WÜRZBURG / SCHWEINFURT – Offizieller Start: Mit einer digitalen Kick-off-Veranstaltung wurde das Technologietransferprojekt „DIG:IT-KMU – Datenintelligenz für KMU“ eingeleitet.
Das von der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) initiierte Projekt unterstützt kleine und mittelständische Unternehmen in Mainfranken dabei, ihre oft ungenutzten Datenbestände effizienter zu nutzen. Zahlreiche Vertreterinnen und Vertreter unterschiedlichster Branchen, unter anderem aus dem Maschinen- und Anlagenbau, IT-Dienstleistung, Stahlbau oder 3D-Druck haben an dem Treffen teilgenommen. Die Vielfalt unterstrich die breite Relevanz des Projekts und die gemeinsame Herausforderung, aus Dokumentenwissen echten digitalen Mehrwert zu schaffen.
Die beiden Projektleiter Prof. Dr.-Ing. Andreas Schiffler, Fakultät Maschinenbau, und Prof. Dr.-Ing. Bastian Engelmann, Fakultät Wirtschaftsingenieurwesen, sehen in dem Vorhaben große Chancen für die Region. „Wir freuen uns sehr über den offiziellen Start von DIG:IT-KMU“, so Prof. Dr.-Ing. Schiffler. Das enorme Interesse zeige, wie wichtig die Themen Datenintelligenz und KI-gestützte Informationsnutzung für KMUs geworden seien. „Gemeinsam mit unseren Unternehmenspartnern wollen wir echte, praxisnahe Innovationen in die Betriebe bringen.“ Prof. Dr.-Ing. Engelmann sieht es als großartige Nachricht für die Region, dass dieses Projekt gefördert wird. „Wir können damit gezielt KMUs unterstützen, die vor großen zukünftigen Herausforderungen stehen – und ihnen helfen, resilienter und digital souveräner zu werden“, ergänzt er.
Wie das Projekt Unternehmen unterstützt
Mithilfe moderner KI-Technologien, sogenannten Large-Language-Models (LLMs) mit Retrieval-Augmented Generation (RAG), können die Projektmitarbeitenden dabei helfen, die Nutzung effektiver zu machen. bestehenden Daten z. B. in Form von PDF-Dokumenten effektiver zu machen. Ein LLM ist ein KI-System, das mithilfe großer Datenmengen und neuronaler Netze Sprache versteht und erzeugt, um Aufgaben wie Textverarbeitung, Dialoge oder Wissensabfragen auszuführen. RAG ist ein Ansatz, bei dem ein Sprachmodell während der Textgenerierung gezielt externe, relevante Informationen aus einer Datenquelle abruft, um insgesamt treffendere Antworten zu liefern.
Ziel des Projekts ist es, KMUs aus der Automobilzulieferindustrie, dem Maschinen- und Anlagenbau sowie angrenzenden Branchen in ihrer digitalen Transformation zu unterstützen und ihnen den Zugang zu hochwertigen KI-Methoden zu ermöglichen, die bislang vor allem großen Unternehmen vorbehalten waren. Durch intelligente Datenextraktion, Wissensgraphen, Graph Convolutional Networks (GCNs) und optimierte Empfehlungssysteme sollen Unternehmen künftig schneller Informationen finden, Entscheidungen fundierter treffen und digitale Prozesse effizienter gestalten können.
Förderung und Teilnahme: Über DIG:IT-KMU
Das Projekt wird durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie im Rahmen des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) in Bayern 2021-2027 mit insgesamt 975.130 Euro gefördert. Die europäische Union kofinanziert das Vorhaben.
Weitere interessierte Unternehmen aus der Region können sich dem Projekt jederzeit anschließen und eigene Anwendungsfälle einbringen.
Über die THWS
Die Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) zählt zu den größten Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Bayern und steht seit ihrer Gründung im Jahr 1971 für hervorragende Lehre und angewandte Forschung. Mit rund 9.100 Studierenden, einem breit gefächerten Angebot von mehr als 60 Studiengängen sowie zwei Promotionszentren deckt die THWS ein weites Spektrum ab, das von Technik über Wirtschafts- und Sozialwissenschaften sowie Sprache bis hin zu Gestaltung reicht. Die THWS ist nicht nur regional in Franken und Bayern verwurzelt, sondern auch stark international ausgerichtet, was sich in zahlreichen Kooperationen und Austauschprogrammen weltweit und nicht zuletzt in einem vielseitigen englischsprachigen Studienangebot widerspiegelt.
Auf dem Bild: Von links: Vladyslav Borysenko und Markus Wilhelm sowie die beiden Projektleiter Prof. Dr.-Ing. Andreas Schiffler und Prof Dr.-Ing. Bastian Engelmann mit den Servern im Labor (Foto: THWS/Markus Wilhelm)
