Erschließung der Datenleistung in Fabriken und Verbesserung der Interoperabilität mit Datenräumen

Das Datendilemma in der Fertigung: Die Herausforderung der Interoperabilität

Die digitale Transformation in der Fertigung stößt nicht nur mit KI oder Technologie, sondern mit den Daten selbst auf ein Hindernis. Unternehmen investieren stark in digitale Initiativen und haben Schwierigkeiten, Wert zu schöpfen, da ihre Daten in unzusammenhängenden Silos gefangen bleiben und die größte Herausforderung hier ein Mangel an Interoperabilität ist. Globale Hersteller haben Schwierigkeiten, weil die Werke unterschiedliche Prozesse betreiben, unterschiedliche Produkte herstellen und Metriken unterschiedlich melden, was es unglaublich schwierig macht, einen konsistenten, zuverlässigen Überblick zu erhalten. Wenn dieses Problem der Datengrundlage nicht zuerst angegangen wird, werden Initiativen zur digitalen Transformation scheitern.

In diesem Artikel werden Manufacturing Data Spaces als fehlende Grundlage vorgestellt – ein sicheres, souveränes Framework, das es Fabriken ermöglicht, bestimmte Daten unter strenger Kontrolle zu teilen, ohne das Eigentum aufzugeben. Durch die Berücksichtigung technischer Herausforderungen und menschlicher Bedenken im Zusammenhang mit der gemeinsamen Nutzung von Daten schaffen Datenräume das vernetzte Ökosystem, in dem KI, digitale Zwillinge und werksübergreifende Optimierung ihr Versprechen halten. Der Weg ist nicht einfach, aber Hersteller, die diese Datenbrücken bauen, verschaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in Bezug auf Effizienz, Compliance und Innovation.

1. Die Herausforderung der Fertigungsdaten: Mehr als nur Technologie

Alle reden über KI und digitale Zwillinge in der Fertigung, als wären sie Zauberstäbe. Unternehmen geben viel Geld für Berater aus, versprechen das Blaue vom Himmel und kaufen glänzende neue Software-Suites. Diese Initiativen sind jedoch oft aus einem grundlegenden Grund nicht ausreichend: Die Datengrundlage ist nicht vorhanden.

Es geht um Menschen, nicht nur um Technologie (wirklich!)

Wir alle kennen das Mantra: "Bei der digitalen Transformation geht es um die Menschen, nicht nur um die Technologie." Klingt toll, oder? Aber es fühlt sich abstrakt an. Dieser Artikel zielt darauf ab, dies zu durchbrechen und etwas Greifbares zu bieten.

Wir betrachten diesen Wandel durch die Linse von zwei Akteuren in jedem Fertigungsunternehmen:

• Die Führungskraft: Der Versuch, das globale Schiff zu steuern.
• Der Betriebsleiter: Die täglichen Schlachten vor Ort.

Natürlich sind an einer erfolgreichen Transformation alle beteiligt – Ingenieure, IT, OT, Betreiber und Qualitätsteams –, aber die Fokussierung auf diese beiden Perspektiven hilft uns, die Reibungsverluste und Motivationen in der realen Welt zu verstehen, die über Erfolg oder Misserfolg dieser Initiativen entscheiden. Es geht darum, warum sie sich gegen Veränderungen wehren oder sie begrüßen.

Schlüsselbegriffe entmystifiziert

Bevor wir uns mit Lösungen befassen, lassen Sie uns einige Schlüsselbegriffe klarstellen:

