{"id":8086,"date":"2021-01-15T14:44:32","date_gmt":"2021-01-15T13:44:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=4636"},"modified":"2021-02-02T14:30:43","modified_gmt":"2021-02-02T13:30:43","slug":"iot-datenraum-sicheren-prototypen-implementiert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/iot-datenraum-sicheren-prototypen-implementiert\/","title":{"rendered":"IoT-Datenraum: sicheren Prototypen implementiert"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_8280\" aria-describedby=\"caption-attachment-8280\" style=\"width: 680px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-8280\" src=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/MachineCloud-I-680x453-1.jpg\" alt=\"\" width=\"680\" height=\"453\" srcset=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/MachineCloud-I-680x453-1.jpg 680w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/MachineCloud-I-680x453-1-16x12.jpg 16w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/MachineCloud-I-680x453-1-263x175.jpg 263w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/MachineCloud-I-680x453-1-525x350.jpg 525w, https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/MachineCloud-I-680x453-1-300x200.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 680px) 100vw, 680px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-8280\" class=\"wp-caption-text\">\u00a9 WZL RWTH Aachen University<\/figcaption><\/figure>\n<p>Die vollst\u00e4ndige Digitalisierung von Maschinen, Anlagen und Ger\u00e4ten f\u00fchrt oftmals zur Entstehung von Datensilos innerhalb des eigenen Unternehmens. Datensilos vermindern jedoch die Qualit\u00e4t der Daten, behindern die interne Zusammenarbeit und verlangsamen Entscheidungsprozesse. Hierunter leidet nicht nur die Nutzbarkeit der digitalen Assets, sondern als Folge auch die Erschliessung neuer Erkenntnisse \u00fcber Produktionsprozesse, die Reduktion der Entscheidungslatenz sowie die Erh\u00f6hung der Kundenbindung.<\/p>\n<p><strong>N\u00e4chste Generation einer Dateninfrastruktur<\/strong><\/p>\n<p>Mit dem Konzept &#8222;GAIA-X&#8220; hat die deutsche Bundesregierung in Kooperation mit europ\u00e4ischen Partnern einen Vorschlag zur Gestaltung der n\u00e4chsten Generation einer Dateninfrastruktur f\u00fcr Europa ausgearbeitet, welche sich den genannten Problemen entgegenstellt. Ziel von GAIA-X ist eine auf europ\u00e4ischen Werten basierende, sichere und vernetzte Dateninfrastruktur, welche die h\u00f6chsten Anspr\u00fcche an digitaler Souver\u00e4nit\u00e4t erf\u00fcllt und disruptive Innovationen f\u00f6rdert. In einem offenen und transparenten digitalen \u00d6kosystem sollen Daten und Dienste unkompliziert verf\u00fcgbar gemacht, zusammengef\u00fchrt und vertrauensvoll geteilt werden.<\/p>\n<p>Mit diesen Zielen als Leitlinie haben der Lehrstuhl f\u00fcr Technologie der Fertigungsverfahren am Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen unter der Leitung von Professor Thomas Bergs und die Senseering GmbH eine eigene Interpretation eines dezentralen, unternehmens\u00fcbergreifenden Internet-of-Things-(IoT)-Datenraums unter dem vorl\u00e4ufigen Projektnamen \u00abMachineCloud\u00bb realisiert. Sie erm\u00f6glicht den nahtlosen Austausch von heterogenen IoT-Datenquellen innerhalb und ausserhalb der eigenen Hallen, weshalb die drei in der Stadt Aachen verteilten WZL-Standorte an sie angeschlossen wurden. Auch die entsprechenden Standorte des benachbarten Fraunhofer-Institut f\u00fcr Produktionstechnologie IPT sind integriert. Jeder der Standorte erh\u00e4lt neben seinem Anschluss an den IoT-Datenraum auch eine Software zur Visualisierung und Analyse der Daten. Die digitalen Assets sind so von \u00fcberall aus sicher erreichbar und k\u00f6nnen auch remote genutzt, gesichtet und verwertet werden.