IT-GESTÜTZT E WHITE-SPOT-ANALYSE - IAO Wiki
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F R A U N H O F E R - I N S T I T U T F Ü R A R B E I T S W I R T S C H A F T U N D O R G A N I S AT I O N I A O
D I E T E R S PAT H ( H R S G . ) , Y V O N N E S I W C Z Y K
IT-GESTÜTZTE WHITE-SPOT-ANALYSE
Potenziale von Patentinformationen am Beispiel Elektromobilität erkennen
FRAUNHOFER VERLAG
Dieter Spath (Hrsg.) Yvonne Siwczyk IT-gestützte White-Spot-Analyse Potenziale von Patentinformationen am Beispiel Elektromobilität erkennen
Kontaktadresse: Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation Nobelstraße 12, 70569 Stuttgart Telefon: 0711 970-2124, Fax: -2099 E-Mail: presse@iao.fraunhofer.de URL: www.iao.fraunhofer.de Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. ISBN: 978-3-8396-0091-7 Produktion, Umschlaggestaltung: Christine Bärthel, Anette Grimmel Druck und Weiterverarbeitung: IRB Mediendienstleistungen Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau IRB, Stuttgart Für den Druck des Buches wurde chlor- und säurefreies Papier verwendet. © by FRAUNHOFER VERLAG, 2010 Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau IRB Postfach 800469, 70504 Stuttgart Nobelstraße 12, 70569 Stuttgart Telefon: 0711 970-2500, Fax: -2508 E-Mail: verlag@fraunhofer.de http://verlag.fraunhofer.de Alle Rechte vorbehalten Dieses Werk ist einschließlich aller seiner Teile urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung, die über die engen Grenzen des Urheber- rechtsgesetzes hinausgeht, ist ohne schriftliche Zustimmung des Verlages unzulässig und strafbar. Dies gilt insbesondere für Vervielfäl- tigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen sowie die Speicherung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Warenbezeich- nungen und Handelsnamen in diesem Buch berechtigt nicht zu der Annahme, dass solche Bezeichnungen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und deshalb von jedermann benutzt werden dürften. Soweit in diesem Werk direkt oder indirekt auf Gesetze, Vorschriften oder Richtlinien (z.B. DIN, VDI) Bezug genommen oder aus ihnen zitiert worden ist, kann der Verlag keine Gewähr für Richtigkeit, Vollständigkeit oder Aktualität übernehmen.
Inhalt
Inhalt
1 Einführung 5
2 Patentdatenanalyse – Stand der Technik 7
2.1 Formen von Patentdatenanalysen 7
2.2 Tools zur IT-gestützten Patentdatenanalyse 12
2.2.1 Überblick 12
2.2.2 Patentdatenanalyse-Software im Detail 15
2.3 Umfrageergebnisse – Feedback aus der Wirtschaft 18
3 White-Spot-Analyse des Fraunhofer IAO 22
4 Praxisbeispiel Elektromobilität 26
4.1 Hintergrund 26
4.2 Analysierte Patentdaten - Batteriemanagementsysteme 28
4.3 Extraktion der Probleme und Lösungen 34
4.3.1 Manuell erstellte White-Spot-Matrix 34
4.3.2 IT-gestützte White-Spot-Matrix 37
4.4 Wirtschaftliche Potenziale der White Spots 46
4.4.1 Allgemeine Betrachtung 46
4.4.2 Mögliche unternehmensindividuelle Betrachtung 49
5 Zusammenfassung 52
6 Anhang 53
6.1 Literaturverzeichnis 53
6.2 URLs zur Patentdatenanalysesoftware 57
6.3 Bilder Problem-Lösungs-Matrix 58
6.4 Patentdokumente 62
6.5 Fragebogen zur Umfrage 2009 63
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse -2-
Abbildungsverzeichnis
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Bild 1: Beispiel für eine Patentstatistik 8
Bild 2: Branchenverteilung 18
Bild 3: Patentdaten im Entwicklungsprozess 19
Bild 4: Methodeneinsatz im Patentmanagement 20
Bild 5: Der White-Spot-Analyse-Prozess des Fraunhofer IAO 23
Bild 6: Hauptthemen im Datensatz 29
Bild 7: IPC-Klassen, speziell BMS 30
Bild 8: Die Top-15 der Patentanmelder im Bereich BMS 31
Bild 9: Früheste Priorität von 1993-2009 im Bereich BMS 32
Bild 10: Länderverteilung im Bereich BMS 32
Bild 11: Häufigste Schlüsselwörter 33
Bild 12: Manuell erstellte Problem-Lösungs-Matrix 35
Bild 13: Patentverteilung nach Fahrzeugtypen 36
Bild 14: Beispiel für eine Patentdokumentenansicht in Luxid® 38
Bild 15: Landkarte: welches Mittel hat welchen Zweck 39
Bild 16: Mit Hilfe von Luxid® erstellte Problem-Lösungs-Matrix 40
Bild 17: Auszug aus über Luxid® erstellten Problem-Lösungs-Matrix 41
Bild 18: Falsche White Spots 44
Bild 19: Mögliche White Spots 45
Bild 20: Allgemeine Markt-Bewertungsparameter 46
Bild 21: Unternehmensbezogene Bewertungsparameter 50
Bild 22: White-Spot-Potenziale im Vergleich 51
Tabelle 1: Gängige Patentdatenanalysen und was sie leisten 10
Tabelle 2: Anbieter von Softwarelösungen 13
Tabelle 3: Probleme und Lösungen, manuell 34
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse -3-
Abkürzungsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
BMS Batteriemanagementsystem
DL Dienstleister
DPMA Deutsches Patent- und Markenamt
EPO European Patent Office
EV(s) Electric Vehicle(s)
F&E Forschung und Entwicklung
FfE Forschungsstelle für Energiewirtschaft
HEV(s) Hybrid Electric Vehicle(s)
IAO Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation
IP Intellectual Property
IPC International Patent Classification
JPO Japan Patent Office
KMU Kleine und mittlere Unternehmen
NLP Natural Language Processing
OEM Original Equipment Manufacturer
PA Patentdatenanalyse
PHEV(s) Plug-in Hybrid Vehicle(s)
SAO Subject-Action-Object
SOC State of Charge
SPO Subjekt-Prädikat-Objekt
WIPO World Intellectual Property Organization
WS White Spot
XLS Microsoft Excel
XML Extensible Markup Language
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse -4-
Einführung
1 Einführung
Unerforschte Flecken auf einer geografischen Landkarte weckten schon vor
Jahrhunderten Anreize für die Entwicklung neuer Technologien: zur Erfor-
schung der Meere und Kontinente unserer Erde wurden beispielsweise leis-
tungsfähige Schiffe und Automobile sowie Navigationstechniken erfunden und
stetig weiterentwickelt. Heutzutage sind zwar die weißen, unerforschten Fle-
cken auf dem Globus weitestgehend verschwunden, aber in speziellen Techno-
logie- und Patentlandkarten werden sie auch heute noch entdeckt und für die
Entwicklung innovativer Produkte genutzt. Solche Landkarten visualisieren
zweidimensional die Beziehungen zwischen Analyseparametern. Verschiedenste
Parameter lassen sich sinnvoll in Beziehungen setzen und grafisch darstellen. So
kann eine Landkarte beispielsweise eine einfache Matrix sein, welche Firmen-
namen und Technologien gegenüberstellt. Oder die Landkarte zeigt die Häufig-
keit bestimmter Schlüsselwörter innerhalb eines Technologiebereiches in Form
von angedeuteten Tälern und Bergen, welche die Häufigkeit der Wörter in den
Patenten symbolisieren. Patente bieten sich für die Erstellung solcher Landkar-
ten besonders an, da ein Großteil der weltweit angewendeten Technologien
über Patentschriften verfügbar ist, die jedem Interessierten kostenlos zur Verfü-
gung stehen.
