Diese Präsentation auf der VDI Industrie 4.0 Tagung am 25.1.2017 in Düsseldorf gibt ein Update der Entwicklungen des Industrial Data Space. Schwerpunkte sind Datensouveränität, der Industrial Data Space als Bindeglied zwischen IoT-Cloud-Plattformen sowie der Referenz-Use-Case Logistik.

1. © Fraunhofer
Prof. Dr.-Ing. Boris Otto · Fraunhofer ISST · TU Dortmund · Düsseldorf · 25.1.2017
INDUSTRIAL DATA SPACE

2. © Fraunhofer 2
AGENDA
 Digitalisierung und Datensouveränität
 Industrial Data Space
 Logistik-Use-Case

3. © Fraunhofer 3
Die Digitalisierung ist gleichzeitig Treiber und Befähiger digitaler
Geschäftsinnovation
Automobil
 Verkehrs-
management 2.0
 Dynamische Routen-
bestimmung
 »Connected Drive
Services«
Service-
Innovation
Produktion
 Intelligente
Fertigungskonzepte
für Kleinserien
 Selbststeuerung der
Fertigung
Organisations-
Innovation
Pharma
 »Real-Life Evidence«
 Effektivere,
effizientere
Behandlung
 Personalisierte
Medizin
Produkt-
Innovation
Handel
 Autonome
Transparenz in der
Lieferkette
 Konsumenten-
zentrierte
Supply Chain
Prozess-
Innovation

4. © Fraunhofer 4
Schlüsselkompetenz für innovative Geschäftslösungen ist die
Kombination von Daten in Geschäftsökosystemen
Automobil
 Automobilhersteller
 Verkehrszentralen
 Kommunen, Städte
Produktion
 Automobilhersteller
 Zulieferer
 Logistikdienstleister
Pharma
 Pharma-
unternehmen
 Healthcare Provider
 Ärzte
 Patienten
Handel
 Einzelhandel
 Konsumgüter-
industrie
 Logistikdienstleister
 Transportmittel-
Pools
 Diagnosedaten,
Krankheitsbilder
 Therapie-
informationen
 Lokation,
Destination
 Fahrzeugdaten
 Verkehrsdaten
 EPCIS-Ereignisse
 Transportdaten
 Umgebungsdaten
 Produkt-, Teiledaten
 Planungsdaten
 Transportzustände

5. © Fraunhofer 5
Daten sind Schlüsselressource der »Smart Service Welt«
Smart
Service
Welt
Ende-zu-
Ende-
Kunden-
prozess
Hybride
Service-
Angebote
Daten-
zentrizität
Geschäfts-
ökosysteme
Digitale
Platt-
formen
Neue
Geschäfts-
modelle
Quelle: Arbeitskreis Smart Service Welt (2014).

6. © Fraunhofer 6
Die »Smart Service Welt« benötigt ein anderes Datenmanagement
Öffentliche
Daten
Daten aus der Wert-
schöpfungskette
Kommerzielle
Services
Industrielle
Services
Digitale
Geschäftslösungen
Ende-zu-Ende-
Kundenprozess
Geschäfts-
ökosysteme
Hybride Angebote
Smart Data
Management
Interoperabilität
Mensch-Roboter-
Kooperation
Autonome Systeme
Internet der Dinge
Kunde
Produktions-
netzwerk
Logistik-
netzwerk
Digitalisiertes LeistungsangebotDatenDigitalisierte Leistungserstellung
Legende: Informationsfluss; Warenfluss.

7. © Fraunhofer 7
Datengüter unterscheiden sich von materiellen Gütern – dennoch
lässt sich ihr Wert bestimmen
Nutzerzahl
Wertanteil
100%
Daten
Materielle
Güter
Materielle
Güter
Wert
Daten
Nutzung Zeit
Potentieller Wert
Daten
Datenqualität
Wert
100%
Daten
Integration
Wert
Daten
Volumen
Wert
Daten
Quelle: Moody & Walsh (1999).

8. © Fraunhofer
Interoperabilität
Datenaustausch
»Sharing Economy«
Datenzentrierte
Services
Dateneigentum
Datenschutz
Datenwert
Datensouveränität ist die Fähigkeit einer natürlichen oder juristischen
Person zur ausschließlichen Selbstbestimmung hinsichtlich des
Wirtschaftsguts Daten
Datensouveränität bedeutet in gewisser Weise die Quadratur des
Kreises
Quelle: Otto (2016).

9. © Fraunhofer 9
AGENDA
 Digitalisierung und Datensouveränität
 Industrial Data Space
 Logistik-Use-Case

10. © Fraunhofer 10
Die Wirtschaft definiert strategische Anforderungen an den
Industrial Data Space
Vertrauensschutz
zertifizierte
Teilnehmer
Skalierung
Netzwerkeffekte
Offenheit
Neutral und
anwendergetrieben
Governance
Gemeinschaftliche
Spielregeln
Netzwerk
Plattformen
und Dienste
Sicherheit
Datenaustausch
Souveränität
über Daten
Dezentralität
Föderale
Architektur

11. © Fraunhofer 11
Der Industrial Data Space definiert die Datenarchitektur zwischen
Smart Services und dem Internet der Dinge

Vernetzte physische Plattformen Smart Products
Technische Infrastruktur Smart Spaces
 Industrial Data Space
Service Plattformen Smart Services
Smart Data Services
(Alerting, Monitoring, Datenqualität etc.)
Basic Data Services
(Fusion, Mapping, Aggregation etc.)
 Data Supply Chain
 Durchgängige Sicherheit der
Datenflüsse
 Data Fusion
 Integration und Kombination von
Daten über Branchengrenzen
hinweg (einschließlich
öffentlicher Daten)
 Allgemeine Datendienste
 Zertifizierung
 Frei konfigurierbar
 Souveränität über eigene Daten
Quelle: Kagermann (2015).