<\/p>\n<p>Welche Vorteile ein solcher unternehmens- und standort\u00fcbergreifender Datenraum beispielsweise f\u00fcr das Feinschneiden mit sich bringt, erkl\u00e4rt Herman Voigts, Mitarbeiter am Lehrstuhl f\u00fcr Technologie der Fertigungsverfahren am WZL: \u00abDas Feinschneiden ist ein hochproduktiver Prozess f\u00fcr die Massenfertigung. Allerdings ist die hohe Schwankung von Werkzeugstandzeiten verantwortlich f\u00fcr die schwierige Planbarkeit der Instandsetzung und die damit verbundenen R\u00fcstzeiten. Die MachineCloud nutzen wir, um genau diese Planbarkeit zu erh\u00f6hen, Standzeiten besser auszunutzen und Ausschussproduktion zu vermeiden. Damit erschliessen wir ein Potenzial von 30 Prozent Kosteneinsparung f\u00fcr die industrielle Fertigung. Dazu werden Sensordaten in die MachineCloud geladen, vernetzt und mit neuartigen Methoden ausgewertet.\u00bb<\/p>\n<p><strong>Alle Maschinen und Ger\u00e4te an einem digitalen Ort<br \/>\n<\/strong><br \/>\nGem\u00e4ss den Vorgaben von GAIA-X erfolgt die Datenerfassung und -haltung souver\u00e4n im eigenen Unternehmensnetzwerk. Durch eine dezentrale Architektur haben die Datenurherber jederzeit die Hoheit \u00fcber die Nutzung und Freigabe ihrer eigenen Daten. \u00dcber einen intelligenten Katalog k\u00f6nnen alle sich im Netzwerk befindlichen und freigegebenen Daten anderer Netzwerkakteure aktiv durchsucht und gefunden werden. Zudem k\u00f6nnen die Akteure ihre eigenen Daten systematisch und granular ausgew\u00e4hlt mit anderen Teilnehmenden teilen. Dies erm\u00f6glicht erstmals die gemeinsame Entwicklung automatisierter und datengetriebener Services auf Basis der geteilten Daten. Neue Services werden \u00fcber den IoT-Datenraum zur\u00fcckgespielt und dadurch f\u00fcr alle Akteure zug\u00e4nglich gemacht. Im Hintergrund sichert eine Blockchain respektive Distributed Ledger Technologie (DLT) zus\u00e4tzlich die Datenintegrit\u00e4t jeglicher Urheberdaten im gesamten System und gew\u00e4hrleistet somit eine l\u00fcckenlose Nachverfolgung der Validit\u00e4t der Daten.<\/p>\n<p>\u00abWas bis vor kurzem unm\u00f6glich erschien, wird jetzt allt\u00e4glich sein: Die gemeinsame Entwicklung von KI-Diensten auf unterschiedlichen Datensets verschiedener Stakeholder f\u00fcr maximale Effektivit\u00e4t in produzierenden Supply Chains\u00bb, so Thomas Bergs, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Direktor des WZL und Inhaber des Lehrstuhls f\u00fcr Technologie der Fertigungsverfahren, der die MachineCloud Ende November 2020 er\u00f6ffnete.<\/p>\n<p>Die MachineCloud befindet sich aktuell in einer Pilotphase, welche mit dem 30. Aachener Werkzeugmaschinen-Kolloquium (AWK) abschliesst. Die Besucherinnen und Besucher des AWK\u201821 k\u00f6nnen am 10. und 11. Juni 2021 erfahren, wie sich die Teilnahme an einem souver\u00e4nen IoT-Datenraum nach GAIA-X-Richtlinien anf\u00fchlt und mit den unterschiedlichen Akteuren in den Dialog treten.<\/p>\n<p><em>Pressemeldung <a href=\"https:\/\/www.wzl.rwth-aachen.de\/go\/id\/sijq\/\">WZL RWTH Aachen University<\/a><\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die vollst\u00e4ndige Digitalisierung von Maschinen, Anlagen und Ger\u00e4ten f\u00fchrt oftmals zur Entstehung von Datensilos innerhalb des eigenen Unternehmens. Datensilos vermindern jedoch die Qualit\u00e4t der Daten, behindern die interne Zusammenarbeit und verlangsamen Entscheidungsprozesse. 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