PUBLIKATIONEN: DATENSTRÖME

Es ist wieder eine neue (wissenschaftliche) Publikation zum Projekt DS4KMU erschienen. "Approaching a Data-Dominant Logic" ist im Oktober 2020 veröffentlich worden. Die englischsprachige Publikation wurde von Pertra Kugler verfasst.

Die Publikation stellt das Konstrukt der "daten-dominanten Logik" vor. Die Ergebnisse einer Studie deuten darauf hin, dass KMU eine etablierte Denkweise (dominante Logik) haben, die diese Firmen oft daran hindert, Daten in innovative Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle umzusetzen. Die Verfügbarkeit großer Datenmengen und die Nutzung dieser Daten durch datenwissenschaftlich getriebene Praktiken hat ein Stadium erreicht, in dem sie den Firmen neue und vielversprechende Möglichkeiten für Innovationen eröffnet. Die tatsächliche Nutzung von Daten und datenwissenschaftlichen Erkenntnissen hat sich jedoch für viele Unternehmen als schwierig erwiesen. In der vorliegenden Studie wird anerkannt, dass die Verfügbarkeit von Daten ihre Geschäftstätigkeit grundlegend verändert. Es fehlt ihnen aber auch die geeignete Kultur, Denkweise und das Geschäftsrepertoire, die es ihnen ermöglichen würden, durch die Umwandlung von Daten in Innovationen zu handeln. Das Papier kommt zu dem Schluss, dass Unternehmen zunächst eine neue Denkweise etablieren müssen, in der Daten eine zentrale Rolle spielen. Hier bezeichnet Petra Kugler diese Denkweise als "daten-dominante Logik" (DDL). Zukünftige Forschung ist erforderlich, um das Konstrukt über diese Einführung hinaus weiter zu konkretisieren.

Autorin: Petra Kugler

In: Technology InnovationManagement Review, October 2020 (Volume 10, Issue 10)

Der effiziente Einsatz von Big Data Technologien kann MarktteilnehmerInnen zusätzliches Wissen liefern, aber auch neue innovative Dienste generieren, die einen erheblichen Mehrwert mit sich bringen. Andererseits erfordert der effiziente Einsatz von Big Data Technologien fachspezifisches Wissen in unterschiedlichen Bereichen, beginnend bei den zu verwendenden Technologien, über Wissensextraktion und Aufbereitung, bis hin zu rechtlichen Aspekten. Diese breite thematische Aufstellung des Themas Big Data, von den rein technischen Aspekten für die Datenspeicherung und Verarbeitung, dem Wissensmanagement, den rechtlichen Aspekten für die Datenverwendung sowie den daraus resultierenden Potenzialen für Unternehmen (neue Dienste und Produkte sowie neues Wissen generieren) erfordert umfassende Kompetenzen für deren effiziente Umsetzung in spezifischen Projekten und für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
Dieser Leitfaden bietet Organisationen Richtlinien für die Umsetzung und Anwendung von Big Data Technologien um das Ziel der erfolgreichen Abwicklung und Implementierung von Big Data in Organisationen zu erreichen. Es werden Best Practices Modelle anhand von spezifischen Big Data Leitprojekte im Detail erörtert und anschließend wird auf dessen Basis ein spezifischer Leitfaden für die Umsetzung von Big Data Projekten in Organisationen präsentiert. In diesem Rahmen wird ein Big Data Reifegrad Modell, ein Vorgehensmodell, eine Kompetenzanalyse, unter anderem des Berufsbilds Data Scientist, sowie eine Referenzarchitektur für die effiziente Umsetzung von Big Data vorgestellt.