Die vorliegende Studie fokussiert sich daher auf die Nutzung von Patentdaten
zur Analyse einer Technologie. Sie zeigt im ersten Hauptteil auf, wie und mit
welchen Werkzeugen man Patente analysieren kann und welche Schlussfolge-
rungen sich aus den gewonnenen Daten ergeben. Abgerundet wird der einfüh-
rende Abschnitt mit den Ergebnissen einer Umfrage, welche den Nutzungsgrad
von Patentdatenanalysen und -werkzeugen in Unternehmen mit Sitz in
Deutschland aufzeigen. Im zweiten Hauptteil der Studie wird eine spezielle Pa-
tentdatenanalyse, die IT-gestützte White-Spot-Analyse des Fraunhofer IAO, de-
tailliert vorgestellt. Diese White-Spot-Analyse wird in zwei Schritten durchge-
führt: im ersten Schritt erfolgt die Erstellung der Problem-Lösungs-Landkarte in
Form einer Matrix und im zweiten Schritt die Bewertung der gefundenen freien
Flächen unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten.
Der erste Schritt der White-Spot-Analyse basiert ausschließlich auf Patentdaten,
da Patente sowohl technische Lösungen als auch die zugehörigen Probleme
beinhalten und sich damit besonders eignen, um wertvolle Informationen für
die lösungs- sowie problemorientierte Ideengenerierung zu liefern. Um jedoch
aus einer Vielzahl von Patenten möglichst effizient die jeweiligen Probleme und
Lösungen zu erfassen, sind IT-gestützte Verfahren und damit spezielle Text-
Mining-Werkzeuge nötig. Es hat sich jedoch gezeigt, dass auf dem Markt bis-
lang kein Werkzeug zur Verfügung steht, das über Schlüsselwörter oder Phra-
sen hinaus detailliert Probleme und Lösungen in einem Technologiefeld zur Ver-
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse -5-
Einführung
fügung stellt. So wurde vom Fraunhofer IAO in Kooperation mit der TEMIS
Deutschland GmbH eine sogenannte Skill CartridgeTM für Patente entwickelt,
womit gezielt die Probleme und Lösungen herausgesucht und für weitere Ana-
lysen zur Verfügung gestellt werden können.
Für den zweiten Analyse-Schritt, der Bewertung der wirtschaftlichen Attraktivi-
tät eines freien Technologiefeldes, werden zum Einen verschiedenste Marktda-
ten benötigt. Diese können zusätzlich zu gängigen Datenerhebungsmethoden
ebenfalls mit Hilfe von Text-Mining-Werkzeugen recherchiert werden. Zum An-
deren erfolgt die wirtschaftliche Bewertung zusätzlich unter Einbindung unter-
nehmensspezifischer Parameter, um den Unternehmen möglichst individuell
nutzbare Ergebnisse liefern zu können. Beispielsweise lassen positive Markt-
wachstumszahlen ein freies Technologiefeld in der Patentlandkarte vielleicht als
eine erfolgversprechende Entwicklungslücke erscheinen. Wenn ein Unterneh-
men über die Maße hinaus, beispielsweise für die Entwicklungsinfrastruktur
oder das personelle Know How investieren müsste, wäre eine Investition in die-
ses Feld eventuell weniger erfolgversprechend.
Um die Leistungen der White-Spot-Analyse in der Praxis aufzuzeigen, wurde im
dritten Hauptabschnitt der Studie eine Analyse am Beispiel Elektromobilität
skizziert. Im Rahmen der Analyse wurden die Probleme und Lösungen im Be-
reich Batteriemanagementsysteme IT-gestützt extrahiert und Möglichkeiten der
wirtschaftlichen Analyse aufgezeigt.
Den Abschluss der Studie bildet ein Ausblick auf geplante Weiterentwicklungen
der IT-gestützten White-Spot-Analyse.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse -6-
Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
2 Patentdatenanalyse – Stand der Technik
Die Zahl der Patentanmeldung nimmt weltweit stetig zu: so wurden allein beim
Deutschen Patent- und Markenamt DPMA im Jahr 2008 über 62.000 Patent-
anmeldungen eingereicht1, im Jahr 2007 waren es weltweit über 1,8 Mio. Pa-
tentanmeldungen, Tendenz steigend.2 Umso mehr die Zahl der Patente zu-
nimmt, umso schwerer wird es, den Überblick in einem Technologiefeld zu be-
halten und Patentdaten gezielt im F&E-Prozess und für strategische Unterneh-
mensentscheidungen zu nutzen.
Welche Informationen lassen sich aus Patentschriften extrahieren? 3 Patente lie-
fern zum Einen neben einer Problembeschreibung die jeweilige technische Lö-
sung und dienen somit als Informationsquelle. Somit lässt sich beispielsweise
das Risiko von Fehl- und Doppelentwicklungen minimieren. Zum Anderen lie-
fern sie Auskünfte beispielsweise über den technologischen Stand der Wettbe-
werber und lassen Markttrends erkennen. Um allerdings diese Informationen
aus den Patenten extrahieren zu können, müssen in der Regel in einem Techno-
logiefeld hunderte oder gar tausende Patente gelesen und analysiert werden,
ein aufwendiger Prozess. Abhilfe schaffen hier IT-gestützte Analysemethoden,
wie sie in der Praxis immer öfter eingesetzt werden. Die folgenden Kapitel ge-
ben einen Einblick in die Patentdatenanalyse sowie den ermittelten Stand der
Technik im Bereich der Analysesoftware.
2.1 Formen von Patentdatenanalysen
Für eine Patentdatenanalyse gibt es die verschiedensten Anlässe, daher können
sich die Analysen im Ergebnis deutlich unterscheiden. Patente werden bei-
spielsweise analysiert, um über die eigenen Entwicklungsmöglichkeiten oder
den Wettbewerb in einem Technologiefeld informiert zu sein (strategische
Wettbewerbsanalyse). 4 Eng damit verbunden ist die Verwendung der Patentin-
formationen zur technologischen Früherkennung (Trendanalysen). Da Patente
eine nahezu unerschöpfliche Informationsquelle darstellen, lassen sie sich auch
aktiv in den frühen Phasen der Produktentwicklung nutzen, zum Einen in der
Ideenfindung oder zum Anderen um bereits in der Ideenphase den Rechtsstand
1 Vgl. DPMA (2009)
2 Vgl. WIPO (2009)
3 Vgl. Mittelstädt (2009), S. 67 f.
4 Vertiefende Informationen zu Analyseanlässe in Schmoch, Grupp (1990), S. 161 ff. oder Wurzer (2003), S. 61 ff.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse -7-
Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
zu prüfen und „verletzungsfrei“ Produkte zu entwickeln (über sogenannte
Freedom-To-Operate-Analysen).
Mit einer Patentdatenanalyse wird in der Regel die quantitative Analyse von
Patenten in Verbindung gebracht.5 Für solche Analysen werden zumeist biblio-
grafische Patentdaten wie Abstract/Titel, Anmelder, Erfinder, Anmeldedatum
usw. der Patente genutzt.6 Folgendes Bild 1 zeigt als Beispiel eine Statistik über
die Patentanmelder in einem Patentdatensatz. Neben solch einfachen Auswer-
tungen lassen sich mehrere Parameter miteinander verknüpfen, um versteckte
Zusammenhänge zu erkennen. Beispielsweise könnten die Anmelderzahlen
noch mit Informationen über zugehörige Länder oder Jahreszahlen verknüpft
werden. Solche Zusammenhänge werden zum Teil über komplexe (Qualitäts-)
Kennzahlen errechnet, anhand derer sich letztendlich Patente untereinander
vergleichen und messen lassen.7
Bild 1:
Beispiel für eine
Patentstatistik
Neben quantitativen Analysen lassen sich Patente zusätzlich qualitativ untersu-
chen.8 Mittels einer qualitativen Analyse können über die bibliografischen Da-
ten hinaus in erster Linie technische Inhalte erfasst und Zusammenhänge her-
gestellt werden.