• Data Spaces: Sichere Ökosysteme oder "Clubs", in denen Unternehmen/Anlagen bestimmte Datenschnipsel unter strengen, eigentümerkontrollierten Regeln austauschen, und das Hauptmerkmal ist die Datensouveränität – Sie entscheiden, wer was, warum und wie lange sieht.
• IDSA (International Data Spaces Association): Die Schöpfer der Regeln. Sie definieren die Standards und den Vertrauensrahmen für einen sicheren, souveränen Datenaustausch (die Clubregeln).
• Gaia-X EU: Eine breiter angelegte europäische Initiative für eine föderierte, sichere und souveräne Dateninfrastruktur. Es umfasst Datenraumkonzepte (oft unter Verwendung von IDSA-Standards) und deckt Cloud/Interoperabilität zwischen Sektoren ab (die zuverlässige Nachbarschaft für Datenraumclubs).
• Manufacturing-X (M-X): Gaia-X/IDSA-Prinzipien, die explizit auf die Fertigung angewendet werden. Zielt auf ein interoperables Netzwerk über die gesamte Wertschöpfungskette (Zulieferer, OEMs, Kunden) für die Herausforderungen der Branche (Resilienz der Lieferkette, Nachhaltigkeitsberichterstattung (Product Carbon Footprint, Digital Product Passports), Qualität) ab, häufig unter Verwendung von Standards wie Asset Administration Shells (AAS) (dem Produktionsviertel in der Nachbarschaft von Gaia-X).

Die vier Schichten der Herausforderungen bei Fertigungsdaten

1. Technische Interoperabilität: Können Systeme physisch verbunden werden und Signale austauschen? Dies ist Ihre grundlegende Herausforderung bei der Konnektivität – die Protokolle, Schnittstellen und Formate, die Integrationsspaghetti erzeugen.
2. Semantische Interoperabilität: Versteht jeder, was die Daten bedeuten? Die "Geschwindigkeit" von Pflanze A im Vergleich zur "Geschwindigkeit" von Pflanze B, gemessen in verschiedenen Einheiten, führt zu einem Albtraum der Standardisierung.
3. Organisatorische Interoperabilität: Stimmen Prozesse und Regeln teamübergreifend überein? Datensilos sind oft auf organisatorische Barrieren zurückzuführen, bei denen verschiedene Teams ihre Datenkönigreiche bewachen. Die Kluft zwischen IT und OT führt zu massiven Reibungsverlusten.
4. Rechtliche Interoperabilität: Stimmen Vereinbarungen und Compliance-Anforderungen über Grenzen oder Partner hinweg überein? Dies ist entscheidend für den unternehmensübergreifenden Austausch, wird aber oft übersehen.

Der Mensch: Warum Betriebsleiter ihre Daten schützen

Jede Lösung muss nicht nur die Technologie, sondern auch die menschlichen Belange berücksichtigen. Betriebsleiter wehren sich nicht aus Sturheit gegen den Datenaustausch – sie haben berechtigte Sorgen:

• "Werden diese Daten gegen mich verwendet?" – Befürchtungen vor unfairen Leistungsvergleichen
• "Können wir diesen Daten überhaupt vertrauen?" – Bedenken hinsichtlich der Datenqualität und Fehlinterpretationen
• "Ich will unsere schmutzige Wäsche nicht lüften" – Zögern, vorübergehende Ineffizienzen aufzudecken
• "Wer bewacht den Hühnerstall?" – Bedenken hinsichtlich Sicherheit und geistigem Eigentum
• "Hilft mir die zentrale Analyse?" – Skepsis gegenüber der Relevanz für lokale Herausforderungen
• "Noch eine Aufgabe? Was hat meine Pflanze davon?" – Fragen zu Aufwand vs. Nutzen

Das Verständnis dieser menschlichen Perspektiven ist von entscheidender Bedeutung, denn Technologie allein wird die Herausforderung des Datenaustauschs nicht lösen. Wir brauchen eine Lösung, die sowohl die technische Integration als auch das menschliche Vertrauen berücksichtigt.

2. Betreten Sie Datenräume: Die Grundlage für Manufacturing Intelligence

Data Spaces bieten einen anderen Ansatz für die gemeinsame Nutzung von Fertigungsdaten. Anstatt jeden zu zwingen, Daten in ein zentrales Repository zu werfen, schaffen Datenräume einen sicheren Rahmen, in dem Daten selektiv und unter strenger Governance geteilt werden können, ohne das Eigentum aufzugeben.