Die Digitalisierung – oder besser die Vernetzung – zahlreicher Lebensbereiche schreitet mit großem Tempo voran. Von heute bis 2020 wird sich das digitale Universum alle zwei Jahre verdoppeln, bis hin zu 40 Zeta-Byte an Informationen. Damit stehen die Unternehmen aller Branchen vor der Herausforderung, die rasant wachsende Flut an verfügbaren Daten zu bewerten und in sinnvolle Informationen zu überführen, um anschließend die richtigen, datengetriebenen Schlüsse zu ziehen. BIG DATA ist hierfür das richtige und wohl am meisten diskutierte Schlagwort unserer Zeit.
Die Industrie im Allgemeinen und die Automobilindustrie im Besonderen haben lange Zeit zurückhaltend, auf die Errungenschaften anderer Branchen wie dem digitalen Business oder dem Einzelhandel, im Bereich der Datenanalyse reagiert. Mit Industrie 4.0 oder Connected Car sind nur zwei Trends genannt, die es unausweichlich machen, dass Industrieunternehmen in naher Zukunft lernen müssen, großvolumige und auch heterogene Datenströme zu managen, um die vorhandenen Potenziale nutzen zu können. Die Auswirkungen datengetriebener Dienstleistungen sind dramatisch. Der Veränderungsprozess umfasst dabei die gesamte Wirtschaft und betrifft Wertschöpfungsketten und Unternehmen gleichermaßen. Daten werden zu einem Produktionsfaktor, Datenanalytik zu einem Differenzierungsfaktor.
Wir stehen heute am Beginn dieser Veränderungen. MHP hat ein Reifegradmodell für BI/BIG DATA entwickelt. Als Kompass bietet es Orientierung und gibt die nächsten Schritte vor, als Kommunikationsinstrument bereitet es die anstehenden Veränderungen vor.
Geschäftsmodelle werden sich verändern und grundlegend erneuern. Bestehende wertschöpfende Prozesse werden im Zuge der Digitalisierung auf den Prüfstand gestellt, erweitert, angepasst oder gestrichen. Prozesse werden über Daten integriert. Der Organisation des Umgangs mit Daten kommt eine Schlüsselbedeutung zu. Die bestehenden technischen Infrastrukturen wachsen entlang der Anforderungen.
Die vorliegende MHP BIG DATA Future Studie reflektiert den Status Quo von BIG DATA in deutschen Unternehmen mit Fokus auf die Industrie.

Die zur Verfügung stehende Datenmenge in den unterschiedlichsten Unternehmen wächst kontinuierlich - Prognosen sprechen von einem durchschnittlichen Wachstum von 33,5% in Umsatzzahlen in den nächsten vier Jahren, wobei der Big Data Markt in Österreich von 22 Millionen Euro im Jahr 2013 auf 73 Millionen Euro im Jahr 2017 anwachsen wird. Dieses rasante Wachstum der verfügbaren Daten führt zu neuen Herausforderungen für ihre gewinnbringende und effiziente Nutzung. Einerseits sind die Daten oft komplex und unstrukturiert, liegen in den unterschiedlichsten Formaten vor und deren Verarbeitung muss zeitsensitiv erfolgen. Andererseits muss das Vertrauen in die Daten sowie in das extrahierte Wissen sichergestellt werden. Diese Problemstellungen werden oft als die vier V zusammengefasst: Volume, Velocity, Variety -> Value.