5 Vgl. Schramm, Bartkowski (2008) S. 4
6 Vgl. Fendt (1990), findet Anwendung in den gängigen Patentmanagement-Softwarelösungen, siehe Kapitel 2.2
7 Vgl. Burr et al. (2007), S. 158 ff.
8 Vgl. Trautwein (2006 ), S. 172 oder Kohn (2009)
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse -8-Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
Die gängigsten Patentdatenanalyse-Methoden, welche bereits IT-gestützt
durchgeführt werden, sind in Tabelle 1 aufgeführt. Die Analysemethoden sind
nach Komplexität aufgeführt, beginnend mit einfachen statistischen Analysen
bis hin zu komplexen Analysen, wie beispielsweise die White-Spot-Analyse. Zu
den einfachen Analysen lassen sich alle Verfahren zählen, bei denen aus den
Patentinformationen einzelne Parameter extrahiert werden und diese auf Häu-
figkeiten untersucht werden. Beispielsweise welcher Patentanmelder in einem
bestimmten Zeitraum die meisten Patente angemeldet hat, welche IPC-Klassen
in einem betrachteten Patentfeld am häufigsten aufgeführt werden oder wie
oft ein Patent in anderen zitiert wird. Letztere sogenannte Zitationsanalysen
können zusätzlich sehr aufwendig gestaltet werden, wenn man beispielsweise
verstärkt den Inhalt der Patente betrachtet oder darüber hinaus sonstige Quel-
len hinzuzieht.
Sobald man erste inhaltliche Analysen vornimmt, und sei es nur um die häufigs-
ten, zusammenhängenden Schlüsselwörter (Keywords) aus einem Patenttext zu
extrahieren, benötigt man erste Text-Mining-Methoden.9 Für Freedom-To-
Operate-Analysen, wie Analysen zur Ermittlung des frei nutzbaren Standes der
Technik genannt werden, werden neben technischen Detaildaten zusätzlich
rechtliche Daten über den Stand des Patentes benötigt.10 Nur die Kombination
dieser Daten lässt verlässliche Aussagen über den Stand der Technik und damit
mögliche Entwicklungsfelder für neue Produkte treffen, die nicht den Schutz-
raum bestehender Patente verletzen.11
Patentlandkarten visualisieren relevante Patentinformationen auf einen Blick,
wobei in der Regel zwei oder mehr Parameter miteinander in Beziehung ge-
bracht und dargestellt werden können. Die Visualisierung erfolgt unterschied-
lich: Landkarten mit einfachen Matrix-Darstellungen über Netz- und Bezie-
hungskarten bis hin zu aufwendigen 3-D-Darstellungen konnten in der Literatur
gefunden werden. Damit eignen sich die Landkarten für verschiedenste Analy-
seziele, wie auch die Software-Anwendungen zeigen (vgl. Kapitel 2.2). So wer-
den beispielsweise für ein technologieorientiertes Roadmapping bis zu vier Pa-
tentlandkarten genutzt:12 eine Landkarte, um Beziehungen zwischen Hauptak-
teuren in einem Technologiefeld an Hand von Schlüsselwörtern aufzuzeigen
oder um den technologischen Know-How-Fluss zwischen den Hauptakteuren
darzustellen.
9 Zu Text Mining vgl. Kapitel 2.2 und 3
10 Zum rechtlichen Stand eines Patentes: ob es angemeldet, offengelegt, erteilt, aufrechterhalten oder aufgegeben wurde, wer der
aktuelle Patentinhaber ist usw.
11 Beispiel für Biotechnologie Walter (2008), S. 2 ff.
12 Vgl. Lee et al. (2009), S. 773 ff.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse -9-Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
Tabelle 1:
Analysemethode Beispiel Bemerkung
Gängige Patentda-
tenanalysen und was
wer ist Technologieführer
sie leisten Analyse der Anmelder
(meisten Patente)?
i.d.R. einfache statistische Methoden
allg. wer Patentanmelder?
in welchen Ländern werden
Länderanalyse
wieviele Patente angemeldet ja nach Analyseziel Bildung
von Kennzahlen durch die
Klassenanalyse IPC-Übersichten Kombination mehrerer
Parameter => Ansätze für
in welchen Jahren wurden qualitative Bewertung der
wieviele Patente angemeldet? Patentsituation
Trendanalyse In welchen Jahren wurden in
welchen Ländern wieviele
Patente angemeldet?
Wie oft wird ein Patent in
Zitationsanalyse
anderen zitiert?
Text Mining hauptsächlich
Welches sind die Top-25
Keyword-Analyse auf Basis statistischer
Keywords?
Verfahren
… … …
Text- und Data-Mining-Methoden
Nutzung des insbesondere zur
Freedom-To-Operate- Patentrechtsstandes: welche Vermeidung von
Analyse Patente sind Stand der Technik Patentverletzungen bereits in
und welche aktiv? der frühen Phase
Zusammenhänge erkennen:
Text Mining-Verfahren
z.B. welcher Wettbewerber hat
Patentlandkarte kombiniert mit statistischen
welche Patente im Keyword-
Analysen; Visualisierung
Cluster
Zusammenhänge über
Text Mining-Verfahren
Patentdaten hinaus erkennen:
kombiniert mit statistischen
White-Spot-Analyse (FhG welche wirtschaftlich
Analysen auf Basis von
IAO) attraktiven, ungelösten
Patent- und Marktdaten;
Probleme gibt es in einem
Visualisierung
Technologiefeld
Die White-Spot-Analyse des Fraunhofer IAO basiert ebenfalls auf einer Landkar-
te: in der ersten Analysephase werden den beschriebenen Problemen die ent-
sprechenden Lösungen gegenübergestellt und über eine Matrix visualisiert.
Die erste Phase der White-Spot-Analyse, die Gegenüberstellung von Parame-
tern und deren anschließende Analyse (z.B. Problem-Lösungs-Matrix oder An-
wendung-Funktions-Matrix), ist keine grundsätzlich neue Methode. Hauptsäch-
lich manuell durchgeführt wurde sie beispielsweise bereits in Japan, wofür ein
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 10 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
Leitfaden vom japanischen Patentamt erstellt wurde.13 Aber auch in Deutsch-
land wird das Prinzip angewendet, wie ein Technologiebericht zur Nanotechno-
logie des VDI zeigt.14 Bei den recherchierten White-Spot-Analysen beschränkt
man sich in der Regel jedoch an Hand von einzelnen Wörtern oder Phrasen auf
eine relativ grobe Betrachtungsebene. Solche beschreibenden Wörter oder
Phrasen können beispielsweise „Auswurfvorrichtung“ oder „gummiartige
Oberfläche“ sein, welche häufig in Patenten genannt und daher in der Analyse
als umschreibende Begriffe aufgeführt werden. Will man eine Technologie je-
doch detailliert betrachten, d.h. wissen wofür eine „Auswurfvorrichtung“ bei-
spielsweise gut sein soll, müssten deutlich mehr Informationen zur Verfügung
gestellt werden.
