Industrial Data Space: Referenzarchitektur für Data Supply Chains
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Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Boris Otto · Waldkirch · 20. Januar 2016
INDUSTRIAL DATA SPACE: REFERENZ-ARCHITEKTUR FÜR DATA SUPPLY CHAINS
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INHALTSÜBERSICHT
Digitale Wirtschaft und Data Supply Chains
Industrial Data Space als Referenzarchitektur
Erfolgskritische Handlungsfelder
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Digitale Geschäftsmodelle in der Landwirtschaft basieren auf Datenaustausch im »Ecosystem«
»Precision Farming« Wertschöpfung im »Ecosystem«
Bildquellen: wiwo, traction-magazin.de. Quelle: Beecham Research Ltd. (2014).
»Digital Farming
Ecosystem«
Maschinen-hersteller
Saatgut-anbieter
Landwirte
Großhandel
Anbieter von
Technologie
Software-Anbieter
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Digitale Leistungsangebote folgen gemeinsamen Architekturprinzipien
Dienste sind entkoppelt von
physischen Plattformen/Produkten
Die Architekturebenen sind
entkoppelt
Produkte werden Plattformen und
umgekehrt
Um Plattformen bilden sich
»Ecosysteme«
Innovation erfolgt kooperativ
»Smart Service Welt« Architekturprinzipien
SMART PRODUCTS
SMART SPACES
SMART DATA
SMART SERVICES
Quelle: Working Group Smart Service Welt (2015).
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Quelle: VILOMA Projekt.Legende: LDL - Logistikdienstleister.
Die Komplexität moderner Logistikketten stellt wachsende Anforderungen an Transparenz
ProduktionsplanungBedarfs- und Kapazitäts-
Management
Lagermanagement und Reichweitensteuerung
Transportsteuerung und Transportverfolgung
OEMLieferant LDL MontageMontage LDL LDL
Risiko- und Störungsmanagement
anwenderorientierttransparent
intuitiv verständlich
zukunftsbezogen
echtzeitnah
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MENSCHENplanen, steuern, vernetzen…
Bildquellen: Fraunhofer IML, Jettainer, Daimler.
Daher basiert die Logistikkette der Zukunft auf vernetzten Daten
BEHÄLTERsagen, was zu entnehmen ist.
CONTAINER organisieren ihre Ladung – vieleContainer das logistische Netz.
LKWfahren Güter u. Waren autonom.
FAHRZEUGE und STAPLERorganisieren sich im Schwarm.
REGALElösen selbst Nachbestellungen aus.
VERNETZTE DATEN
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Modernes Datenmanagement plant, steuert und überwacht die Data Supply Chain der digitalen Welt
Data Supply Chain
Öffentliche Daten
Daten aus der Wertschöpfungskette
Kommerzielle
Dienste
Industrielle
Dienste
Individualisierung
Ende-zu-Ende-Prozess
»Ecosystem«
Ubiquität
ModernesDaten-
management
Vernetzung
Mensch-Maschine-Kooperation
Autonomisierung
Internet der Dinge
Kunde
Produktions-
netzwerk
Logistik-
netzwerk
Digitalisiertes LeistungsangebotDaten-
scharnierDigitalisierte Leistungserstellung
Güterfluss.Legende:
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INHALTSÜBERSICHT
Digitale Wirtschaft und Data Supply Chains
Industrial Data Space als Referenzarchitektur
Erfolgskritische Handlungsfelder
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Der Industrial Data Space ermöglicht ein »Network ofTrusted Data«
Souveränität
über Daten und DiensteVertrauensschutz
zertifizierte Teilnehmer
Dezentralität
Föderale Architektur
Offenheit
Neutral und anwendergetrieben
Governance
Gemeinschaftliche Spielregeln
Skalierung
NetzwerkeffekteNetzwerk
Plattformen und Dienste
Sicherheit
Datenaustausch
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Industrial Data Space
Upload / Download / Search
Internet
AppsVocabulary
Industrial Data SpaceBroker
Clearing
RegistryIndex
Industrial Data SpaceApp Store
Internal IDSConnector
Company A Internal IDSConnector
Company B
External IDSConnector
External IDSConnector
Upload
Third PartyCloud Provider
Download
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Komponenten pilotieren den Industrial Data Space
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Eine »Business Map« stellt die fachlichen Funktionen anwendungs- und technologieneutral dar
Industrial Data SpaceApp Store
Basic Data Services Provisioning
Data Service Management and Use
Vocabulary Management
Software Curation
Data Provenance Reporting
Data TransformationData CurationData Anonymization
Data Service PublicationData Service SearchData Service RequestData Service
Subscription
Vocabulary CreationCollaborative
VocabularyMaintenance
Vocabulary/Schema Matching
Knowledge Database Management
Software Quality and Security Testing
Industrial Data Space Broker
Data Source Management
Data Source Search Data Exchange Agreement
Data ExchangeMonitoring
Data Source PublicationData Source
MaintenanceVersion Controlling
Key Word SearchTaxonomy SearchMulti-criteria Search
»One Click« AgreementData Source
Subscription
Transaction AccountingData Exchange ClearingData Usage Reporting
Industrial Data Space Connector
Data Exchange Execution Data Preprocessing Software Injection
Remote Software Execution
Data Request from Certified Endpoint
Usage Information Maintenance (Expiration etc.)