Diese enorme Innovationskraft von Big Data Technologien, von der Datenflut bis hin zu darauf beruhenden semantischen oder kognitiven Systemen, wird in dieser Studie im Kontext des österreichische Markts analysiert und die entstehenden Potenziale in unterschiedlichen Sektoren aufgezeigt. Ein wichtiger Ansatz hierbei ist es die Chancen durch die Verwendung von verfügbaren internen und öffentlichen Daten, z. B. Open Government Data, mit einzubeziehen. Dafür wird ein ganzheitlicher Ansatz von der Identifikation der wissenschaftlichen Grundprinzipien, der Entwicklung von neuen Technologien/Methoden/Tools, der Anforderungen, der Umsetzung dieser in innovativen Produkten durch die Wirtschaft bis zur Wissensvermittlung durch Fachhochschulen und Universitäten verfolgt.
Die Studie stellt den State-of-the-Art in Big Data dar, definiert den Big Data Stack für eingesetzte Technologien (Utilization, Analytics, Platform und Management Technologien), und gibt einen Überblick über vorhandene Methoden in allen Bereichen des Stacks. Die Aufbereitung des State-of-the-Art inkludiert die umfassende Analyse der österreichischen Marktteilnehmer, der öffentlich zugänglichen Datenquellen sowie der derzeitigen Situation in der tertiären Bildung und Forschung. Weiterführend entwickelt die Studie eine Markt-und Potenzialanalyse für den österreichischen Markt welche einen Überblick über die Entwicklung des Big Data Markts gibt, eine detaillierte Evaluierung in Bezug auf Anforderungen, Potenziale und Business Cases nach Branchen beinhaltet und mit Querschnittsthematiken abschließt. Des Weiteren beinhaltet diese Studie einen Leitfaden für die Umsetzung und Anwendung von Big Data Technologien um das Ziel der erfolgreichen Abwicklung und Implementierung von Big Data in Organisationen zu erreichen. Hierfür werden Best-Practices-Modelle anhand von spezifischen Big Data Leitprojekten im Detail erörtert und anschließend wird auf dieser Basis ein spezifischer Leitfaden für die Umsetzung von Big Data Projekten in Organisationen präsentiert. In diesem Rahmen werden ein Big Data Reifegradmodell, ein Vorgehensmodell, eine Kompetenzanalyse, unter anderem des Berufsbilds Data Scientist, sowie eine Referenzarchitektur für die effiziente Umsetzung von Big Data vorgestellt. Abschließend stellt diese Studie Schlussfolgerungen und Empfehlungen mit dem Ziel der Stärkung der österreichischen Forschungs-und Wirtschaftslandschaft auf Basis der ganzheitlichen Analyse des Bereichs Big Data in Österreich dar.
Die Vorgehensweise bei der Wissensakquise und Durchführung der Studie beruht auf drei Eckpfeilern: Recherche, qualitative Interviews und Umfragen. Einerseits wird eine fundierte Bestandsaufnahme der aktuellen Markt-, Forschungs-und Bildungssituation sowie der domänenspezifischen Anforderungen auf Basis