Was sind Datenräume in der Fertigung?

Stellen Sie sich Data Spaces nicht als riesige zentrale Datenbanken vor, sondern als sichere, nur für Mitglieder zugängliche Clubs mit klaren Regeln. Auf diesem digitalen Marktplatz:

• Daten bleiben, wo sie sind – keine erzwungene Zentralisierung
• Sie haben die Kontrolle darüber, was Sie freigeben – Granulare Berechtigungen für bestimmte Daten
• Nutzungsrichtlinien werden durchgesetzt – Technische Mechanismen stellen die Einhaltung sicher
• Vertrauen ist in das System integriert – Identitätsprüfung und sichere Verbindungen
• Alle sprechen die gleiche Sprache – Standardisierte Formate und Bedeutung

Im Zentrum dieses Ansatzes steht das nicht verhandelbare Prinzip der digitalen Souveränität:

• Datenhoheit: Sie, der Dateneigentümer, behalten zu 100 % die Kontrolle über Ihre Daten. Sie entscheiden, was Sie teilen, mit wem, warum und wie lange.
• Identity Sovereignty: Du verwaltest deine eigene digitale Identität innerhalb des Ökosystems.
• Software-Souveränität: Sie können Workloads ausführen, ohne an bestimmte Anbieter gebunden zu sein.
• Operative Souveränität: Sie behalten die Transparenz und Kontrolle über den Betrieb des Datenraums.

Der entscheidende Unterschied zu herkömmlichen Ansätzen besteht darin, dass es sich nicht nur um schwache Versprechungen handelt. Es handelt sich um Regeln, die technisch vom System durchgesetzt werden und die größte Angst ansprechen: Kontrollverlust.

Ein Beispiel aus der Praxis: Wie Data Spaces die Fertigung transformieren

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor:

Die Herausforderung: Ein global agierender Hersteller betreibt Werke auf drei Kontinenten. Jede Anlage betreibt unterschiedliche Maschinen, verwendet unterschiedliche MES-Systeme und misst die Leistung unterschiedlich. Der CEO will die Energieeffizienz über alle Anlagen hinweg optimieren, aber es scheint unmöglich, konsistente, vergleichbare Daten zu erhalten.

Der traditionelle Ansatz: Zwingen Sie alle Anlagen, Energiedaten an ein zentrales System zu melden, was Monate mühsamer ETL-Entwicklung, Widerstand der Anlagenmanager und Daten erfordert, die immer noch nicht ganz vergleichbar sind.

Der Datenraum-Ansatz:

1. Jede Anlage verbindet sich über einen sicheren Konnektor mit dem Datenraum des Herstellers
2. Anlagen bilden ihre lokalen Energiedaten auf ein standardisiertes Energieverbrauchsmodell ab (mittels AAS)
3. Anlagen veröffentlichen, welche Energiedaten sie unter welchen Bedingungen teilen werden
4. Das zentrale Energieteam greift über Richtlinien auf diese standardisierten Daten zu, ohne dass die Anlagen die Kontrolle verlieren
5. Anlagen behalten ihre Souveränität und ermöglichen gleichzeitig eine netzweite Optimierung

Das Ergebnis? Die Anlagen sind bereit, gemeinsam zu nutzen, weil sie die Kontrolle behalten, zentrale Teams standardisierte Daten erhalten, die sie nutzen können, und die Energieoptimierung führt zu echten Einsparungen im gesamten Netzwerk.

3. Wie Data Spaces funktionieren: Ein praktischer Leitfaden 

Damit Datenräume funktionieren, müssen Sie das Technologie-Toolkit und die Datenreise verstehen. Lassen Sie uns die wichtigsten Komponenten aufschlüsseln und wie sie zusammenpassen.

