Autor: Jokim Janßen

GAIA-X-Reifegradmodell

GAIA-X-Reifegradmodell

Zukunftsfähigkeit des unternehmensübergreifenden Datenaustauschs bewerten
Maximilian Weiden, Jokim Janßen
Um die wachsenden Kundenanforderungen und die damit verbundene Komplexitätssteigerung zu bewältigen, öffnen Unternehmen ihre Wertschöpfungsketten, reduzieren ihre Fertigungstiefe und gehen zunehmend Kooperationen ein. Der unternehmensübergreifende Datenaustausch entlang der Supply Chain wird damit zu einer Schlüsselkomponente für die Wettbewerbsfähigkeit und die Realisierung kundenspezifischer Lösungen. Aus diesem Grund hat die Europäische Union das Projekt GAIA-X ins Leben gerufen, dessen Ziel es ist, die nächste Generation der Dateninfrastruktur für Europa und seine Unternehmen zu schaffen. Das GAIA-X-Reifegradmodell bietet einen Ansatz zur Einordnung von Unternehmen in verschiedene Entwicklungsstufen und liefert konkrete Anforderungen für die Weiterentwicklung entlang eines vorgegebenen Entwicklungspfades hin zu einem vollwertigen Teilnehmer an der föderierten GAIA-X-Dateninfrastruktur.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 3 | Seite 14-20
Datenqualitätssteigerung als Enabler des Physical Internets

Datenqualitätssteigerung als Enabler des Physical Internets

Steigerung von Datenqualität mittels Methoden der Datenfusion und der Entscheidungsfusion
Jokim Janßen, Tobias Schröer
Das Physical Internet (PI) basiert auf einer physischen, digitalen und operativen Interkonnektivität, ohne die ein weltweit fragmentiertes und standardisiertes Gütertransportsystem nicht effizient arbeiten könnte. Zur Selbststeuerung von globalen Warenströmen sind valide Eingangsdaten notwendig [1]. Darüber hinaus ist ein hohes Vertrauen in Steuerungsentscheidungen für eine weitreichende Akzeptanz aller Akteure und Kunden der Logistikbranche unabdingbar. Diese beiden Ziele können nur durch eine hohe Datenqualität erreicht werden. Neben der Erhöhung der Datenqualität durch Automatisierung oder Einsatz von erweiterter Sensorik [2] bieten Methoden der Datenfusion und der Entscheidungsfusion große Potenziale [3]. Dieser Beitrag beschreibt ein methodisches Vorgehen zur Analyse dieser Potenziale. Darüber hinaus wird anhand eines Transitcenters dieses Vorgehen beispielhaft durchgeführt.
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 5 | Seite 11-14