• thematisch passender nationaler und internationaler Studien (z. B. nicht frei verfügbare IDC Studien im Bereich Big Data, Big Data Studie in Deutschland, F&E Dienstleistung österreichische Technologie-Roadmap-Studien),
• bereits durchgeführter Veranstaltungen und vorhandener Technologieplattformen,
• aktuell bewilligter und durchgeführter österreichischer Forschungsprojekte und
• themenspezifischer Wissensvermittlung im tertiären Bildungssektor durchgeführt.

Die Ergebnisse der Recherche wurden durch branchenspezifische Interviews sowie Diskussionsgruppen im Rahmen von Workshops und durch Umfragen zu Anforderungen, Umsetzungen und aktueller Expertise ergänzt und validiert.

Der „Verein für Innovation und Erforschung vernetzter digitaler Daten ‐ Digital Networked Data“ dient als Plattform für Akteure aus Wissenschaft, Wirtschaft und Verwaltung im Bereich der Technologien, die die Vernetzung und Nutzung digitaler Daten erleichtern soll. Ziel ist das Vorantreiben von Innovation und Forschung auf diesem Gebiet in Österreich.
„Data‐driven Business“ und „Big Data“ werden als Voraussetzung für viele Projekte gesehen, wobei sich gerade hinter diesen Begriffen sehr unterschiedliche Interpretationen der Definitionen verbergen. „Data‐driven Business“ bezeichnet im Kern Geschäftsvorgänge, die auf einer meist automatisierten Gewinnung, Interpretation und Verwertung größerer Datenmengen – so genannter „Big Data“ – basieren. Big Data bezeichnet Daten‐Mengen, die zu groß oder zu komplex sind, oder sich zu schnell ändern, um sie mit händischen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten.
Für KMUs ist es in den meisten Fällen schwierig zu entscheiden, ob ihr Geschäft oder auch ihre Daten in diese Bereiche fallen. So soll das vorliegende Papier Hilfestellung in der Entscheidungsfindung geben, ob ein KMU sich auf Grund seiner Struktur und Daten in dieses neuartige Feld der Datenauswertung und – Nutzung begeben soll, um für seine eigenen Abläufe Effizienzsteigerungen und in weiterer Folge eine noch bessere Wirtschaftsleistung erzielen zu können.
Grundlage für dieses Dokument sind persönliche Interviews, die mit einer Reihe von KMUs geführt wurden, um die Wichtigkeit von Big Data in den unterschiedlichsten Wirtschaftszweigen Österreichs zu untersuchen. Die Ergebnisse und Erkenntnisse aus den Interviews und deren Auswertungen basierend auf internationalen Studien liegen in diesem Dokument zusammengefasst vor. Sie sollen einen Einblick in die aktuelle Situation geben, aber auch einen Ausblick darauf, wie mit den unterschiedlichsten Daten unter dem gemeinsamen Titel „Data‐driven Business & Big Data“ der Wirtschaftsstandort Österreich für KMUs wachsen kann.
Die Erhebung des Ist‐Zustandes in österreichischen KMUs in Bezug auf Big Data und deren Nutzung bildete einen wichtigen Bestandteil bei den Interviews, gibt sie doch wesentlich Aufschluss über das Verständnis und Erfahrung im Bereich Big Data und Data‐driven Business einerseits, liefert aber wichtige Anhaltspunkte für mögliche Datenauswertung und ‐nutzung auf der anderen Seite. Die Auswertung der Interviews ergab doch sehr deutlich, dass bei österreichischen KMUs zwar Skepsis gegenüber dem Thema herrscht, der Wille diese Daten aber für die eigene Produktion bzw. Wertschöpfung zu nutzen jedoch überwiegt.
Als nicht nur sinnvoll sondern wichtig wird angesehen, eine zentrale Anlaufstelle in Österreich zu haben, um aus Erfahrungen anderer Betriebe an Hand von Best Practice Beispielen Nutzen zu ziehen.

In der modernen Wirtschaft werden Daten immer wichtiger. Verbraucher äußern sich in Online-Foren oder sozialen Netzwerken über Produkte und Services, die Verbreitung mobiler Endgeräte steigt rasant und ihr Einsatz wird immer vielfältiger. Medizinische Kleinstgeräte überwachen Vitalfunktionen von Patienten und melden verdächtige Veränderungen. Sensoren an Produktionsmaschinen, Turbinen, Fahrzeugen oder wissenschaftlichen Geräten erfassen den Zustand hunderter Parameter.

Die intelligente Auswertung der Daten kann Organisationen wichtige Informationen liefern. Unternehmen gewinnen zum Beispiel neue Erkenntnisse über Marktentwicklungen und Kundenbedürfnisse. Es ist offensichtlich, dass solche Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil erlangen, die aus der Vielzahl der Daten geschäftsrelevante Informationen filtern können. Das ist das Feld von Big Data Analytics.

Der vorliegende Leitfaden des BITKOM-Arbeitskreises Big Data soll Entscheidern die Orientierung in dieser komplexen Materie erleichtern. An der Erstellung der Publikation waren mehr als 30 Autoren beteiligt: IT-Spezialisten, Markt- und Technologie-Analysten, Juristen und Wirtschaftsprüfer, Wissenschaftler sowie Experten aus Organisationen der Aus- und Weiterbildung. Besonders wichtig war uns die Mitwirkung der Rechtsexperten, denn Big-Data-Analysen, die personenbezogene Daten einbeziehen, müssen schon in der Konzeptphase auf ihre Gesetzeskonformität geprüft werden.

Big Data wird in Unternehmen nur selten völlig neu aufgesetzt. In der Regel werden die bestehenden IT-Lösungen genutzt und erweitert. Der Leitfaden zeigt zum Beispiel, wie Unternehmen vorhandene Business-Intelligence-Anwendungen durch neue Ansätze anreichern können. Unternehmen stehen beim Einsatz von Big Data häufig vor einer Hürde: Spezialisten für Data Science sind Mangelware und müssen oft erst ausgebildet werden. Inzwischen gibt es erste Hochschulprogramme und Weiterbildungskurse. Dazu gibt der Leitfaden ebenfalls einen Überblick.

