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Intelligentes Technologie-Scouting für den Schienenverkehrssektor

Auf Basis von Natural Language Processing kombiniert mit menschlicher Expertise kann ein leistungsfähiges Technologie-Scouting-System entwickelt werden.

Pilotprojekt im Rail Sektor

Ein halbautomatisches Technologie-Scouting-System unterstützt die Suche nach Technologien mit potenzieller Relevanz für den Schienenverkehrssektor. Im Rahmen einer Pilotstudie zur Gestaltung und Implementierung eines solchen Systems wurde ein technisches und funktionales Konzept entwickelt, prototypisch umgesetzt, gemeinsam mit Expertinnen und Experten aus dem Bahnsektor evaluiert und mögliche Betreibermodelle analysiert.

Breites Spektrum an Use Cases

Die Menge an Informationen zu Technologieinnovationen und deren kontinuierliches Wachstum stellt das Wissensmanagement im Eisenbahnsektor vor immer größere Herausforderungen:  Einerseits wächst das Innovationstempo in der Branche, zum anderen wird das Spektrum zunehmend breiter, indem Technologien auch aus benachbarten Sektoren und anderen Industrien relevant werden.

Für viele Akteure des Schienenverkehrssektors ist es eine wesentliche Grundlage, über aktuelle Technologieinnovationen stets informiert zu sein. Unternehmen benötigen Einschätzungen zu Reifegrad und Einsatzgebieten, um ihre Beschaffung auszurichten, Kooperationen zu etablieren oder strategische Entscheidungen in der Produktentwicklung zu treffen. Forschungsorganisationen und Fördergeber müssen Technologien und deren potenzielle Anwendungen einordnen, um zielgerichtet Innovationsprogramme entwickeln zu können.

86%

Häufige Nutzung unter Sektorexpertinnen und -experten

Qualität

Nachvollziehbarkeit
wesentlich für Akzeptanz

4 von 5

Sektorexpertinnen und -experten
sehen hohen Nutzen

NLP

Hohe Genauigkeit der Informationsextraktion

Integration von Sektorexpertise

Ein Technologie-Scouting-System, dass sich das Potential moderner Textanalysemethoden und künstlicher Intelligenz zu Nutzen macht, kann die Technologierecherche in Teilen automatisieren, indem kontinuierlich Wissen aus Informationsquellen extrahiert, verarbeitet und interaktiv darstellt wird. Teilautomatisierung bedeutet gleichzeitig auch, dass die Expertise der Sektors mit einfließt – durch Überprüfung und Eingabe von Wissen und Vernetzung unter den Expert/-innen im Schienenverkehr. So lassen sich die jeweiligen Stärken menschlicher und maschineller Methoden kombinieren. In einem Forschungsprojekt haben das Deutsche Zentrum für Schienenverkehrsforschung und d-fine konzeptionell und prototypisch untersucht, ob und wie ein teil-automatisiertes Technologie-Scouting-System aufgebaut und betrieben werden kann. Dazu ist jetzt ein Beitrag in der Eisenbahntechnischen Rundschau (ETR) erschienen.