Daten sind die strategische Ressource im digitalen Zeitalter. Der Industrial Data Space zielt darauf ab, den sicheren Austausch und die einfache Kombination von Daten für Unternehmen zu ermöglichen. Dadurch lassen sich smarte Dienstleistungen einfacher verwirklichen. Fraunhofer erarbeitet in einem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projekt die Basis dazu und entwickelt ein Referenzarchitekturmodell für den Industrial Data Space, das in ausgewählten Use Cases pilotiert wird.

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Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V.
Oktober 2015
INDUSTRIAL DATA SPACE IM ÜBERBLICK

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INHALT
 Innovationstreiber und die Rolle der Daten
 Kernpunkte des Industrial Data Space
 Forschungsprojekt zum Industrial Data Space
 Verein zum Industrial Data Space
 Rolle der Use Cases
 Ansprechpartner

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Die Digitalisierung ist also gleichzeitig Treiber und
Befähiger innovativer Geschäftsmodelle
Automobil
Merkmale:
 Verkehrs-
management 2.0
 Dynamische
Routen-
bestimmung
 »Connected Drive
Services«
Service-
Innovation
Produktion
Merkmale:
 Intelligente
Fertigungs-
konzepte für
Kleinserien
 Selbststeuerung
der Fertigung
Organisations-
Innovation
Pharma
Merkmale:
 »Real-Life
Evidence«
 Effektivere,
effizientere
Behandlung
 Personalisierte
Medizin
Produkt-
Innovation
Handel
Merkmale:
 Autonome
Transparenz in
der Lieferkette
 Konsumenten-
zentrierte
Supply Chain
Prozess-
Innovation
Bildquellen: Microsoft, BMW, Databirds, SmartFace.

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Eine Schlüsselfähigkeit für Geschäftsmodellinnovation ist
die Kombination von Daten im »Ecosystem«
Automobil
»Ökosystem«:
 Automobil-
hersteller
 Verkehrs-
zentralen
 Kommunen
 …
Produktion
»Ökosystem«:
 Automobil-
hersteller
 Zulieferer
 Logistikdienst-
leister
Pharma
»Ökosystem«:
 Pharmazeutische
Industrie
 Gesundheits-
dienstleister
 Ärzte
 …
Handel
»Ökosystem«:
 Einzelhandel
 Konsumgüter-
industrie
 Logistikdienst-
leister
 …
Daten:
 Gesundheitsdaten
 Therapiedaten
 …
Daten:
 Lokation, Ziel
 Fahrzeugdaten
 Verkehrsdaten
 …
Daten:
 EPCIS-Ereignisse
 Transportdaten
 Zustandsdaten
 …
Daten:
 Produktdaten
 Planungsdaten
 Zustandsdaten
 …
Bildquellen: Microsoft, BMW, Databirds, SmartFace. Legende: EPCIS -
Electronic Product Code Information Services.

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Daten werden zur strategischen Ressource
Zeit
Wertbeitrag
Daten als
Prozess-
ergebnis
Daten als
Befähiger
von
Prozessen
Daten als
Befähiger
von
Produkten
Daten als
Produkt

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Der Industrial Data Space kann ein Bindeglied zwischen
digitaler Produktion/Logistik und Smart Services sein
Informationsfluss
Öffentliche
Daten
Daten aus der
Wertschöpfungskette
Kommerzielle
Dienste
Industrielle
Dienste
Individualisierung
Ende-zu-Ende-
Prozess
»Ecosystem«
Ubiquität
Industrial
Data
Space
Vernetzung
Mensch-Maschine-
Kooperation
Autonomisierung
Internet der Dinge
Kunde
Produktions-
netzwerk
Logistik-
netzwerk
Digitalisiertes Leistungsangebot
Daten-
scharnier
Digitalisierte Leistungserstellung
Güterfluss.Legende:

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Der Industrial Data Space ermöglicht ein »Network of
Trusted Data«
Souveränität
über Daten und DiensteVertrauensschutz
zertifizierte Teilnehmer
Dezentralität
Föderale Architektur
Offenheit
Neutral und
anwendergetrieben
Governance
Gemeinschaftliche
Spielregeln
Skalierung
Netzwerkeffekte
Netzwerk
Plattformen und Dienste
Sicherheit
Datenaustausch