Big-Data-Technologien können nicht isoliert betrachtet werden. Big Data, Cloud Computing, Mobile Computing und Industrie 4.0 befruchten sich gegenseitig und können die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Unternehmen nachhaltig stärken. Ihr Einsatz kann auch einen Beitrag zur Ertüchtigung unserer Infrastrukturen liefern: Intelligente Netze für Energie, Verkehr, Gesundheit oder Verwaltung sind ohne Big Data kaum noch denkbar. Daher begrüßen wir, dass die Politik mit einem Technologieprogramm bereits erste Schritte zur Beschleunigung des Big-Data-Einsatzes in verschiedenen Sektoren unternommen hat.

Am 16.10.2019 haben die Bitkom Arbeitskreise Blockchain und Öffentliche Sicherheit im Rahmen der Sicherheitskooperation Cybercrime einen ersten „Public Security Blockchain Day“ veranstaltet. In diesem Workshop mit Vertretern der Sicherheitsbehörden und Digi-talwirtschaft diskutierten die Teilnehmer Chancen und Risiken sowie mögliche Anwen-dungsfälle der Blockchain für Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS). Die Ergebnisse dieser Tagung bilden die Grundlage für das vorliegende Thesen-papier, das Anregungen für den Einsatz der Blockchain im Bereich der Öffentlichen Sicherheit liefern soll. In einem ersten Schritt werden Vorteile der Blockchain im Bereich des Crypto-Tracing diskutiert, also der Analyse von Blockchain-basierten Transaktions-daten in der Finanzkriminalität. Daraufhin werden mögliche Blockchain Use Cases für Behörden der öffentlichen Sicherheit aufgezeigt.

Jeder, der seine Kundendaten noch stiefmütterlich behandelt, sollte dieses Buch unbedingt lesen.

Das Buch gibt es hier zu kaufen.

Das Bundesministerium für Arbeit und Soziales hat einen Forschungsbericht über Digitalisierung und Beschäftigtendatenschutz veröffentlicht.

Die Expertise legt dar, wie sich neue digitale Technologien auf den Beschäftigtendatenschutz auswirken. Sie behandelt insbesondere Lokalisierungssysteme, biometrische Verfahren zur
Identitätskontrolle, die Erfassung mobiler Arbeits- und Projektzeiten, die Messung von Nutzeraktivitäten im Betriebskontext, digitale Assistenzsysteme, die digitale Vernetzung der
gesamten Wertschöpfungskette, Sprachgebrauchs- und Stimmungsanalyseverfahren sowie die digitale Auswertung innerbetrieblicher sozialer Netzwerke. Es werden Regelungslücken erörtert
und Vorschläge für eine Erweiterung des Beschäftigtendatenschutzes in Deutschland gemacht.

Erstellt im Auftrag des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales. Die Durchführung der Untersuchungen sowie die Schlussfolgerungen aus den Untersuchungen sind von den Auftragnehmern in eigener wissenschaftliche Verantwortung vorgenommen worden.

Stand: April 2017

Digitale B2B-Plattformen haben sich bereits in den traditionellen Strukturen des Verarbeitenden Gewerbes etabliert. Im Jahr 2018 nutzte schon knapp ein Drittel aller Industriebetriebe (30 Prozent) digitale Plattformen. Für eine fundierte Betrachtung ist jedoch zwischen zwei Grundtypen von Plattformen zu unterscheiden: Auf der einen Seite stehen Transaktionsplattformen, die als Marktplätze fungieren und primär für den digitalen Vertrieb von Produkten eingesetzt werden. Diese werden von 14 Prozent der Industriebetriebe genutzt. Auf der anderen Seite sind IoT-Plattformen (Internet-of-Things) zu verorten, welche zur digitalen Vernetzung der Produktion eingesetzt werden und das Angebot neuer digitaler Dienstleistungen ermöglichen. IoT-Plattformen werden von 7 Prozent aller Industriebetriebe eingesetzt. Von 9 Prozent der Industriebetriebe werden beide Plattformtypen genutzt.