Zusätzlich werden bei bisherigen qualitativen Patentanalysen selten Marktin-
formationen hinzugezogen, um neben technologischen auch wirtschaftliche
Aspekte in die Analyse mit einzubeziehen. Diesen Schritt geht man bei der Whi-
te-Spot-Analyse des Fraunhofer IAO: die generierte Landkarte wird im nächsten
Schritt auf freie Flächen, d.h. Felder ohne patentierte Problem-Lösungs-
Kombinationen in Bezug auf das wirtschaftliche Potenzial untersucht. Damit
geht die White-Spot-Analyse über die ausschließliche Analyse von Patentdaten
hinaus. In Tabelle 1 wird die White-Spot-Analyse daher als eigenständige Ana-
lysemethode aufgeführt, um insbesondere den Aspekt der Einbindung von
nicht patentbezogenen, wirtschaftlichen Daten sowie den stärkeren Fokus auf
technische Details hervorzuheben.
Die Kombination von Patent- und Marktdaten ist ebenfalls nicht grundsätzlich
unbekannt, sondern wird im IP-Management allgemein eingesetzt. Beispiels-
weise werden Patent- und Marktdaten im Rahmen von Patentportfolio-
Analysen oder in Patentbewertungsprozessen kombiniert.15 Insbesondere der
Fokus auf Patentbewertungsprozesse nimmt an Bedeutung zu. Da Patentbe-
wertungsfragen jedoch ein eigenständiges, komplexes Thema sind und den
Rahmen der Arbeit sprengen würden, soll an dieser Stelle nicht weiter darauf
eingegangen werden.
13 Vgl. JPO (2000), S. 24 ff.
14 Vgl. Luther et al. (2004), S. 208 ff.
15 Vgl. Fabry et al. (2006), S. 217 und Ensthaler, Strübbe (2006), S. 3
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 11 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
2.2 Tools zur IT-gestützten Patentdatenanalyse
2.2.1 Überblick
In den letzten Jahren wurden zunehmend spezielle Patentdatenanalyse-
Werkzeuge entwickelt, die neben statistischen Häufigkeitsanalysen unter Nut-
zung bibliografischer Patentdaten ebenfalls inhaltliche Analysemöglichkeiten
bieten. So verfügt bereits fast jedes lizenzpflichtige Patentrecherche-Tool für
einfache Häufigkeitsanalysen über eine Auswahl an Patentanalysewerkzeugen.
Für komplexere Analysen, insbesondere wenn es um die Analyse des Inhaltes
von Patentdokumenten und möglichen Zusammenhängen geht, werden insbe-
sondere Text- und Data-Mining-Methoden genutzt.16
Mittels Text- und Data-Mining-Algorithmen lassen sich aus Patenten beispiels-
weise relevante Schlüsselwörter (Keywords) oder -phrasen extrahieren, welche
eine Technologie grob beschreiben. Diese Algorithmen basieren dabei auf Me-
thoden der Linguistik, speziell der Computerlinguistik sowie dem sogenannten
Natural Language Processing (NLP), um den Inhalt der Dokumente sinnvoll er-
fassen zu können.17 Man spricht hierbei auch von einer semantischen Patent-
analyse. Zur sinnvollen Inhaltserfassung ist neben der Auswertung einzelner
Wörter das Erkennen von Ähnlichkeiten und Zusammenhänge von Textpassa-
gen erforderlich. Dabei sollen ähnliche Inhalte nicht nur innerhalb eines Doku-
mentes, sondern auch darüber hinaus in weiteren Dokumenten erfasst und er-
kannt werden. Für diese Inhaltesextraktion werden spezielle Algorithmen ge-
nutzt, welche die Dokumente „verstehen“ und sinnvoll einander zuordnen,
d.h. klassifizieren oder clustern („automatisch klassifizieren“)18. Die Algorith-
men werden je nach Eignung und gewünschter Ergebnisgenauigkeit eingesetzt,
wobei insbesondere vektorbasierte Methoden angewendet werden (sog. Sup-
port Vector Machines).19
Die Ergebnisse der Text-Mining-Analysen werden in der Regel zur besseren
Übersicht über Landkarten grafisch visualisiert (sog. „Mapping“), um wichtige
Details auf den ersten Blick sichtbar zu machen.20
Verschiedene Software-Lösungen für die Verarbeitung von Patentdaten werden
derzeit angeboten, wobei man grob zwischen Recherche-, Analyse- sowie all-
16 Patendaten liegen in der Regel gut strukturiert vor, sobald jedoch neben Patentdatenbanken weitere Informationsquellen genutzt
werden (WWW, Veröffentlichungen, …) und unstrukturierte Daten vorliegen wird Text Mining statt Data Mining verwendet, vgl.
Zeller (2003), S. 124
17 Vgl. Chen, Roco (2009), S. 28 f. oder Kao, Poteet (2007), S. 1 ff. oder Möhrle et al. (2003), S. 239
18 Beim Klassifizieren werden die Dokumente den bereits vordefinierten Kategorien zugeordnet; beim Clustern werden die Kategorien
jedoch auf Basis des Text-Inhaltes selbst erstellt. Vgl. Fall, Benzineb (2002), S. 9 ff.
19 Vgl. Joachims (1998)
20 Vgl. Bettray (2008), S. 5 f.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 12 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
gemein Management-Tools unterscheiden kann.21 Die folgende Tabelle 2 listet
Software-Lösungen auf, die entsprechend der Fokussierung auf Patentdaten-
analysen für Recherchen und einfache Analysen sowie komplexere, größtenteils
semantikbasierte Analysen geeignet sind. Zusätzlich gibt die Tabelle Aufschluss,
welche Tools kostenlos zu nutzen sind und für welche Lizenzgebühren anfallen.
So sind insbesondere Recherche- und Cluster-Tools kostenfrei verfügbar, für
Analysetools lassen sich zum Teil kostenfreie Testzugänge nutzen (je nach An-
bieter unterschiedlich).
Recherche/ kosten-
Produktname Anbieter Maps
stat. Analysen pflichtig
DELPHION Thomson Reuters X X
Innography IP Strategy Innography X X X
Invention Navigator SIP GmbH X tlw. X
IPInquest IP Century AG X X X
KMX Patent Analytics Suite Treparel Information Solutions B.V. X X X
Matheo Analyzer Matheo-Software X X X
M-CAM Doors M-CAM, Inc. x X
Setrue Patent Search (beta) Transformer Software Ltd. X
ThemeScape (ehemals Aureka!) Thomson Reuters X X
PATENTATLAS IPB Corporation X tlw. X
PatentCluster PatentCluster.com X
Patentexplorer, Patentstrategist InTraCoM GmbH X X X
PatentLabII (in Kombination mit DELPHION) Wisdomain, Inc. X X
Patent Matrix®, Spore®-Search Neopatents X X X
Portfolio DSS Enterprise solution PatentCafe X X X
VantagePoint Search Technology, Inc. X X X
Sonstige Anbieter (ohne Patentmanagement-Hintergrund)
ConWeaver ConWeaver GmbH X X X
Knowledgist/Goldfire InventionMachine X X
LexiQuest Mine/ PASW Text Analytics SPSS X X X
Luxid® TEMIS Group X X X
SWAPit DocM INER Fraunhofer FIT X X X
Tabelle 2: Anbieter von Softwarelösungen zur Patentdatenanalyse und was sie leisten
Die in Tabelle 2 aufgeführten Software-Lösungen werden größtenteils von Be-
ratungsunternehmen, welche Patentdatenanalysen für Unternehmen anbieten,
genutzt und teilweise extra für diese Zwecke programmiert.22 Viele der Soft-
warelösungen sind zudem über ein US-Patent geschützt. Aber auch allgemein
zu den Analysemethoden lassen sich Patente finden: beispielsweise hat im Jahr
21 Vgl. Dou et al. (2005), S. 210 ff. oder Fall, Benzineb (2002), S. 33 ff.
22 Vgl. auch Kapitel 2.3
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 13 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
2008 die Firma IBM ein Verfahren zur Identifizierung von freien Flächen (White
Spaces) aus Patentdokumenten beim US-Patentamt angemeldet, das sich noch
in der Prüfungsphase befindet.23 Das Verfahren von IBM basiert dabei auf der
Extraktion und Analyse häufig auftauchender Begriffe und Phrasen in den Pa-
tentdokumenten sowie dem Aufbau einer Taxonomie. Damit unterscheidet sich
das Verfahren im Basisansatz von der White-Spot-Analyse des Fraunhofer IAO,
wie Kapitel 3 zeigen wird. Des Weiteren sind mehrere Patente speziell zu Text-
Mining-Verfahren zu finden, welche wiederum Einsatz in den entsprechenden
Software-Anwendungen finden.