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Der Industrial Data Space fokussiert auf die Architektur
der Daten und Datendienste
Automobil-
hersteller
Elektronik
und IT
Dienst-
leistungen
Logistik
Maschinen &
Anlagenbau
Pharma &
Medizinbedarf
Smart-Service-Szenarien
Service- und Produktinnovation
»Smart Data Services« (Alerting, Monitoring, Datenqualität etc.)
»Basic Data Services« (Informationsfusion, Mapping, Aggregation etc.)
Internet der Dinge ∙ Breitband-Infrastruktur ∙ 5G
Echtzeitbereich ∙ Sensoren, Aktoren, Devices
Architekturebenen
INDUSTRIAL DATA SPACE

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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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Die Initiative Industrial Data Space institutionalisiert sich
als Forschungsprojekt und gemeinnütziger Verein
Ende Q3/2014 1.10.2015 Anfang Q1/2016
Initiative Verein
Forschungsprojekt
Zwölf beteiligte Fraunhofer-Institute:
AISEC, FIT, FKIE, FOKUS, IAIS, IAO IESE, IML,
IOSB, IPA, ISST, SIT

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Das Förderprojekt ist am 1.10.2015 gestartet und
verfolgt zwei wesentliche Ziele
1. Referenzarchitekturmodell
 Governance-Architektur
 Fachlich-funktionale Software-Architektur für Datendienste
 Sicherheitsarchitektur
 Technische Architektur für Pilotierungen
2. Pilotierung in Use Cases
 Logistik und Supply Chain Management
 Automobilität
 Produktion

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Die Arbeiten im Förderprojekt gliedern sich in 9
Arbeitspakete und laufen über drei Jahre
AP Beschreibung 2016 2017 2018
1 Referenzarchitekturmodell
2 Software-Pilotierung
3 Use Cases
4 Standardisierungsbeiträge
5 Zertifizierungskonzept
6 Geschäftsmodellinnovation
7 Handlungsempfehlungen
8 Institutionalisierung
9 Projekt-Management

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Der Verein nimmt die Anwenderinteressen zum
Industrial Data Space wahr
 Organisation der Aktivitäten
 Bündelung der Anwenderinteressen
 Kommunikation und Öffentlichkeitsarbeit
 Zusammenarbeit und Austausch mit
verwandten Initiativen
 Zusammenarbeit mit dem Förderprojekt
1) Stand 31.10.2015; Gründung geplant für Januar 2016.
Vereinszweck
 Atos IT Solutions and Services GmbH
 Bayer HealthCare AG
 Boehringer Ingelheim Pharma GmbH &
Co.KG
 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung
der angewandten Forschung e.V.
 KOMSA Kommunikation Sachsen AG
 PricewaterhouseCoopers AG
 REWE Systems GmbH
 Robert Bosch GmbH
 Salzgitter AG
 SICK AG
 ThyssenKrupp AG
 TÜV Nord AG
 Volkswagen AG
 ZVEI - Zentralverband Elektrotechnik- und
Elektronikindustrie e.V.
Gründungsmitglieder1

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Derzeit1 liegen mehr als 65 Use-Case-Kandidaten aus
verschiedenen Branchen vor
 Identifikation und Bündelung von
Anforderungen der Anwender
 »Verprobung« des
Referenzarchitekturmodells durch die
Anwender
 Demonstration für Innovation auf Basis
des Industrial Data Space
 Demonstration und Integration
bestehender
Standardisierungsvorhaben
 Entwicklung einer prototypischen
Referenz für die beteiligten
Unternehmen
 Potenzieller Kern eines Ökosystems
durch Integration weiterer (auch
domänenfremder) Partner
1) Stand 31.10.2015.
Zweck der Use Cases
 Verknüpfung von Daten mehrerer
Datenquellen
 Integration verschiedener Datenarten
(z. B. Stammdaten und Zustandsdaten aus
der Fertigung)
 Kombination verschiedener
Datengüter
(private Daten, öffentliche Daten, »Club-
Güter«)
 Beteiligung mindestens zweier
Unternehmen
 Integration von mehr als zwei
Unternehmensarchitekturebenen
(z. B. »Shop Floor« und »Office Floor«)
 Grundlage für das Angebot »smarter
Services«
Use-Case-Merkmale

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Die Arbeiten zum Industrial Data Space sind
komplementär verzahnt mit der Plattform Industrie 4.0
Handel 4.0 Bank 4.0Versicherung
4.0
…Industrie 4.0
Fokus auf die
produzierende
Industrie Smart Services
Übertragung,
Netzwerke
Echtzeitsysteme
Industrial Data Space
Fokus auf Daten
Daten
…

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Prof. Dr. Boris Otto
Fraunhofer IML
Boris.Otto@iml.fraunhofer.de
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 steht für Fragen gerne zur
Verfügung

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