Werden die aus der Plattformnutzung resultierenden Umsatzeffekte der Betriebe auf das deutsche Verarbeitende Gewerbe hochgerechnet, ergibt sich ein Anteil von 1,5 Prozent, den das Plattformgeschäft 2018 an der gesamten Bruttowertschöpfung des Verarbeitenden Gewerbes ausmacht. Eine aktuell sehr hohe Diffusionsgeschwindigkeit deutet zudem darauf hin, dass die Bedeutung von digitalen Plattformen im Verarbeitenden Gewerbe künftig weiter zunehmen wird. Denn weitere 15 Prozent aller Industriebetriebe planen, bis ins Jahr 2021 ins Plattformgeschäft einzusteigen. Innerhalb von drei Jahren ist folglich eine Zuwachsrate von 50 Prozent zu erwarten (von 30 Prozent auf 45 Prozent Nutzeranteil), was dann bereits zu einer fast hälftigen Verteilung zwischen Plattformnutzern und Nicht-Nutzern führt. Der Anteil der Industriebetriebe, der beide Plattformtypen gleichzeitig nutzt, würde sich sogar von 9 Prozent auf 18 Prozent verdoppeln.

Die ganze Broschüre steht zum Download bereit.

Mittlerweile legen immer mehr Unternehmen ihre Cloud-Skepsis ab und erwägen immer öfter, sogar kritische Systeme (das ERP-System) in die Cloud auszulagern. Die Kommunikationsplattform kmuRUNDSCHAU nimmt Bezug zu diesem Thema und geht auf die damit verbundenen, zahlreichen Vorteile ein und inwieweit man das Sicherheitsniveau im Zuge dessen professionalisieren sollte.
Den Artikel finden Sie auf der Seite 34/35.

Die Auswertung von Daten stellt KMU aufgrund organisatorischer und finanzieller Voraussetzungen vor eine grosse Herausforderung. Data4KMU entwickelt für KMU einfach anwendbare Data Science Instrumente für den direkten Einsatz in Produkten, Services und den damit verbundenen Geschäftsprozessen.

Mit diesem Leitfaden sollen den Unternehmen der Digitalwirtschaft Impulse gegeben werden, wie Chancen durch Industrie 4.0 bzw. Digitalisierung genutzt werden können. Bei der Chancenbetrachtung wird auf den Endkundennutzen fokussiert und davon ausgegangen, dass ein Unternehmen der Digitalwirtschaft seine Chancen nur nutzen kann, wenn es Mehrwert für den Kunden seines Kunden schafft.
Industrie 4.0 bzw. Digitalisierung hat grundlegende Auswirkungen in allen Unternehmensbereichen und veranlasst insbesondere organisatorische Veränderungen sowie eine Verschiebung des benötigten Know-hows der Mitarbeiter und folglich der Berufsbilder.
Dieser Leitfaden entstand in der Unterarbeitsgruppe »Rolle der Unternehmens-IT« des Arbeitskreises »Industrie 4.0 Markt & Strategie« des Bitkom. Gegenstand der Betrachtung waren vor allem die Veränderungen bei Produzenten durch die beschleunigte Anwendung von Informationstechnologie, die Nutzung von Daten, die Vernetzung mit dem Internet und die Informationsverarbeitung in Echtzeit. Diese Veränderungen werden im Leitfaden neben vielen anderen Einflüssen und Trends hervorgehoben und beschrieben.
Mit dem Leitfaden wird kein Anspruch auf Vollständigkeit erhoben. Vielmehr soll er fundierte Denkanstöße geben und dabei unterstützen, die Veränderungen und deren Bedeutung für das eigene Unternehmen besser einzuschätzen. Die Analysen und Empfehlungen beruhen auf Experteneinschätzungen des Arbeitskreises mit zahlreichen Abstimmungsrunden in Webkonferenzen und Präsenzsitzungen.

