Green Big Data nutzen

Digitalisierung und Industrie 4.0 trifft auf „grüne“ Technikbetriebe: Ein einmalig durchgeführter Lehrgang bereitet Berufstätige auf die steigenden Datenmengen in der Green Tech Branche vor. Er wird vom Green Tech Cluster und der FH JOANNEUM organisiert und startet mit dem ersten Modul im April 2018.

Massive Datenmengen stellen Unternehmen vor völlig neue Herausforderungen. In der Green Tech Branche bestehen diese Daten aus Informationen über neue Energieanlagen im Bereich der Mobilität, Stadtentwicklung oder des Werkstoffrecyclings. Intelligente Algorithmen suchen in den Datenmengen nach Mustern, um Optimierungsmöglichkeiten und neue Produkte sowie Geschäftsfelder zu erkennen. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Lehrgangs befassen sich mit der Analyse dieser gesammelten Daten. Transferprojekte, die gemeinsam mit Unternehmen umgesetzt werden, bieten einen direkten Wissenstransfer in die Praxis. Nach Abschluss können im Unternehmen Potenziale der Datennutzung erkannt und dahingehend Projekte umgesetzt werden.

Drei Teilnehmer – drei Beweggründe
Vor allem im Verkehrsbereich wachsen die Möglichkeiten der Nutzung von Big Data rapide. „Wir hoffen, mit den Inhalten des Lehrgangs ganz neue Projekte zu entwickeln und bestehende Projekte zu bereichern“, freut sich Karl-Heinz Posch auf den Lehrgang. Er ist Geschäftsführer der Forschungsgesellschaft Mobilität, die sich mit Möglichkeiten zur Transformation des öffentlichen Raums, Sharingkonzepten für Lastenräder, der Entwicklung von nationalen Programmen für nachhaltige Verkehrsplanung und vielem mehr befasst. Insgesamt nehmen neben Karl-Heinz Posch fünf Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des Unternehmens am Innovationslehrgang teil.

Auch das Unternehmen SPIN Tec GesmbH investiert viel Zeit in die Energie- und Umwelttechnik. Markus Plank, Mitarbeiter der Abteilung Forschung und Entwicklung, erwartet sich „einen Wissenszuwachs und Kenntnisse, um Informationen und Erklärungen eindeutiger abgeben und direkt eine Erhöhung des Qualitätsniveaus des Unternehmens gewährleisten zu können“. Auch die Bereiche Maschinenbau und Verfahrenstechnik sind bei SPIN Tec ein wichtiges Thema. Die Inhalte von „Green Big Data“ sollen dabei helfen, Projektideen innerhalb des Unternehmens weiter zu diskutieren und die Abwicklung von Kleinprojekten und komplexen Aufgaben zukunftstauglich zu machen.

In der Abfallaufbereitung spielt Big Data ebenfalls eine große Rolle. Die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und Auswertungen, die auf Use Cases bezogen sind, sowie die Integration von Machine Learning sind Unternehmensinhalte, die mit den Inhalten am Lehrgang in Verbindung stehen. „Ich erwarte mir Informationsaustausch und Networking mit den anderen Teilnehmerinnen und Teilnehmern sowie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Theorie und Praxis“, so Stefan Barowitsch über „Green Big Data“. Er ist als Manager Technical Documentation der Firma Komptech GmbH tätig.

Ablauf des Lehrgangs
Der Lehrgang ist in fünf Modulen aufgebaut und besteht aus der thematischen Einführung, den technischen und rechtlichen Hintergründen sowie wirtschaftlichen Anwendungen und Fallbeispielen aus verschiedenen Branchen. Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer können nicht nur auf das Wissen einer Hochschule zurückgreifen, sondern auf drei verschiedene Wissensträger. Lehrende des Departments für Angewandte Informatik und des Instituts Energie-, Verkehrs- und Umweltmanagement der FH JOANNEUM vermittelt dabei ihr Wissen genauso wie Professorinnen und Professoren der Montanuniversität Leoben und des Know-Center der TU Graz.

Der Lehrgang wird von der FFG gefördert. Ziel ist es, Kompetenzen in die Wirtschaft zu transferieren. Zuerst wurden dazu Industriebetriebe gesucht, für die das Thema relevant ist. Diese stellten Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zusammen, die die jeweiligen Kompetenzen benötigen und schickten diese an den Lehrgang. Unterstützt hat bei der Suche der Green Tech Cluster. „Green Big Data“ wird nur ein einziges Mal stattfinden, und zwar im Frühjahr 2018 bis zum Abschluss der letzten Transferprojekte im zweiten Quartal 2021.