TY  - THES
AB  - Die zunehmende Komplexität auf organisatorischer Ebene sowie die steigende Komplexität der Produkte stellt Unternehmen und ihre Industrieprojekte vor Herausforderungen. Einerseits sollen die Unternehmen bei der Planung der Projekte noch schneller reagieren und Entscheidungen über Ressourcen, Kompetenzen, Zeit und Geld treffen, um die Marktposition gegenüber der Konkurrenz zu behaupten. Andererseits lassen sich Industrieprojekte aufgrund ihrer Komplexität nicht ohne weiteres prospektiv abschätzen. Es gibt genügend Beispiele von Projekten in der Industrie, die aufgrund ihrer Komplexität falsch geplant wurden, deren Ressourcen nicht effizient verteilt und die Teams nicht hinsichtlich ihrer tatsächlichen Kompetenzen und Schnittmengen zusammengestellt wurden, weshalb die Anforderungen der Stakeholder und die Projektziele nicht erreicht werden konnten. Diese Situation führt dazu, dass Industrieprojekte verzögert werden oder scheitern, was Folgekosten und Imageschäden für das Unternehmen bedeutet. Um diese Situation zu überwinden, wird in dieser Dissertation einen systematischen Ansatz zur kompetenzbasierten Projektplanung von Industrieprojekten entwickelt, der moderne IT-basierte Werkzeuge und Lösungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung nutzt. Durch die Abfrage und Analyse von Informationen aus Qualitätsmanagementsystemen des Unternehmens zu Projektrollen, Kompetenzen von Teammitgliedern usw. und die Kombination und den Vergleich dieser Informationen mit den abgeschlossenen Projekten des Unternehmens können Rückschlüsse auf die Planung der zukünftigen Projekte gezogen werden. In dieser Arbeit wird die Möglichkeit untersucht, Werkzeuge und Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens und der Computerlinguistik einzusetzen, um den Projektmanager in der Projektplanungsphase bei der vorausschauenden genauen Schätzung der Ressourcen unter Verwendung der Informationen aus den Qualitätsmanagementsystemen zu unterstützen.
AU  - Ansari, Amirbabak
CY  - Wuppertal
DO  - 10.25926/BUW/0-931
DP  - Bergische Universität Wuppertal
KW  - Qualitätsmanagement
KW  - KI-Workflow
KW  - Projektmanagement
KW  - Verarbeitung natürlicher Sprache
KW  - NLP
KW  - Ontologie
KW  - Quality Management
KW  - AI Workflow
KW  - Project Management
KW  - Natural language processing
KW  - Ontology
LA  - ger
N1  - Bergische Universität Wuppertal, Dissertation, 2025
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2025
SP  - 1 Online-Ressource (XII, 202 Seiten)
T2  - Fakultät für Maschinenbau und Sicherheitstechnik
TI  - Entwicklung eines KI-basierten Workflows zur Unterstützung der Projektleitung hinsichtlich einer kompetenzbasierten Ressourcenplanung von Industrieprojekten
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:468-2-6524
Y2  - 2026-01-17T22:42:54
ER  -