziel ist die Entwicklung der Softwareanwendung „Guided Machine Learning for Predictive Maintenance“. Durch sie sollen mittelständische Unternehmen beispielsweise in die Lage versetzt werden,  aus betriebswirtschaftlicher Sicht optimale Zeitfenster für die Wartung von Maschinenanlagen zu ermitteln. Die Mitarbeiter der Unternehmen werden hierbei Schritt-für-Schritt durch den Analyseprozess geführt, den sie ausschließlich durch fachliche Fragestellungen steuern.