Das unverzichtbare Technologie-Toolkit

Datenräume sind auf das Zusammenspiel mehrerer Schlüsseltechnologien angewiesen:

OPC UA (The Industrial Translator): Ein universeller Standard für die Kommunikation von Industrieanlagen. Seine Informationsmodelle liefern den semantischen Kontext und definieren, was Daten bedeuten (z. B. "Temperatur" in Celsius für "Motorlager 1").

MQTT (The Lightweight Messenger): Ein effizientes Protokoll zum Senden von Echtzeitdaten, insbesondere über potenziell unzuverlässige Netzwerke.

AAS (The Digital ID for Assets): Die Verwaltungsschale stellt standardisierte digitale Pässe für Maschinen oder Produkte zur Verfügung und bündelt alle relevanten Informationen in strukturierten "Teilmodellen".

Data Space Connectors (die sicheren Gatekeeper): Diese überprüfen die Identität, verhandeln den Zugriff auf der Grundlage von Richtlinien und setzen Regeln während des Datenaustauschs durch. Der Eclipse Dataspace Connector (EDC) ist ein wichtiges Open-Source-Beispiel.

Unified Namespace (UNS - The Internal Data Hub): Kombiniert interne OT- und IT-Daten, organisiert sie logisch und fügt Kontext hinzu, um die Teilnahme am Datenraum vorzubereiten.

Sovereign Cloud (The Secure Regional Vault): Bietet eine Infrastruktur, in der Daten innerhalb bestimmter Grenzen bleiben, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.

Die Data Journey: Von der Fabrikhalle bis zu Insights

Schauen wir uns an, wie sich Daten durch dieses Ökosystem bewegen:

1. Geburt von Daten: In der Fabrikhalle erfassen Sensoren Messwerte, SPS protokollieren Zyklen und Bediener führen Qualitätskontrollen durch.
2. Collection & Context: Daten fließen über IIOT-Gateways in einen Unified Namespace, organisiert und mit relevantem Kontext (Maschinenstandort, aktuelles Produkt, Chargen-ID) verknüpft
3. Bereitstellung von Daten: Die Anlage konfiguriert ihren Data Space Connector so, dass er bestimmte Informationen (z. B. "Tägliche OEE für Linie 3") mit strengen Nutzungsrichtlinien anbietet.
4. Sichere Erkennung und Zugriff: Eine andere autorisierte Partei (eine andere Anlage, ein anderer Lieferant, ein zentrales Team) entdeckt dieses Datenangebot, überprüft die Identität und fordert den Zugriff auf der Grundlage veröffentlichter Richtlinien an.
5. Policy-basierter Austausch: Daten werden zu vereinbarten Bedingungen ausgetauscht, einschließlich begrenzter OEE-Zahlen, anonymisierter Warnungen oder sogar der lokalen Ausführung von Algorithmen ohne Rohdaten, die das Werk verlassen.
6. Daten in Wert verwandeln: Der Empfänger verwendet diese kontextbezogenen, standardisierten Daten für den beabsichtigten Zweck – Benchmarking, Qualitätsverbesserung, vorausschauende Wartung oder Compliance-Berichterstattung.

Dieser Ablauf erfolgt auf sichere Weise, wobei die Identitätsprüfung und die Durchsetzung von Richtlinien bei jedem Schritt erfolgen, um sicherzustellen, dass die Anlagen die Kontrolle behalten und gleichzeitig eine breitere Zusammenarbeit ermöglichen.

Fallstudie: Rückverfolgbarkeit der Lieferkette in der Automobilindustrie

Ein großer Automobilhersteller muss Teile über seine komplexe Lieferkette hinweg zurückverfolgen, um die Qualität und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten. Die Herausforderung? Hunderte von Lieferanten mit unterschiedlichen Systemen, berechtigten Bedenken hinsichtlich proprietärer Daten und komplexen grenzüberschreitenden Vorschriften.