Unsere wettbewerbsfähige Industrie mit ihren hochinnovativen Leitbranchen Maschinen-, Fahrzeugbau, Elektroindustrie und IT-Wirtschaft hat Baden-Württemberg zu einem der international führenden Wirtschaftsstandorte und zur High-Tech-Region Nummer Eins in Europa gemacht. Nicht zuletzt liegt dies in der Fähigkeit unserer Industrie begründet, komplexe industrielle Prozesse zu steuern und gezielt technologische Innovationen in der Produktion umzusetzen. Für den zukünftigen Erfolg des Standorts Baden-Württemberg ist es notwendig, diesen Prozess weiter aktiv mit zu gestalten und bei den Entwicklungen ganz vorne mit dabei zu sein.

Einer der Megatrends in der Produktion ist das Thema Industrie 4.0 – die Bezeichnung steht für das vertiefte Zusammenwachsen von Maschinenbau und Elektrotechnikmit der Informationstechnologie zu einer intelligent vernetzten Produktionsweise in den Fabriken der Zukunft. Dabei geht es auch um die intelligente Zusammenarbeit verschiedener Branchen, die optimierte Wertschöpfungsketten und eine größere Ressourceneffizienz ermöglicht. Zentrale Themen sind hierfür neue Arbeitswelten, Sicherheit, Standardisierung und die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. Die Produktionswelt in den Fabriken der Zukunft wird flexibler, effizienter und individueller. Fertigungsprozesse werden zunehmend autonom gesteuert und optimiert. Material, Maschinen und logistische Systeme werden direkt miteinander kommunizieren, Informationen austauschen und Entscheidungen für den Menschen vorbereiten oder sogar selbst treffen. Dabei wird das Internet die Akteure direkt miteinander verbinden. Die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bleiben die zentralen Faktoren in der Produktion, denn Industrie 4.0 wird nur im Zusammenspiel von Technik, Organisation und Menschen gelingen.

Baden-Württemberg ist für diesen Wandel gut aufgestellt. Bereits heute gibt es zahlreiche Aktivitäten im Land, die gemeinsam zur Entwicklung branchenübergreifender Lösungsansätze beitragen. Die vorliegende Studie soll einen technisch orientierten Einstieg in das komplexe Themenfeld ermöglichen und eine landesweite Auswahl von Akteuren und Aktivitäten vorstellen. Ich wünsche mir, dass sie ebenfalls den intensiven Austausch und Wissenstransfer zwischen Forschung, Industrie und Netzwerken zum Thema Industrie 4.0 weiter anregt und fördert.

Dieses IT-Sicherheitskonzept wurde erstellt durch ein Konsortium aus Goldmedia GmbH Strategy Consulting und dem Institut für Internet-Sicherheit – if(is) der Westfälischen Hochschule, Gelsenkirchen.

Das Ministerium für Inneres, Digitalisierung und Migration Baden-Württemberg und das Sicherheitsforum Baden-Württemberg haben im Sommer 2018 dem Konsortium aus Goldmedia GmbH Strategy Consulting und dem Institut für Internet-Sicherheit - if(is) der Westfälischen Hochschule, Gelsenkirchen, den Auftrag zur Durchführung einer Studie zur Analyse von Gefährdungen in Unternehmen durch Ausspähungen, Know-how-Abflüsse und Datenmanipulation in baden-württembergischen Unternehmen erteilt.

 Aus den Erkenntnissen der Studie wurde daraufhin ein IT-Sicherheitskonzept für kleine und mittlere Unternehmen erstellt, um diesen Handlungsempfehlungen zum Schutz vor Ausspähungen, Knowhow-Abflüssen und Datenmanipulationen zu geben.

Die Publikation wurde veröffentlicht durch die Allianz Industrie 4.0...

Datenschutz ist als Thema in der Unternehmenswelt bereits seit längerer Zeit in aller Munde und der Schutz personenbezogener Daten für Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus wird immer wichtiger. Hinzu kommt, dass die Sensibilität von Kunden und Anwendern bezüglich ihrer Daten steigt, ein hoher Standard an Datenschutz ist daher für Unternehmen essentiell. Insbesondere unter den Bedingungen von Industrie 4.0 wird Datenschutz in Zukunft eine noch gewichtigere Rolle einnehmen: Vernetzte Systeme, von Daten abhängige Automatisierungsvorgänge, Cloud Services und Big Data sind Stichworte, die Datenschützer in naher Zukunft in ihre Überlegungen einbeziehen müssen.