23 US 2008/0195568 A1
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 14 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
2.2.2 Patentdatenanalyse-Software im Detail
Delphion:
PatentLabII in Kombination mit Delphion ist ein Recherche-
und Analysetool, welches primär statistische Analysen auf
Basis bibliografischer Daten zur Verfügung stellt.
Innography IP Strategy:
Recherche-, Analyse- und Management-Tool, das über eine
Vielzahl an Analyse- und Visualisierungsoptionen verfügt.
Beispielsweise können Technologietrends, Markt- oder
Wettbewerberlandkarten können dargestellt werden.
Invention Navigator:
Recherche- und Analysetool mit eigener Datenbank, wobei
insbesondere statistische Analysen möglich sind.
IPInquest:
semantikbasiertes Recherchetool, welches nicht nur Patentin-
formationen sondern weitere, vom Nutzer zur Verfügung
gestellte Quellen nutzt. Unternehmen können so ihr internes
Fachwissen ebenfalls in den Rechercheprozess einbinden.
KMX Patent Analytics Suite:
semantikbasiertes Recherche- und Patentanalysetool, das
über eine Vielzahl an Analyse- und Visualisierungsoptionen
verfügt. Das Tool lässt sich über Patentdaten hinaus ebenfalls
für die Verarbeitung unstrukturierter Texte nutzen.
Matheo Analyzer:
Patentanalysetool, das einfache statistische Analysen sowie
Cluster- und Mapping-Funktionen bietet. Wobei die Land-
karten nicht wie z.B. ThemeScape Keyword-Beziehungen vi-
sualisieren, sondern nach IPC-Klassen oder Patentanmeldern
Beziehungen darstellen.
M-Cam Doors:
Patentanalyse- und Risikomanagementool, das insbesondere
Freedom-To-Operate-Aspekte in der Analyse berücksichtigt.
Setrue Patent Search:
ist ein natürlich sprachliches Online-Recherchetool, das wie
PatentCluster ebenfalls über eine Clusterfunktion verfügt.
Zusätzlich lassen sich mit Hilfe verschiedener Filter die Paten-
te nach Patentanmelder oder Anmeldejahr anzeigen.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 15 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
ThemeScape:
semantikbasiertes Recherche- und Analysetool, mit welchem
sich Ergebnisse in plastischen Patentlandkarten darstellen las-
sen. Die Patentlandkarten nehmen dabei insbesondere Bezug
auf extrahierte Schlüsselwörter und lassen unterschiedliche
Analyseebenen zu (Grob-/Feinanalyse).
Patentatlas:
Semantikbasiertes Online-Analysesystem, das einen schnellen
Überblick über ein Technologiefeld verschafft. Dazu werden
Keywords extrahiert und ihre Ähnlichkeit zu einer Ver-
gleichsgruppe in einem sog. Keyword Prevalence Chart dar-
gestellt. Zusätzlich lassen sich dem Tool die Top-
Patentanmelder und ihre Technologien, Zusammenfassun-
gen der Patente sowie hierarchische Strukturen zwischen
den Patenten entnehmen.
PatentCluster:
ist ein Online-Recherchetool, welches die Ergebnisse von
Suchanfragen inhaltlich automatisch klassifiziert. So lassen
sich auf den ersten Blick die Hauptthemenbereiche in einem
Technologiefeld erkennen.
Patentexplorer:
Recherche- und Analysetool, das eine Vielzahl an insbeson-
dere statistischen Analyse- und Visualisierungsoptionen zur
Verfügung stellt.
Patent Matrix:
Patentanalysetool, das speziell Landkarten von Patentansprü-
chen erstellt.
Portfolio DSS:
Patentmanagementsoftware mit Analysefunktion (Portfolio-
analyse) für strategische Geschäftsentscheidungen; liefert
beispielsweise eine Kunden-Produkt-Landkarte.
VantagePoint:
semantikbasiertes Recherche- und Analysetool, das nicht nur
Patentdaten sondern auch unstrukturierte Daten verarbeiten
kann. Verfügt über eine Vielzahl an Visualisierungsoptionen
(statistische Analysen, Landkarten).
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 16 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
In der Regel nutzen die aufgeführten Software-Lösungen die Extraktion der
häufigsten, einfach zusammenhängenden Schlüsselwörter (Keywords, Keyphra-
sen). Technische Details lassen sich jedoch nur inhaltlich begrenzt darstellen.
Des Weiteren müssen die häufigsten Schlüsselwörter oder -phrasen im Doku-
ment nicht unbedingt die relevantesten sein, spiegeln also mitnichten den In-
halt des Patentes wider.24 Daher vereinfachen Keyword-Analysen nur bedingt
die Einbindung von Patentinformationen in den Produktentwicklungsprozess,
da der genaue Patentinhalt weiterhin schon zu Beginn der Analyse manuell er-
fasst werden muss.
Die IT-gestützte White-Spot-Analyse des Fraunhofer IAO hat daher zum Ziel,
qualitativ hochwertige Informationen über den technischen Inhalt der Patente
zur Verfügung zu stellen, sowie diese mit weiteren, nicht patentbezogenen In-
formationen zu verknüpfen.
In Tabelle 2 sind noch weitere Software-Lösungen aufgeführt, die jedoch kei-
nen speziellen Patentmanagement-Bezug haben. Dabei handelt es sich um se-
mantikbasierte Werkzeuge für die Suche in Texten und Datenbanken insbeson-
dere in Bezug auf Wissensmanagementanwendungen, wie z.B. ConWeaver,
LexiQuest Mine oder SWAPit DocMINER. Zusätzlich bieten einige Tools die
Möglichkeit zur inhaltlichen Analyse der recherchierten Informationen, wie z.B.
Luxid®. Auf die Möglichkeiten von Luxid® wird in Kapitel 3 und 4 detailliert
eingegangen, da Luxid® den Rahmen für die entwickelte Patent Skill Cartrid-
ge™ liefert. Mit Hilfe von Knowledgist lassen sich speziell technische Informa-
tionen aus Texten extrahieren, wobei ebenfalls speziell nach Problem-Lösungs-
Kombinationen in den Texten gesucht wird (über SAO-Strukturen, vgl. Kapi-
tel 3).