Die Data Space-Lösung:

• Jeder Lieferant trat einem Fertigungsdatenraum bei (ähnlich wie bei Catena-X)
• Lieferanten veröffentlichten standardisierte Daten zur Rückverfolgbarkeit von Teilen über AAS-Modelle
• Strenge Richtlinien kontrollierten, welche Daten für wen sichtbar waren
• Der OEM erhielt die erforderliche Rückverfolgbarkeit, ohne dass die Lieferanten alle Produktionsdaten offenlegen mussten
• Die Lieferanten behielten die Kontrolle und erfüllten gleichzeitig die Compliance-Anforderungen

Das Ergebnis war ein System, das die regulatorischen Anforderungen erfüllte und gleichzeitig die digitale Souveränität jedes Beteiligten respektierte – eine Win-Win-Situation, die traditionelle zentralisierte Ansätze nicht bieten konnten.

6. Gemeinsame Herausforderungen meistern 

Die Implementierung von Datenräumen ist nicht ohne Hürden. Hier erfahren Sie, wie Sie die häufigsten Hindernisse überwinden können:

Herausforderung 1: Der Investment Case

Problem: Die Genehmigung des Budgets ist eine Herausforderung, wenn die Vorteile abstrakt oder langfristig erscheinen.

Lösung:

• Beginnen Sie mit Pilotprojekten, die sich auf Probleme mit großer Wirkung konzentrieren
• Quantifizieren Sie die Kosten aktueller Datensilos (verschwendete Zeit, verpasste Chancen)
• Denken Sie an "Return on Information", nicht nur an den traditionellen ROI
• Verwenden Sie Bewertungsinstrumente wie den Smart Industry Readiness Index (SIRI), um den Reifegrad zu vergleichen

Herausforderung 2: Technische Komplexität 

Problem: Die Integration verschiedener Systeme, die Einrichtung von Konnektoren und die Sicherstellung semantischer Konsistenz können entmutigend sein.

Lösung:

• Nutzung von Standards (IDSA, OPC UA, AAS) und Open-Source-Tools
• Arbeiten Sie mit erfahrenen Anbietern und Integratoren zusammen
• Verwenden Sie einen schrittweisen Ansatz – sorgen Sie dafür, dass eine Verbindung gut funktioniert, bevor Sie zehn in Angriff nehmen
• Bauen Sie eine solide interne Grundlage (wie UNS) auf, bevor Sie sie extern freigeben

Herausforderung 3: Sicherheits- und Kontrollbedenken 

Problem: "Woher weiß ich, dass meine Daten sicher sind und nicht missbraucht werden?"

Lösung:

• Erklären Sie die Sicherheitsarchitektur klar (Verschlüsselung, Identitätsprüfung)
• Veranschaulichen, wie Richtlinien technisch durchgesetzt werden
• Verwenden Sie starke rechtliche Vereinbarungen, um technische Kontrollen zu ergänzen
• Betonen Sie die Garantie der digitalen Souveränität – die Kontrolle liegt bei den Dateneigentümern

Herausforderung 4: Die Herausforderung der Menschen 

Problem: Überwindung von Widerständen, Aufbau von Vertrauen und Entwicklung von Datenkompetenz.

Lösung:

• Sichern Sie sich ein starkes Führungsengagement
• Implementieren Sie ein robustes Änderungsmanagement
• Kommunizieren Sie ständig – das "Warum", die Vorteile, den Fortschritt
• Beziehen Sie Werksleiter frühzeitig in Designentscheidungen ein
• Feiern Sie kleine Erfolge, um Schwung zu gewinnen

Um erfolgreich zu sein, müssen all diese Dimensionen berücksichtigt werden – Technologie, Wirtschaft, Governance und menschliche Faktoren.

7. Datenräume vs. Alternativen: Die richtige Wahl treffen

Wie schneiden Datenräume im Vergleich zu anderen Ansätzen ab, die Sie möglicherweise bereits verwenden?