Data Mapping (from Source to Target Schema)
Secure Data Transmission between Trusted Endpoints
Preprocessing Software Deployment and Execution at Trusted Endpoint
Data Compliance Monitoring (Usage Restrictions etc.)
Remote AttestationEndpoint Authentication
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Schlüsselmerkmale charakterisieren den Industrial Data Space
Sichere »Data Supply Chain«
Flexible Nutzungsszenarien der Softwarekomponenten
Unternehmens-IT-Umgebung
Cloud
Hardware Device (z. B. Werkzeugmaschine, Flurförderzeug etc.)
»Light-weight Semantics«
Einfache Kombination verschiedener Datengüter
Domänenspezifische Governance-Modelle und Konzepte zur Datenbewertung
Konfigurierbares Referenzarchitekturmodell
Standardisierte Kollaborationsprozesse für Daten
Offener, partizipativer Entwicklungsprozess
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Bildquellen: Johns Hopkins University, Umweltbundesamt, Smellgard, Schneider & Farkas, ITS International.
Der Industrial Data Space ist für viele verschiedene Anwendungsfelder geeignet
Material Sciences Energiewirtschaft Life SciencesHigh Performance
Supply ChainsTraffic
Management
Austausch von Werkstoff und
Material-eigenschaften über
den gesamten Lebenszyklus von
Produktentstehung bis zur
Verschrottung
Gemeinschaftliche Nutzung von
Zustandsdaten zur prädiktiven
Instandhaltung von Windkraftanlagen
Entwurf einer gemeinschaftlich genutzten Daten-Plattform für die
Entwicklung medizinischer und pharmazeutischer
Produkte
Austausch von Zustands- und
Qualitätsdaten zu Transportgütern
entlang der gesamten Supply
Chain
Nutzung von Verkehrs-
managementdatenfür innovative
digitale Dienste im Fahrzeug und zur
Steuerung des Verkehrsflusses
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INHALTSÜBERSICHT
Digitale Wirtschaft und Data Supply Chains
Industrial Data Space als Referenzarchitektur
Erfolgskritische Handlungsfelder
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Die anstehenden Arbeiten adressieren eine Reihe erfolgskritischer Handlungsfelder
Datenökonomie
Wie wird der Wert der Daten bestimmt?
Eigentumsrechte an Daten
Wem gehören die Daten und wie lassen sich Eigentumsrechte schützen?
Data Governance und Datenqualität
Wer bestimmt über Sichtbarkeit von Datenquellen, über Datennutzung?
Wer verantwortet Datenqualität?
Security Policy Enforcement
Wie kann Datenschutz beim Datennutzer gewährleistet werden?
Semantische Integration
Wie können wir schnell Vokabulare für diverse Domänen erstellen?
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Der Industrial Data Space e.V. bündelt die Interessen der Anwender und wird am 26.1.2016 gegründet
Organisation der Aktivitäten
Bündelung der Anwenderinteressen
Einrichtung von Fachausschüssen u. ä. für die Standardisierung und Zertifizierung
Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit
Zusammenarbeit und Austausch mit verwandten Initiativen
Zusammenarbeit mit dem Förderprojekt
1) Stand 13.1.2016.
Vereinszweck
Allianz SE Atos IT Solutions and Services GmbH BASF SE Bayer HealthCare AG Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co.KG Bundesverband der Deutschen Industrie e.V. Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der
angewandten Forschung e.V. KOMSA Kommunikation Sachsen AG LANCOM Systems GmbH PricewaterhouseCoopers AG REWE Systems GmbH Robert Bosch GmbH Salzgitter AG Schaeffler AG SICK AG ThyssenKrupp AG TÜV Nord AG Volkswagen AG ZVEI - Zentralverband Elektrotechnik- und
Elektronikindustrie e.V.
Gründungsmitglieder1
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Der Industrial Data Space schafft eine Grundlage, um das Internet der Dinge und smarte Services zu verbinden
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Prof. Dr. Boris Otto
https://de.linkedin.com/pub/boris-otto/1/1b5/570
https://twitter.com/drborisotto
https://www.xing.com/profile/Boris_Otto
http://www.researchgate.net/profile/Boris_Otto
Ihr Ansprechpartner für weitere Informationen
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Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Boris Otto · Waldkirch · 20. Januar 2016
INDUSTRIAL DATA SPACE: REFERENZ-ARCHITEKTUR FÜR DATA SUPPLY CHAINS