24 Vgl. Li et al. (2009) S. 5200-5204
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 17 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
2.3 Umfrageergebnisse – Feedback aus der Wirtschaft
Das Fraunhofer IAO führte im Frühjahr 2009 eine Umfrage zur Patentdatenana-
lyse durch, um den Bedarf von Unternehmen an Patentanalysen und Werkzeu-
gen hierfür sowie den aktuellen Nutzungsgrad verschiedener Methoden zu er-
mitteln. Der Schwerpunkt wurde insbesondere auf die Anwendung von Patent-
informationen im frühen F&E-Prozess gelegt. Die Umfrage wurde über einen
schriftlichen Fragebogen an über 200 Unternehmen durchgeführt und anony-
misiert ausgewertet. Hauptsächlich beteiligten sich Unternehmen aus den in
Bild 2 aufgeführten Branchen an der Beantwortung der Fragen.
Bild 2:
Branchenverteilung Teilnehmende Unternehmen, Branchen
14%
Automotive
Maschinen-
14% 43%
/Anlagenbau
Zulieferer (ohne
Automotive)
Sonstige
29%
Im ersten Abschnitt des Fragebogens wurde ermittelt, ob und in welchen Pha-
sen des F&E-Prozesses Unternehmen Patentdaten für ihre Produktentwicklung
nutzen. Die Umfrage ergab, dass die meisten Unternehmen Patente bereits in-
tensiv zur Ideenfindung, zum Produktkonzeptentwurf sowie für Wettbewerber-
analysen nutzen (vgl. Bild 3). Zielmarktanalysen werden von den befragten Un-
ternehmen bislang nicht mit Patentinformationen selbst erstellt, aber sie sollen
zukünftig verstärkt in die Analyse einbezogen werden. Für Prognosen, wie sich
Technologiefelder in den nächsten Jahren entwickeln werden, nutzen Unter-
nehmen kaum Patente und planen dies auch in Zukunft nicht verstärkt zu tun.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 18 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
Bild 3:
Patentdaten im In welchen Abschnitten des Entwicklungsprozesses werden
Entwicklungsprozess Patentdaten genutzt
%
100
bereits
80
genutzt
60
geplant zu
40 nutzen
20 nie genutzt
0
A B C D E
Wettbewerberanalysen
Technologieprognosen
Zielmarktanalysen
Produktkonzeptentwurf
strategische Ideenfindung
Zusammengefasst lässt sich also sagen, dass Patentinformationen im F&E-
Prozess bereits rege genutzt werden, aber insbesondere der Bereich Technolo-
gieprognosen ausgebaut werden kann. Grundsätzlich werden Patentdaten so-
mit als wichtige, unerlässliche Informationsquelle gesehen.
Der zweite Kernbereich des Fragebogens sollte ermitteln, welche Methoden der
Patentanalyse Unternehmen nutzen und ob für diese Methoden bereits eine
spezielle Software bekannt ist sowie zum Einsatz kommt. Die Ergebnisse der
Methoden-Abfrage sind in Bild 4 aufgeführt.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 19 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
Bild 4:
Methodeneinsatz im Methodeneinsatz im Patentmanagement
Patentmanagement
%
100
80
60
s elbs t durchgeführt
40
über DL
20 nicht einges etzt
nicht bekannt
0
A B C D E F
Datenbankrecherchen
Analysen
Einfache statistische
Patentlandkarten -
Technologieanalysen
Zitationsanalysen
Freedom-To-Operate-
Analysen
Patentlandkarten -
Wettbewerberanalysen
Die meisten Unternehmen führen neben Recherchen und einfachen statisti-
schen Analysen insbesondere Freedom-To-Operate-Analysen selbst durch und
verfügen damit über die entsprechende Methodenkompetenz. An Dienstleister
(DL) werden insbesondere komplexere Analysen beispielsweise mit rechtlichem
Bezug wie Freedom-To-Operate-Analysen vergeben. Zitationsanalysen und
Analysen über Patentlandkarten oder White-Spot-Analysen, sei es um einen
Überblick über Wettbewerber oder Technologien zu erhalten, werden hingegen
nicht eingesetzt. Zum Teil sind Patentlandkarten sogar überhaupt nicht be-
kannt. Dies ließe sich damit begründen, dass die Erstellung von Patentlandkar-
ten oder Zitationsanalysen komplex und zeitintensiv ist sowie entsprechendes
Fachwissen erfordert, worüber insbesondere KMU in der Regel nur begrenzt
verfügen. Besonders positiv hingegen ist die breite Anwendung klassischer
Analysemethoden, insbesondere auch die spezielle Berücksichtigung von Ver-
letzungsfragen bereits in den frühen Innovationsphasen.
Zur Umsetzung der Analysen wird von den Unternehmen auf verschiedene spe-
zielle Werkzeuge zurück gegriffen: Recherchen und einfache statistische Analy-
sen sowie Freedom-To-Operate-Analysen basieren beispielsweise auf der Nut-
zung von DEPATISNET, EPOLINE, IP4me (AZ Software), STN International sowie
allgemeinen Internetrecherchen. Spezielle Patentanalyse-Werkzeuge sind den
Unternehmen kaum bekannt und können daher auch nicht genutzt werden.
Zum Vergleich: Kontakte mit verschiedenen Anbietern von Patentdatenanalysen
ergaben hingegen, dass neben einfachen Recherchetools zusätzliche Software-
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IT-gestützte White-Spot-Analyse - 20 -Patentdatenanalyse – Stand der
Technik
Lösungen wie ThemeScape oder Vantage Point verwendet werden, zum Teil
sogar eigene Software-Entwicklungen zum Einsatz kommen. Somit herrscht bei
den Unternehmen in Bezug auf Software-Lösungen und ihre Potenziale ein
starkes Informationsdefizit im Vergleich zu den Anbietern von Patentdatenana-
lysen.
Das Interesse der Unternehmen, mehr Informationen über komplexe Patenda-
tenanalysen, insbesondere White-Spot-Analysen, zu erhalten, ist enorm: aus-
nahmslos alle Befragten wünschten sich tiefer gehende Informationen. Dieses
Bedürfnis haben auch Anbieter von Weiterbildungsprogrammen im Patentma-
nagement erkannt, wie Seminarausschreibungen speziell zum Thema Patent-
landkarten zeigen.25
25 Beispielsweise „Patent Mapping & Landscaping – erweiterte Möglichkeiten der Recherche und grafischen Darstellung“, Veranstal-
tung von premevent, Referenten von Wurzer & Kollegen GmbH, Termine 07.10.2009 oder 04.11.2009
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 21 -White-Spot-Analyse des
Fraunhofer IAO
3 White-Spot-Analyse des Fraunhofer IAO
Die White-Spot-Analyse des Fraunhofer IAO erfolgt in zwei Schritten: im ersten
Schritt erfolgt die IT-gestützte Extraktion von Problem-Lösungs-
Zusammenhängen aus Patenttexten, welche in einer Matrix gegenüber gestellt
werden. Anschließend erfolgt im zweiten Schritt die Bewertung der freien Flä-
chen in der Matrix (White Spots) unter technischen und wirtschaftlichen Ge-
sichtspunkten. Diese Analyse ermöglicht eine Aussage darüber, ob und welche
freie Flächen in der Matrix ein gewisses Entwicklungspotenzial für ein Unter-
nehmen aufweisen. Alle Schritte im Rahmen der White-Spot-Analyse werden
im folgenden Bild 5 dargestellt.