Im Vergleich zu einem zentralen Data Lake/Warehouse

• Traditioneller Ansatz: Gießen Sie alle Daten zur Analyse in ein zentrales Repository
• Das Problem: Erzwingt die Konsolidierung, entzieht der Anlagensteuerung die Kontrolle, schafft ETL-Albträume
• Vorteil des Datenraums: Bewahrt die Souveränität, reduziert die ETL-Belastung und bietet integrierte Governance für die sichere externe Freigabe

vs. direkte APIs / Punkt-zu-Punkt-Integration

• Traditioneller Ansatz: Erstellen Sie benutzerdefinierte Verbindungen zwischen Systemen
• Das Problem: Erstellt eine nicht wartbare "Spaghetti-Architektur", die nicht skaliert werden kann
• Datenraumvorteil: Standardisiertes "Einmal verbinden, teilen/viele nutzen"-Modell mit konsistenter Sicherheit und Governance

vs. Cloud-IIoT-Plattformen

• Traditioneller Ansatz: Nutzen Sie Anbieterplattformen, um Maschinendaten zu sammeln und zu analysieren
• Das Problem: Wird oft zu einem weiteren Silo, das nicht für den unternehmensübergreifenden Austausch ausgelegt ist
• Vorteil des Datenraums: Ergänzt diese Plattformen und bietet eine sichere Brücke für die externe Zusammenarbeit

vs. Data Mesh / Data Fabric

• Traditioneller Ansatz: Moderne Ansätze für das interne Datenmanagement
• Das Problem: In der Regel intern fokussiert, es fehlen unternehmensübergreifende Vertrauensmechanismen
• Datenraumvorteil: Erweitert diese Prinzipien extern mit standardisierter Vertrauens- und Richtliniendurchsetzung

Der entscheidende Unterschied: Datenräume bieten den übergreifenden, sicheren Rahmen, der für den komplexen, mehrparteiigen Datenaustausch erforderlich ist, und bewahren gleichzeitig die Souveränität – das fehlende Puzzleteil in den meisten aktuellen Ansätzen.

8. Erfolgsgeschichten: Data Spaces in Aktion

Fallstudie 1: Konsortium für vorausschauende Wartung

Eine Gruppe von Herstellern, die ähnliche Geräte verwenden, stand vor einer gemeinsamen Herausforderung: Es gab nicht genügend Ausfalldaten aus ihren eigenen Betrieben, um effektive Modelle für die vorausschauende Wartung zu erstellen.

Die Lösung: Sie richteten einen Datenraum ein, in dem:

• Jedes Mitglied steuerte anonymisierte Maschinentelemetrie über standardisierte AAS-Modelle bei
• Strenge Richtlinien stellten sicher, dass die Daten nur für die Vorhersage der Wartung verwendet wurden
• Ein typisches KI-Modell wurde auf dem kollektiven Datensatz trainiert
• Jedes Unternehmen erhielt bessere Vorhersagen, ohne sensible Vorgänge preiszugeben

Das Ergebnis: Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten in allen teilnehmenden Anlagen, ohne Kompromisse bei Wettbewerbsinformationen einzugehen.

Fallstudie 2: Verfolgung des CO2-Fußabdrucks

Ein großer Konsumgüterhersteller benötigte genaue Daten zum CO2-Fußabdruck in seiner gesamten Lieferkette, um die gesetzlichen Anforderungen und die Anforderungen der Verbraucher zu erfüllen.

Die Lösung: Ein Datenraumansatz, bei dem Folgendes gilt:

• Lieferanten tauschten standardisierte Emissionsdaten über sichere Konnektoren aus
• Jeder Lieferant kontrollierte genau, welche Daten sichtbar waren
• Der Hersteller erhielt verifizierte Nachhaltigkeitsinformationen
• Kleinere Lieferanten erhielten Tools und Vorlagen zur Teilnahme

Das Ergebnis: Eine konforme Kohlenstoffberichterstattung mit weniger administrativem Aufwand und erhöhter Lieferantenbeteiligung im Vergleich zu bisherigen manuellen Ansätzen.