12. © Fraunhofer 12
Datenfluss
Warenfluss
Der Industrial Data Space verbindet Plattformen und Dinge in
digitalisierten Geschäftsszenarien
Öffentliche Kontextdaten
Wetter
Fabrik/Warehouse
LDLElektronischer
Marktplatz
Verkehr
IoT
Cloud
IDS Broker
IDS
IDS
IDS
IDS
IDS
IDS
IDS
IDS
Planungs- und Steuerungsdaten
in der Supply Chain
Unternehmensübergreifende
Supply-Chain-Event-Daten
Unternehmensinterne
Zustandsdaten
Legende: IDS – Industrial Data Space; LDL – Logistikdienstleister; IoT – Internet of Things.

13. © Fraunhofer 13
Zentrale Architekturkomponente ist der Industrial Data Space
Connector
Application Container Management
Betriebssystem
Core IDS ContainerIDS Data Core
Data App Data App
Data App Data App
Data App Data App
IDS

14. © Fraunhofer 14
Der Industrial Data Space e.V. zielt auf einen
internationalen Standard für Datensouveränität ab
Stand: Dezember 2016.

15. © Fraunhofer 15
AGENDA
 Digitalisierung und Datensouveränität
 Industrial Data Space
 Logistik-Use-Case

16. © Fraunhofer 16
Der Referenz-Use-Case für Logistik adressiert Transparenz über
Supply Chain Events

17. © Fraunhofer 17
Zentral ist die Ermittlung erwarteter
Ankunftszeiten
 Procedure of a Transportation
15a Störung
GS1
10a Meldung aktualisierte
Ankunftszeit
10b Rückmeldung
aktualisierte Ankunftszeit
GS1
GS1
2 Auftrags-vergabe
8a Meldung Avisierung
8b Rückmeldung Avisierung
11 Ankunft Be-/Entladestelle
12 Beginn Be-/Entladung
13 Ende Be-/Entladung
14a Beginn / Fortsetzung
Transport
9 Meldung Standort
17 Ankunft Be-/Entladestelle
18 Beginn Be-/Entladung
19 Ende Be-/Entladung
20 Transport Ende
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
GS1
3a Auftragsänderung
GS1
9 Meldung Standort
GS1
15a Störung
GS1
Transport Pick-up / Drop-off
Request
Transport Pick-up / Drop-off
Confirmation
Transport Status Notification
Transport Instruction
Transport Instruction
REFRESH
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Status Notification
Transport Instruction
REFRESH
Transport Pick-up / Drop-off
Request
Transport Pick-up / Drop-off
Confirmation

18. © Fraunhofer 18
Nachrichten entsprechen dem GS1 EDI XML Standard
 GS1 EDI XML spezifiziert u.a. Nachrichten für die
Transportabwicklung
 Standardformat auf Basis von XML
 Ermöglicht die Bestimmung erwarteter
Ankunftszeiten
 Hohe Skalierbarkeit und Verbreitung des
Referenz-Use-Case
Transport
Status
Notification
Transport
Pick-up / Drop-
off Request
Transport
Pick-up / Drop-
off
Confirmation
Transport
Instruction
Warehousing
Inbound/
Outbound
Notification

19. © Fraunhofer 19
Legend
Transport
Pick-up / Drop-off
Request
+ Transport
Status
Notification
Sprint 1 entwickelte in 2016 Prototypen für das Basisszenario
Transport management system (TMS)
Table which contains several supplies for different
receivers and carrier. Transmit the new estimated
time of arrival to the customer. Can enter a new
estimated time of arrival as well.
ERP System
Contains several supplies from different shippers.
Confirms new estimated time of arrival.
Smartphone App
Transmission of GPS coordinates and manually
initiated estimated time of arrival
1. 2.
3.
IDS Connector with
integrated Backend-
System
GS1 EDI XML message
through IDS
Transport
Pick-up /
Drop-off
RequestCarrier Customer
Shipper
Transport
Pick-up /
Drop-off
Confirmation
Android App with
connection to an IDS
Connector
NB: Originalsprache im Projekt beibehalten.

20. © Fraunhofer 20

21. © Fraunhofer 21
Prof. Dr.-Ing. Boris Otto
Fraunhofer ISST
TU Dortmund
Boris.Otto@isst.fraunhofer.de
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22. © Fraunhofer
Prof. Dr.-Ing. Boris Otto · Fraunhofer ISST · TU Dortmund · Düsseldorf · 25.1.2017
INDUSTRIAL DATA SPACE