Datenschutz bedeutet in diesem Zusammenhang auch, sich aktiv mit anstehenden Veränderungen zu befassen und den Aufwand nicht zu scheuen, diese in die  Datenschutzstrategie des Unternehmens zu integrieren. Dies auch und gerade vor dem Hintergrund, dass Datenschutzbehörden immer aktiver ihre Rolle wahrnehmen und Unternehmen hinsichtlich der Einhaltung datenschutzrechtlicher Anforderungen überprüfen.

Der VDMA hat erkannt, dass es gerade kleineren und mittleren Unternehmen angesichts der komplizierten und zum Teil abstrakten Anforderungen des Datenschutzes hin und wieder recht schwerfällt, einen Weg in diesem Dickicht von gesetzlichen Vorgaben zu finden.

Mit vorliegendem Leitfaden sollen daher die wesentlichsten Grundsätze des Datenschutzes skizziert werden und den Unternehmen ein hilfreiches Tool zur Bewältigung des Datenschutzes von personenbezogenen Daten im eigenen Unternehmen in die Hand gegeben werden.

Das Paper steht Ihnen hier frei zum Download zur Verfügung.

Innovationen, Lösungskompetenz und Spitzenqualität sind zentrale Merkmale der deutschen Maschinenbau-Industrie und auch Industrie 4.0 steht genau dafür. Es geht darum, Informations- und Internettechnologien Schritt für Schritt in die Produkte und in die Fabriken zu integrieren. Dem deutschen Maschinen- und Anlagenbau kommt dabei als Anbieter und Anwender von Industrie-4.0-Technologien eine Schlüsselrolle zu. Denn er integriert neueste Technik in Produkte und Prozesse. Zugleich ist er Datenquelle für Industrie 4.0: Er erfasst die Daten, interpretiert sie, innoviert damit und entwickelt neue Geschäftsmodelle.

Wichtige Grundlage für die erfolgreiche Einführung von Industrie 4.0 und zugleich zentrale Herausforderung ist der herstellerunabhängige Austausch von Daten durch die Festlegung einheitlicher Schnittstellen in der Produktion.

Im Maschinen- und Anlagenbau etabliert sich hierfür zunehmend der Standard „Open Platform Communications Unified Architecture“ (OPC UA). Hierbei handelt es sich um einen offenen Schnittstellenstandard, der die Mechanismen der Zusammenarbeit im industriellen Umfeld definiert. Er befähigt den Maschinen und Anlagenbau, seine Produktion digital zu vernetzen. Maschinen und Anlagen können so per Plug & Work nach Bedarf umgestaltet werden – unabhängig von welchen Herstellern die Maschinen und Komponenten in der Produktion stammen. Was heute im Büro-Umfeld mit Netzwerkschnittstellen und USB-Steckern schon lange üblich ist, wird in Zukunft auch in der Produktion Realität. Ebenso werden Zustandsüberwachung (Condition Monitoring), die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) und die Optimierung der Produktion herstellerunabhängig umsetzbar.

Der VDMA priorisiert seine Aktivitäten auf den Schnittstellenstandard OPC UA und gibt dem Maschinen- und Anlagenbau eine wichtige Orientierung. Vor diesem Hintergrund versteht sich der vorliegende VDMA-Leitfaden „Industrie-4.0-Kommunikation mit OPC UA“ als praxisorientiertes Werkzeug. Er zeigt Maßnahmen auf, die dazu beitragen, die Industrie-4.0-Kommunikation erfolgreich im eigenen Unternehmen einzuführen. Denn Industrie 4.0 ist ein Entwicklungspfad auf dem Weg in die Zukunft der Produktion.

Das Paper steht Ihnen hier frei zum Download zur Verfügung.