TIMEA - Transferbeschleunigung von Innovationen durch webbasierte Mehrebenenanalyse

Hintergund:

Im Vorhaben soll die an der Hochschule Hof neu entwickelte Methode der Mehrebenenalyse (MEA) in eine webbasierte Form überführt werden. Mit MEA können komplexe Aufgabenverflechtungen als eines der größten Transferhindernisse transparent gemacht und Innovationslösungen mit konventionellen Lösungen passgenau verglichen werden (inkl. Kosten-Nutzen-Analyse), was den Umsetzungstransfer erheblich erhöht. Mit einer webbasierten Version kann MEA ohne intensive Betreuung durch Hofer Forscher eingesetzt werden.

Ziele:

Studien am inwa Institut für nachhaltige Wassersysteme der Hochschule Hof zu den Erfolgsfaktoren der Digitalisierung in der Wasserwirtschaft sowie zum Umgang mit dem Klimawandel in der Region Oberfranken und bei der Entwicklung von Schwammstädten haben übereinstimmend gezeigt, dass sich verantwortliche Akteure (z.B. Städte und Kommunen, planende Ingenieure und Architekten, Behörden) aufgrund der Aufgabenkomplexität zunehmend überfordert fühlen. Dadurch beschränken sich die einzelnen Akteursgruppen auf ihre Einzelaufgaben, vernachlässigen die erforderlichen Analyse der miteinander verknüpften Herausforderungen und beschränken die Lösungsauswahl auf bewährte Standardlösungen. Ein Innovationstransfer findet nicht statt. Um diesem Verhalten entgegenzuwirken, wurde von den Hofer Forschern die Methode der Mehrebenenalyse (MEA) entwickelt, um insbesondere zu Beginn von komplexen (Infrastruktur)Prozessen unterschiedliche (Aus-)Wirkungsbereiche zu erfassen, zu definieren und bewerten zu können. Basis der MEA ist eine räumliche Betrachtung komplexer Aufgaben (Mikro-, Meso-, Makro- und Metaebene). Jeder Ebene werden mehrere identische aufgabenbezogene Hauptkriterien und zugehörige Einzelkriterien aus der Forschung und dem individuellen Vorhaben zugeordnet, miteinander in Beziehung gesetzt und in einem mehrstufigen Prozess bewertet. Dieser Prozess wird für die generellen Aufgabenanforderungen und für die vorgesehenen Lösungen durchgeführt.

Je nach Vorhaben sind mehrere hundert Einzelkriterien mit ihren Wechselwirkungen zu beachten. Die aktuelle MEA-Version (Excel) kann aufgrund dieser Datenfülle nur mit Unterstützung der Hofer Forscher zielführend eingesetzt werden, was die Verbreitung erheblich einschränkt. Ohne die Forschungsunterstützung besteht die Gefahr einer verzerrten subjektiven Wahrnehmung und damit Interpretation der Daten durch die MEA-Anwender. Dadurch werden wichtige Details, Abhängigkeiten und Trends aufgrund der begrenzten Kapazität (mental und zeitbezogen) und Wahrnehmung der MEA-Anwender übersehen und Vorteile passender Innovationslösungen bleiben ungenutzt. Um insbesondere Bewertungsfehler durch eine individuelle Begriffsdeutung der MEA-Anwender zu verhindern, soll ein sog. „TextAnalyzer Pro“ entwickelt werden, ein innovatives, intelligentes Modul zur Verarbeitung und Analyse von Texten mit Hilfe der Open AI-Technologie. Dieses Modul bietet vorteilhafte Funktionen zur Identifizierung von Schlüsselwörtern im Text und generiert dann zielführende Prozessbeschreibungsmerkmale und Felder (= Einzelkriterien) in einem praktischen Tabellenformat für das MEA-Websystem.

So können MEA-Anwender ohne wissenschaftliche Begleitung durch den MEA-Prozess geführt werden. Einerseits erlaubt eine webbasierte Version einen größeren Kriterienumfang, anderseits verkürzt diese Form der Kriterienauswahl die Bearbeitungszeit, die dann zur Ausweitung in Frage kommender Kriterienkombinationen verwendet werden kann, um die optimale Innovationslösung zu finden.




Projektleitung

Prof. Günter Müller-Czygan
T +49 9281 409-4683
guenter.mueller-czygan[at]hof-university.de

Projektdauer

01.09.2024 - 28.02.2026

Projektförderung

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Förderprogramm

BMBF-Fördermaßnahme „DATIpilot – Fördern und Lernen für Innovation und Transfer: Ein Experimentierraum im Umfeld der DATI“

Adressierte SDGs (Sustainable Development Goals)