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Additive Fertigung
webAI Additive Fertigung
Der webAI Additive Manufacturing Agent (3D-Druck) wurde von ISTARI.AI trainiert, um das Know-how von Unternehmen im Bereich der additiven Fertigung aus deren Webseiten abzuleiten und als individuellen Additive Manufacturing Score abzubilden. Unter Know-how verstehen wir in diesem Zusammenhang Produkte und Dienstleistungen im Bereich der additiven Fertigung oder Personal mit Kenntnissen in der additiven Fertigung. Dieser numerische Indikator spiegelt wider, wie zentral das Thema der additiven Fertigung vom Unternehmen auf der eigenen Website kommuniziert und als wesentlich für das eigene Geschäftsmodell dargestellt wird.
Darüber hinaus leitet webAI für jedes Unternehmen einen Additive Manufacturing Information Intensity Score ab. Dieser spiegelt wider, wie intensiv das Unternehmen über das Thema Additive Manufacturing kommuniziert, ohne über eigene Produkte und Dienstleistungen mit integrierter additiver Fertigung oder speziell ausgebildetes Personal zu verfügen.
Unternehmen, die auf dem Gebiet der additiven Fertigung tätig sind, darauf ausgerichtete Geschäftsbereiche haben oder Produkte und Dienstleistungen mit direktem Bezug anbieten, kommunizieren dies in der Regel. Je zentraler das Thema für das Unternehmen ist, desto bedeutender ist es für die externe Kommunikation des Unternehmens. So kommuniziert beispielsweise ein Startup für "Rapid Prototyping" fast ausschließlich über das Thema Additive Manufacturing, während ein Beratungsunternehmen, das neben vielen anderen Themen auch "Additive Manufacturing Consulting" anbietet, nur in geringem Umfang über Additive Manufacturing kommuniziert. Die WebAI unterscheidet neben dieser "Knowhow"-Kommunikation (sie bietet eigene Produkte und Dienstleistungen zur additiven Fertigung an) eine "Informations"-Kommunikation. Ein Beispiel hierfür wäre die Website einer regionalen Zeitung, die darüber berichtet, dass vor kurzem ein regionaler Inkubator für Start-ups im Bereich der additiven Fertigung eröffnet wurde.
Unsere webAI liest die Website des zu untersuchenden Unternehmens und durchsucht sie nach Textabschnitten (Paragraphen), die sich mit dem Thema additive Fertigung beschäftigen. Dazu sucht webAI zunächst nach Schlüsselwörtern, die mit additiver Fertigung zu tun haben, analysiert dann die identifizierten Absätze und stellt fest, ob das Unternehmen über eigenes additives Fertigungs-Know-how berichtet oder nur Informationen über additive Fertigung kommuniziert. Wenn webAI einen entsprechenden Absatz der Kategorie "Knowhow" oder "Information" zugeordnet hat, merkt sich webAI diesen Absatz und setzt die Suche fort. Auf diese Weise durchsucht webAI die gesamte Unternehmenswebsite oder bei sehr umfangreichen Websites mit Hunderten von Unterseiten die besonders relevanten "Top-Level"-Unterseiten (weitere Informationen finden Sie in der Publikation: Web Mining for Innovation Ecosystem Mapping: a framework and a large-scale pilot study).
WebAI findet also eine bestimmte Anzahl von Absätzen pro Unternehmenswebsite, die sich mit dem Thema der additiven Fertigung befassen. WebAI klassifiziert diese Absätze in "Knowhow" und "Information" und setzt dann die Anzahl in Relation zur Gesamtmenge der gelesenen Textinhalte auf der Website. Auf diese Weise ermittelt webAI eine "Additive Manufacturing Knowhow Intensity" und eine "Additive Manufacturing Information Intensity" für das Unternehmen.
Die auf diese Weise ermittelten Intensitäten wären 0,0 für ein Unternehmen, das keine Texte zur additiven Fertigung hat. Für das oben beschriebene Beispiel eines Beratungsunternehmens hingegen könnte der Wert für Additive Manufacturing Knowhow 0,25 und der Wert für Additive Manufacturing Information 0,21 betragen. Das Startup, das sich besonders auf Additive Manufacturing konzentriert, könnte eine Additive Manufacturing Knowhow Intensität von 3,8 und eine Additive Manufacturing Information Intensität von 0,9 haben. Die Regionalzeitung hingegen hätte eine Additive Manufacturing Knowhow Intensity von 0,0 und eine Additive Manufacturing Information Intensity von 0,05.
Darüber hinaus integrieren wir eine Hilfsspalte in unsere Daten als Interpretations- und Lesehilfe. Sie kategorisiert die Intensitäten von "niedrig" bis "sehr hoch". Im obigen Beispiel würde das Beratungsunternehmen als "niedrige" Intensität und das Startup als "sehr hohe" Intensität eingestuft werden.
Im Gegensatz zu einfacheren, binären Klassifizierungen ("additive Fertigung JA/NEIN") gibt webAI also zwei kontinuierliche Scores auf Unternehmensebene aus. Dies ermöglicht es, zwischen Unternehmen zu unterscheiden, in denen die additive Fertigung nur ein Randthema ist, und solchen, in denen sie eine zentrale Rolle spielt. Darüber hinaus können Unternehmen mit Produkten und Dienstleistungen, die auf der additiven Fertigung basieren oder mit ihr in Verbindung stehen, von solchen unterschieden werden, die lediglich Informationen zu diesem Thema bereitstellen. Die Nutzer der webAI-Daten können so leicht selbst bestimmen, wie und in welchem Umfang sich ein Unternehmen auf die additive Fertigung konzentrieren sollte, damit sie für sie relevant ist.
Beispielhaft für die DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) lässt sich sagen, dass 0,9 % der untersuchten Unternehmen eine Additive Manufacturing Knowhow Intensity von größer als 0,0 aufweisen und somit in irgendeiner Form Knowhow im Bereich der additiven Fertigung vermitteln. Die durchschnittliche Knowhow-Intensität der Unternehmen mit Knowhow liegt bei 0,44, wobei die Hälfte der Unternehmen einen Wert von unter 0,17 aufweist. Der Höchstwert liegt bei 4,0, wobei nur 15,8 % einen Wert von 1,0 oder höher erreichen.
Wie alle unsere webAI-Agenten wurde auch der webAI Additive Manufacturing Agent gemeinsam mit unabhängigen Fachexperten entwickelt und validiert. So stellen wir sicher, dass wir den webAI-Agenten mit echtem Expertenwissen trainieren und dass er anschließend Ergebnisse auf Expertenniveau liefert. Für diesen Agenten hat ISTARI.AI mit der Technischen Universität München zusammengearbeitet.
Die Validierung der Additive Manufacturing Intensity Scores wurde auch in der Studie Technology Mapping Using WebAI: The Case of 3D Printing durchgeführt, die von Forschern der Universität Mannheim, der Universität Gießen, der Universität Salzburg und der Technischen Universität München durchgeführt wurde.
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