Zu Beginn der White-Spot-Analyse erfolgt eine Patentrecherche, welche den
Datensatz für die eigentliche Analyse zur Verfügung stellt (Datenübertragung
über XML-Format). Auf den ersten Patentrechercheprozess soll an dieser Stelle
nicht näher eingegangen werden, sondern der Analyseprozess an sich in den
Mittelpunkt der Betrachtung gerückt werden. Die Analyse erfolgt iterativ, d.h.
einige Teilprozesse werden mehrmals durchlaufen, um die Qualität der Ergeb-
nisse zu erhöhen. Ein Kernproblem ist jedoch unter anderem die Verlässlichkeit
der Rechercheergebnisse. Bei ersten einfachen Suchanfragen erhält man nur
einen Bruchteil der relevanten Schutzrechte und somit keine verlässliche Aussa-
ge über den relevanten Stand der Technik. Des Weiteren muss sich ein Recher-
cheur im relevanten Themenfeld erst entsprechende Suchbegriffe und logische
Kombinationen erarbeiten, falls diese nicht schon vorliegen.
Zur automatisierten Inhaltsextraktion im Rahmen der White-Spot-Analyse wird
auf Luxid® zurück gegriffen, ein spezielles Text-Mining-Tool, welches sich nicht
nur für die Analyse strukturierter Patentdaten sondern auch zur Analyse un-
strukturierter Daten eignet. Damit lässt sich Luxid® nicht nur für die Patentda-
tenanalyse, sondern auch zur Bearbeitung, insbesondere Recherche marktbe-
zogener Daten nutzen.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 22 -White-Spot-Analyse des
Fraunhofer IAO
Bild 5: Der White-Spot-Analyse-Prozess des Fraunhofer IAO im Detail
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 23 -White-Spot-Analyse des
Fraunhofer IAO
Die automatisierte Extraktion der Probleme und Lösungen erfolgt dabei im Ana-
lyseprozess nicht über einzelne SAO-Strukturen (Subjekt-Aktion-Objekt, z.B.
„Vorrichtung öffnet Verschluss“).26 Stattdessen wurde von TEMIS Deutschland
AG in Kooperation mit dem Fraunhofer IAO eine spezielle Patent Skill Cartrid-
ge™ für Luxid® entwickelt, deren Hauptaufgabe es ist, mittels definierter Vor-
gaben Probleme und Lösungen aus den Patenttexten separat zu extrahieren.
Zum Beispiel erkennt Luxid®, dass nach der Phrase „In order to prevent…“ ei-
ne Problembeschreibung kommen könnte, oder nach „…comprising…“ die Er-
findung, also die Lösung, beschrieben sein könnte. Damit werden pro Patent
mehrere Phrasen extrahiert, welche Problem- und Lösungsaspekte beschreiben.
Teilweise werden auch Probleme und Lösungen extrahiert, welche den Stand
der Technik beschreiben und aussortiert werden müssen. Der Nutzer kann das
Extraktionsergebnis entsprechend entweder akzeptieren oder ändern, falls das
extrahierte Problem oder die Lösung nicht relevant sein sollte.
Neben den Problemen und Lösungen können für weitere Analysen wichtige
bibliografische Daten wie Patentanmelder, Anmeldedatum usw. extrahiert wer-
den. Das Besondere an der Patent Skill Cartridge™ ist, dass sie unabhängig
vom zu analysierenden Thema ist und daher weitestgehend ohne eine themen-
spezifische Sammlung von Konzepten und Zusammenhängen (sog. Ontologie)
auskommt.27 Des Weiteren lässt sie sich kontinuierlich erweitern und sich somit
das Analyseergebnis iterativ verbessern.
Die Gegenüberstellung der extrahierten Probleme und Lösungen erfolgt über
eine von Luxid® erstellte Problem-Lösungs-Matrix, welche zu jedem Problem
eine Lösung und die Anzahl der Patentdokumente in diesem Feld aufzeigt. Pa-
rallel zur Problem-Lösungs-Matrix lassen sich klassische statistische Analysen
durchführen, beispielsweise welche Unternehmen die meisten Patente ange-
meldet haben. Ebenso lassen sich einfache Entwicklungstrends an Hand der
Anmeldedaten ermitteln. Die erfassten statistischen Daten gehen in die ab-
schließende Bewertung der freien Flächen ein.
Die Problem-Lösungs-Matrix wird im nächsten Schritt auf freie Flächen unter-
sucht, insbesondere das wirtschaftliche Potenzial der freien Flächen. Zur Bewer-
tung des wirtschaftlichen Potenzials werden definierte Bewertungskriterien ge-
nutzt, welche je nach Relevanz unterschiedlich gewichtet werden können. Die
Bewertungsparameter werden dabei grob in marktbezogene und unterneh-
mensspezifische Kriterien aufgeteilt und können je nach gewünschter Analyse-
tiefe und -schwerpunkte auch um weitere Kriterien ergänzt werden. Als markt-
bezogene Bewertungskriterien werden beispielsweise die Marktqualität und
26 Wie beispielsweise beschrieben in Dreßler (2006), S.148 ff. ; SAO auch bekannt als SPO (Subjekt-Prädikat-Objekt)
27 Vertiefende Informationen zu Ontologien vgl. Chokri (2006), S. 39
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 24 -White-Spot-Analyse des
Fraunhofer IAO
-entwicklung oder das mögliche Absatzpotenzial eingesetzt. Die wirtschaftliche
Bewertung wird ergänzt um unternehmensspezifische Bewertungsparameter,
wie beispielsweise die Amortisationszeit oder der geschätzte Investitionsbedarf
eines Unternehmens. Auch die Berücksichtigung von wissenschaftlichen Er-
kenntnissen mit Relevanz für die Entwicklung von Zukunftsszenarien könnte
einbezogen werden. Ein zusätzlicher Bewertungsparameter könnte beispiels-
weise die Relevanz des Themas in wissenschaftlichen Arbeiten sein.
Die Extraktion und Analyse wirtschaftlicher Daten erfolgt in der Regel parallel
zum Patentanalyseprozess. Nach der ersten Durchsicht der Patentdaten erhält
man einen groben Einblick über einen Technologiebereich und es lassen sich
erste Rahmenparameter für die Recherche nach Marktdaten festlegen. Die
endgültigen Parameter werden durch das Ergebnis der Problem-Lösungs-Matrix
definiert, welche technologisch interessante Themen erkennen lässt. Hierbei ist
zu beachten, dass nicht jedes freie Feld in der Problem-Lösungs-Matrix automa-
tisch ein technologisch interessantes Feld ist, sondern unlogische Problem-
Lösungs-Kombinationen beinhalten kann.
Die Bewertung der freien Flächen erfolgt abschließend auf Basis der ermittelten
Marktdaten sowie der statistischen Analysen. Die Ergebnisse der Analyse wer-
den in einem Bericht zusammengefasst und können nun als Basis für weitere
Entscheidungen im F&E-Prozess dienen.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 25 -Praxisbeispiel Elektromobilität
4 Praxisbeispiel Elektromobilität
4.1 Hintergrund
Das Thema Elektromobilität ist derzeit nicht nur in den Medien verstärkt prä-
sent, auch die technologischen Entwicklungen gemessen an den Patentanmel-
dezahlen entwickeln sich rasant. Im Fokus der Forschungs- und Entwicklungs-
aktivitäten liegen insbesondere die Antriebstechnologien und damit die Ent-
wicklung von herkömmlichen Fahrzeugen, über Hybridfahrzeuge bis hin zu rei-
nen Elektrofahrzeugen.28 Der zunehmende Einsatz von Elektro- statt Verbren-
nungsmotoren verändert die kompletten Antriebsstrangstrukturen in herkömm-
lichen Fahrzeugen: neben dem Verbrennungsmotor an sich werden Kompo-
nenten wie Getriebe, Auspuffanlage, Tank oder Lichtmaschine größtenteils
überflüssig. Elektro- und Hybridfahrzeuge erfordern hingegen neue Komponen-
ten wie Elektromotoren, Energiespeicher (Batterien, Brennstoffzellen), Wandler,
Veränderungen in der Leistungselektronik und stellen neue Anforderungen an
den Leichtbau. Hersteller herkömmlicher Antriebsstrangbauteile müssen sich
daher auf den Wandel einstellen und die Chancen wie Risiken durch den Trend
Elektromobilität erkennen, um sich auch in Zukunft am Markt erfolgreich be-
haupten zu können.