Fallstudie 3: Qualitätsverbesserungsnetzwerk

Mehrere Werke, die ähnliche Produkte herstellten, hatten mit uneinheitlichen Qualitätsergebnissen zu kämpfen.

Die Lösung: Ein Datenraum, der Folgendes ermöglicht:

• Standardisierter Austausch von Qualitätskennzahlen und Prozessparametern
• Automatisierte Erkennung von Anomalien im gesamten Netzwerk
• Schnelle Replikation erfolgreicher Prozessanpassungen
• Erhaltung der Betriebsautonomie jeder Anlage

Das Ergebnis war eine Reduzierung von Qualitätsabweichungen und eine schnellere Lösung von Qualitätsproblemen, wenn sie auftraten.

9. Erste Schritte mit Data Spaces: Ihre nächsten Schritte 

Sind Sie bereit zu erkunden, wie Datenräume Ihre Fertigungsabläufe transformieren können? So legen Sie los:

Schritt 1: Bewerten Sie Ihre Bereitschaft

• Data Maturity: Wo stehen Sie auf Ihrer Datenreise?
• Pain Points: Welche spezifischen Herausforderungen beim Datenaustausch verursachen Sie am meisten?
• Quick Win Opportunities: Welche Anwendungsfälle würden den schnellsten Wert liefern?

Schritt 2: Erstellen Sie Ihre Wissensdatenbank

 

• Lernen Sie die Standards: Machen Sie sich mit IDSA, Gaia-X, Manufacturing-X vertraut
• Verstehen Sie die Technologie: Erkunden Sie Konnektoren, semantische Modelle und Governance-Frameworks
• Vernetzen Sie sich mit Gleichgesinnten: Treten Sie Branchenarbeitsgruppen bei, um von Early Adopters zu lernen

Schritt 3: Wählen Sie die richtigen Partner aus

Suchen Sie nach Partnern, die Folgendes mitbringen:

• Tiefgreifendes Fertigungs-Know-how (nicht nur IT-Kenntnisse)
• Nachgewiesene Implementierungserfahrung
  Bekenntnis zu offenen Standards
• End-to-End-Funktionen von der Strategie bis zum Betrieb

Schritt 4: Klein anfangen, groß denken

• Beginnen Sie mit einem definierten Pilotprojekt, das einen bestimmten Schmerzpunkt anspricht
• Legen Sie klare Erfolgskriterien fest und messen Sie die Ergebnisse
• Nutzen Sie die Erkenntnisse, um Ihren Ansatz zu verfeinern, bevor Sie ihn skalieren
• Bauen Sie mit jedem Schritt auf Ihre längerfristige Vision hin

Der Weg zur datengesteuerten Fertigung erfordert mehr als nur Technologie. Es erfordert eine neue Denkweise über Daten als wertvolles Gut, das sicher und souverän geteilt werden kann. Indem Sie jetzt Ihre Datenraumbasis aufbauen, positionieren Sie Ihr Unternehmen, um den Wert Ihrer Fertigungsdaten zu erschließen und sich einen Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend digitalen Branche zu verschaffen.

Fazit: Teilen ist fürsorglich (und klug!)

Exzellenz in der Fertigung hängt zunehmend von der Datenzusammenarbeit zwischen Werken, Lieferketten und Kunden ab. Datenräume bilden die Grundlage für diese Zusammenarbeit, wobei die Autonomie jedes Beteiligten respektiert und legitime Bedenken hinsichtlich Kontrolle und Sicherheit berücksichtigt werden.

Ist es eine Herausforderung? Ja. Lohnt es sich? Absolut. Die Hersteller, die diese Datenbrücken heute bauen, werden morgen diejenigen sein, die KI, digitale Zwillinge und Optimierung wirklich nutzen können, um Daten von einem Problem in ihren größten Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.

Was sind Ihre Gedanken? Passt das Konzept des Datenraums zu den Herausforderungen, vor denen Sie stehen? Was sind die größten Hürden, die Sie in Ihrer Organisation sehen? Ich würde gerne Ihre Perspektive hören!