Datenschutz - Industry 4.0 Science

Intelligentes Ladungsträgermanagement

Intelligentes Ladungsträgermanagement

KI-gestützte Überwachung und Reduktion von Verlusten in der Logistik

Dominik Augenstein, Lea Basler

Ladungsträger sind in Fertigungsunternehmen unverzichtbar für den Transport produzierter Teile. Meist sind diese trotz ihrer „Einfachheit“ teuer in der Anschaffung, da sie passgenau für den Zweck hergestellt werden. Zur Vermeidung des Verlusts der Ladungsträger können Trackingverfahren wie GPS-Tracking eingesetzt werden, was jedoch mit Überwachungsaufwand einhergeht und den Datenschutz herausfordert, sobald die Arbeitsleistungen der Mitarbeiter in der Intralogistik überwacht werden. Die Zuordnung von Ladungsträgern zu sogenannten Clustern und ihre gemeinsame Kontrolle bietet hierbei eine Lösung – ohne die Möglichkeit von Rückschlüssen auf die Leistung der Mitarbeiter. Und nicht nur das: Künstliche Intelligenz kann diesen Ansatz optimieren und gleichzeitig vor einem Diebstahl der Ladungsträger abschrecken.

Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 2 | Seite 78-84

Federated Service Engineering

Federated Service Engineering

Eine Entwicklungsmethodik für die Realisierung von Mobilitätsanwendungen im dezentralen Datenökosystem Gaia-X

Christoph Heinbach, Michael Pahl, Oliver Thomas

Das sich im Aufbau befindliche dezentrale Datenökosystem Gaia-X unterstützt die Zukunftsfähigkeit der digitalen Datenwirtschaft in Europa. Aber wie können relevante Use Cases aus serviceorientierter Sicht in Gaia-X realisiert werden? Um diese Frage zu beantworten, wird in diesem Beitrag eine Methodik vorgestellt [1]. Darin werden föderierte Services auf der Basis von Use Cases in fünf Bearbeitungsschritten realisiert. IT-Experten, Softwareentwickler und Branchenanwender können das Modell nutzen, um das gemeinsame Vorgehen zur Realisierung von Use Cases mit Gaia-X und dem Ziel eines souveränen Datenaustauschs effizient zu koordinieren.

Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 2 | Seite 40-47 | DOI 10.30844/I4SD.24.2.40

Datenschätze heben, Datenschutz wahren

Datenschätze heben, Datenschutz wahren

Mit sicheren KI-Lösungen zu mehr Wertschöpfung

Künstliche Intelligenz (KI) kann einen großen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit unserer Wirtschaft und Gesellschaft leisten - sei es durch Verbesserung bestehender Prozesse oder neue Produkte und Services, die mehr Effizienz, robustere Strukturen und mehr Klimaschutz versprechen. Aktuell zeigen sich insbesondere Mittelständler beim Einsatz von KI-Systemen jedoch noch zurückhaltend. Der häufig genannte Grund: Die datenschutzrechtlichen Hürden erscheinen zu hoch. Der Beitrag ventiliert die Chancen einer datenbasierten Wertschöpfung. Zentrale Frage ist, wie sich in der Industrie mit KI-Anwendungen aus Daten wirtschaftlicher Mehrwert generieren lässt und dabei Datenschutz und -sicherheit zu wahren sind.

Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 3 | Seite 24-27

People Analytics

People Analytics

Eine neue Stufe datengetriebenen Managements?

Mit People Analytics sind Big Data auf der Ebene des Personalmanagements angekommen. Die algorithmenbasierte Analyse personen- und personalbezogener Daten soll zu faktenbasierten Entscheidungen in einem bislang als ‚soft‘ angesehenen Bereich unternehmerischen Handelns führen. Der Beitrag analysiert die Ziele und Herausforderungen eines datengetriebenen Personalmanagements sowie mögliche Konsequenzen für die Beschäftigten und die betriebliche Arbeitspolitik.

Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 6 | Seite 14-16

Blockchain und Privacy

Blockchain und Privacy

Problemstellung und Lösungen aus Perspektive des HANSEBLOC-Projekts

Thomas Twenhöven, Björn Engelmann, Julian Kakarott, Kevin Westphal, Moritz Petersen

Blockchain ist als Plattform für den Austausch von Daten nach wie vor in aller Munde. Entscheidend für die Akzeptanz der Technologie im geschäftlichen Kontext ist allerdings die Wahrung von Geschäftsgeheimnissen bzw. die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der Datenschutzgrundverordnung. Die Blockchain-inhärente Sichtbarkeit aller gespeicherten Daten für alle Teilnehmer, wegen der die Plattform letztlich eingesetzt wird, kann dabei zum Problem werden. In der Praxis werden deshalb verschiedene Verfahren eingesetzt, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen, ohne dabei die Vorteile einer verteilten Datenbankstruktur einzubüßen. In diesem Beitrag stellen wir entsprechende Verfahren vor und berichten von den Erfahrungen des HANSEBLOC-Projekts, das die Nutzung von Blockchain für den Datenaustausch im Logistikbereich untersucht.

Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 1 | Seite 45-48 | DOI 10.30844/I40M_20-1_S45-48

Nachhaltigkeit von Blockchain- und Distributed-Ledger-Technologien

Nachhaltigkeit von Blockchain- und Distributed-Ledger-Technologien

Blockchain- und Distributed-Ledger-Technologien (BC/DLT) haben spätestens seit dem Erfolg von Bitcoin und Ethereum als sogenannte Cryptocurrencies gesellschaftliche und wissenschaftliche Aufmerksamkeit erreicht. Diese Aufmerksamkeit führt zu einer multidisziplinären Dynamik, mit einer Euphorie unter der die wissenschaftliche Gründlichkeit vielfach vernachlässigt wird. Eine Facette der BC/DLT stellt beispielsweise die Unveränderlichkeit (immutability) dar, die als eine der Kerneigenschaften systemprägend ist. Es lässt sich jedoch kaum eine Analyse der Gegenseite, nämlich der Nachhaltigkeit dieser Technologie ausmachen. Dieser Beitrag befasst sich mit unterschiedlichen Aspekten der Nachhaltigkeit von BC/DLT und setzt sie in Relation zu den technologischen Basiseigenschaften von BC/DLT.

Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 1 | Seite 41-44

Edge Computing aus Sicht der Künstlichen Intelligenz

Edge Computing aus Sicht der Künstlichen Intelligenz

Dirk Hecker, Michael Mock, Joachim Sicking, Angi Voss, Tim Wirtz

Nachrichten über neue Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) erreichen uns fast täglich. Während China angesetzt hat, die Vormachtstellung der USamerikanischen IT-Konzerne bis 2030 auf allen Gebieten der KI zu brechen, rechnet sich Deutschland Vorteile im Kontext von Industrie 4.0 aus. Die heutigen Erfolge der KI beruhen auf riesigen Datenmengen, die zentral gesammelt und analysiert werden. Zwar fallen auch in der Industrie große Datenmengen an, aber beschränkte Bandbreite, Kommunikationskosten, schnelle Reaktionszeiten, Datenschutz oder Betriebsgeheimnisse verbieten eine solche Datenzentralisierung oftmals.

Industrie 4.0 Management | 34. Jahrgang | 2018 | Ausgabe 6 | Seite 13-16

Cyber Security Trends 2016

Cyber Security Trends 2016

Mehr Angriffe, neue Ziele: Industrial Control System (ICS) Security wichtiger denn je

Wie werden neue Technologien und die sich verschärfende Cyber-Bedrohung Wirtschaft und Industrie 2016 beeinflussen? Welche Konsequenzen resultieren daraus für IT-Security-Entscheider, insbesondere mit Blick auf Industrie 4.0 und das Internet der Dinge? Wie müssen sich vor diesem Hintergrund Cyber Security und Risikomanagement wandeln? Damit haben sich führende Security Analysten und Consultants von TÜV Rheinland in Deutschland sowie in Großbritannien und den USA befasst.

Industrie 4.0 Management | 32. Jahrgang | 2016 | Ausgabe 2 | Seite 59-61