Verschärfte umweltpolitische und gesetzliche Rahmenbedingungen zur Förde-
rung von mehr Nachhaltigkeit im Automobilsektor bereiten dafür neben stei-
gendem Wettbewerbsdruck den Boden für neue Technologien, wie nicht zu-
letzt der Entwicklungsplan Elektromobilität der Bundesregierung vom August
2009 zeigt.29 Der Entwicklungsplan hat zum Ziel, die Forschung, Entwicklung
und Markteinführung im Sektor Elektrofahrzeuge in Deutschland zu unterstüt-
zen und voranzutreiben. Um den Herausforderungen des historischen Wandels
in der Automobilindustrie zu begegnen, liegt der Fokus der geplanten For-
schungs- und Entwicklungstätigkeiten auf den Bereichen Energiespeicher, Fahr-
zeugtechnik sowie Netzintegration.
Das folgende Beispiel einer White-Spot-Analyse nach der Methode des Fraun-
hofer IAO beschäftigt sich im Themenbereich Energiespeicher speziell mit Batte-
riemanagementsystemen. Batteriemanagementsysteme haben in der Regel die
Aufgabe, den Betrieb und die Sicherheit von Batteriesystemen zu kontrollie-
28 Vgl. Klink et al. (2009)
29 Vgl. Die Bundesregierung (2009), S. 9 ff.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 26 -Praxisbeispiel Elektromobilität
ren.30 Wobei im Betrieb beispielsweise Parameter wie Temperatur oder Ladezu-
stand der Batterien, der Ladungsausgleich zwischen den Batterien sowie Ener-
giereserven zur Prognose von Laufzeiten von Interesse sind. Für die Vorstellung
der White-Spot-Analyse wurde ein Testdatensatz aus den Patentdatenbanken
extrahiert, der für dieses Beispiel keinen Anspruch auf Vollständigkeit erhebt.
Alle folgenden Aussagen und Interpretationen werden auf Basis der nur be-
grenzt vorliegenden Daten getroffen.
30 Vgl. Wallentowitz, Reif (2006), S. 280
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 27 -Praxisbeispiel Elektromobilität
4.2 Analysierte Patentdaten - Batteriemanagementsysteme
Zur Analyse des weiten Feldes Elektromobilität wurden im ersten Schritt über
5.000 Patente allgemein zum Thema Elektrofahrzeuge mit Hilfe einfacher Such-
anfragen extrahiert. Zur Erweiterung des Suchraumes ließ sich neben dem Re-
cherchetool ebenfalls das im letzten Kapitel vorgestellte Luxid® nutzen, das
über die Extraktion häufiger Begriffe aus den Patenttexten Hinweise für weitere
Suchbegriffe lieferte.
Im Rahmen der Betrachtung grundsätzlich ausgeschlossen wurden Schienen-
fahrzeuge sowie Kleinfahrzeuge wie Zweiräder oder Golfwägen. Um einen
Überblick über den Bereich Elektromobilität zu erhalten, wurden zunächst all-
gemein Begriffe zum Antriebsstrang eingegeben, die Ergebnisse sind in Bild 6
dargestellt.
Aus diesem Bild ist ersichtlich, dass besonders viele Patente zu den Themen Bat-
terien/Brennstoffzellen und deren Ladung, Elektromotoren sowie der Regelung
und Steuerung von Elektromobilen gefunden werden konnten. Weniger Paten-
te fanden sich hingegen zu den Themen Fahrzeugsicherheit, Start-Stopp-
Funktion (speziell Hybridfahrzeuge) oder Verfahren zur Energierückgewinnung
(Rekuperation). Das Thema Batterie- oder Energiemanagement ist ebenfalls ein
weniger stark patentiertes Feld, und wurde unter anderem aus diesem Grund
als Beispiel für die White-Spot-Analyse ausgewählt. Denn in einem wenig pa-
tentierten Feld lassen sich grundsätzlich mehr Entwicklungspotenziale für Un-
ternehmen vermuten als in stark frequentierten Feldern.
Im Vergleich zu den übrigen Themen konnten dem Feld Batteriemanagement
nur knapp 200 Patente zugeordnet werden. Dieser Datensatz wurde für die
folgende Analyse um thematisch unpassende Patente sowie die Familienmit-
glieder größtenteils bereinigt. Unpassende Patente sind beispielsweise diejeni-
gen, welche sich mit Problemen konventioneller, ausschließlich über Verbren-
nungsmotoren betriebener Fahrzeuge beschäftigen. Insgesamt wurden für die
folgende Analyse dreißig Patente ausgewählt, welche sich fast ausschließlich
mit Batteriemanagementsystemen im engeren Sinne befassen.
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 28 -Praxisbeispiel Elektromobilität
steering system
electric car safety
electric car control
dc converter
connection system
recuperation
brake
generator motor
tandem motor
synchron motor
wheel hub motor
Suchbegriffe
electric motor
start-stopp
power electronics
hybrid
current (filling) station
charging (device)
energy management
battery management
solar
lithium battery
fuel cell
battery
0 100 200 300 400 500 600 700 800
Anzahl Patente
Bild 6: Hauptthemen im Datensatz (Anzahl der Patente, tlw. familienbedingte Doppelnennungen)
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 29 -Praxisbeispiel Elektromobilität
Statistisch analysiert wurden die Batteriemanagementsystem (BMS)-Patentdaten
in Bezug auf
- die IPC-Klassen (Bild 7),
- die Patentanmelder (Bild 8),
- die Anmeldungen pro Jahr (Bild 9) und
- die angemeldeten Länder (Bild 10) sowie
- die häufigsten Schlüsselwörter (Bild 11).
Patente für den Bereich Elektromobilität, im Speziellen elektrische Fahrzeuge al-
ler Art, lassen sich in der IPC-Klasse B60L31 finden. Diverse Unterklassen fassen
beispielsweise Patente um den elektrischen Antrieb, elektrodynamische Brems-
systeme oder Sicherheitsvorrichtungen zusammen (B60L 1/00-15/00). Zusätzlich
werden Elektrofahrzeug-Patente klassischen Patentklassen mit Automobil-
Bezug zugeordnet (z.B. F02B, G01D, H02G/J/N/P, …), abhängig vom Themen-
bereich. Eine Auswahl möglicher IPC-Klassen zum Thema Batteriemanagement-
systeme zeigt folgendes Bild 7.
Bild 7:
IPC-Klassen, speziell 10 häufigsten IPC-Klassen
BMS
B60K1
B60W20
B60L11
B60L3
B60L15
G01R31
B60W10 H02J7
H01M10
B60K6
Nicht nur in Bezug auf die IPC-Klassen, auch in Bezug auf die Patentanmelder
stellt sich der Datensatz heterogen dar: maximal drei Patente wurden einem Pa-
tentanmelder, in diesem Fall Hyundai, zugeordnet (vgl. Bild 8). An zweiter Stelle
folgte Toyota und dann ausschließlich Anmelder mit nur einer Patentanmel-
dung. Weitere OEMs wie Daimler Chrysler oder Nissan befanden sich ebenfalls
31 Vgl. beispielsweise IPC-Klassen-Übersicht vom DPMA
Fraunhofer IAO
IT-gestützte White-Spot-Analyse - 30 -Sie können auch lesen
