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Ziel des Forschungsvorhabens war die Erhöhung der Effizienz und Effektivität von Suchanfragen in ERP-Systemen. Dabei sollte der Aufwand für den Nutzer reduziert und die Qualität der Ergebnisse verbessert werden. Die Erreichung der Ziele wurde durch die Entwicklung einer selbstlernenden, kontextbasierten Suchmaschine für ERP-Systeme realisiert. Mit der Berücksichtigung des Kontexts einer Suchanfrage, des Benutzerverhaltens und einer Ergebnisbewertung durch den Anwender wurde die Ergebnisqualität von Suchanfragen kontinuierlich gesteigert. Durch die Entwicklung eines Demonstrators wurde der Nutzen des Konzepts nachgewiesen, indem dieser in verschiedenen Szenarien erprobt und anhand einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung bewertet wurde.
Systeme (ERP/Enterprise-Resource-Planning) stellen in produzierenden Unternehmen das Rückgrat für die Auftragsabwicklung dar. Sie bilden den betrieblichen Informationsfluss vom Eingang der Kundenanfrage bis zum Versand des Produkts an den Kunden ab. Damit ein Unternehmen sämtliche Funktionalitäten nutzen kann, muss das ERP-System über die benötigten Funktionsmodule und die dazugehörigen Lizenzen verfügen. Viele kleine und mittlere Unternehmen besitzen nicht die nötigen personellen und finanziellen Ressourcen, um ihr ERP-System vollständig zu nutzen. Im schlimmsten Fall kommt das System dort lediglich zum Drucken von Belegen, wie Rechnungen, Lieferscheinen oder Auftragsbestätigungen zum Einsatz. Statt die Funktionalitäten etwa zur Bedarfsplanung in der Disposition anzuwenden, greifen manche Mitarbeiter lieber auf Microsoft-Excel-Tabellen zurück. Das erhöht die Systemkomplexität und macht zusätzliche Schnittstellen nötig.