INSEARCH – SUPPORTING SMEs INNOVATION PROCESS THROUGH ADVANCED IT SEARCH SYSTEMS

• Laufzeit: Laufzeit 24 Monate, 01.12.2010 - 30.11.2012
• Projektmitarbeiter: Karsten Böhm, Sebastian Danninger, Hans-Peter Steinbacher, Stefan Huber
• Budget: ca. 245.000 Euro Projektvolumen bei der FH Kuf-stein bei einem Gesamtvolumen von ca. 1,1 Mio. Euro
• gefördert im 7. Rahmenprogramm der EU in der Förderlinie „Research for SME", INNOVATION ENGINEERING Srl, Italien (Koordinator); IQSer Technologies GmbH, Deutschland; COMPANO B.V., Niederlande; ICA S.p.A, Italien; Institut Für Anwandte Informatik – INFAI, Deutschland; Universita di Roma „Tor Vergata", Italien; Ciaotech Srl, Italien

Die Analyse der IT-bezogenen Unterstützung von Innovationsaktivitäten zeigt insbesondere in KMU`s noch deutlichen Verbesserungsbedarf. Dies führt dazu, dass vorhandenes Wissen innerhalb und außerhalb der Unternehmen nicht oder nur in unzureichendem Maße genutzt werden und vorhandene Lösungsansätze nicht genutzt werden, bzw. nicht in andere Anwendungsgebiete transferiert. Bei genauerer Betrachtung sticht dabei ins Auge, dass insbesondere im Bereich der Recherche bestehende Angebote und etablierte Technologien in KMUs kaum zum Einsatz kommen, was sicherlich in der Komplexität der Werkzeuge aber auch in fehlendem Know-How seine Ursache findet. Im Projekt INSEARCH wird dieses Defizit adressiert und die Bereitstellung von anwendbaren, zugeschnittenen Recherchewerkzeugen für den Einsatzbereich des Innovationsmanagements realisiert. Ein weiterer Aspekt ist die Beobachtung, dass Innovationsaktivitäten oft einen starken Projektcharakter besitzen, in dem der aktuelle technologische und marktbezogene State-of-the-Art nur einmalig erhoben wird. Die Literatur ist sich aber darüber einig, dass Innovationsmanagement ein kontinuierlicher Prozess ist, der eine ständige Beobachtung von relevanten Märkten und Technologien voraussetzt. Um KMUs in dieser Hinsicht zu unterstützen, ist im Projekt INSEARCH die Entwicklung von einfachen, halbautomatischen Verfahren zur Trendbeobachtung („Trend-Mining") vorangetrieben.