Definition und Konzept:
Ein Data Space (oder Datenraum) ist ein Konzept und eine Infrastruktur, die einen souveränen und kontrollierten Datenaustausch zwischen mehreren Parteien (Unternehmen, Organisationen, Einzelpersonen) ermöglicht. Im Gegensatz zu einer zentralen Plattform, auf der Daten hochgeladen werden, verbleiben die Daten in einem Data Space beim jeweiligen Datenanbieter, der die volle Kontrolle darüber behält, wer auf seine Daten zugreifen darf, unter welchen Bedingungen und für welche Zwecke.
Das Hauptziel ist es, ein Ökosystem des Vertrauens für den Datenaustausch zu schaffen, in dem Datensouveränität, Transparenz und faire Nutzung von Daten gewährleistet sind. Data Spaces sind ein Kernelement der europäischen Datenstrategie und der Initiative GAIA-X.
Merkmale und Relevanz für Industrie 4.0:
- Datensouveränität: Datenanbieter behalten die Kontrolle über ihre Daten.
- Dezentralität: Daten müssen nicht an einem zentralen Ort gesammelt werden.
- Interoperabilität: Basiert auf gemeinsamen Standards, Protokollen und Schnittstellen (z.B. OPC UA, Asset Administration Shell), um den Austausch heterogener Daten zu erleichtern.
- Vertrauenswürdigkeit: Klare Governance-Regeln, rechtliche Rahmenbedingungen und technische Mechanismen (z.B. für Authentifizierung und Autorisierung) schaffen Vertrauen zwischen den Teilnehmern.
- Kollaboration und Innovation: Ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen Unternehmen (z.B. entlang der Lieferkette oder in industriellen Ökosystemen) für neue Geschäftsmodelle und Optimierungen.
- Sicherheit: Robuste Sicherheitsmechanismen schützen die Daten während des Austauschs und der Nutzung.
Anwendungsbereiche in der Automatisierung und Industrie:
Data Spaces sind entscheidend für die volle Entfaltung des Potenzials von Industrie 4.0 und IIoT, da sie den sicheren und kontrollierten Datenaustausch über Unternehmensgrenzen hinweg ermöglichen:
- Lieferkettenmanagement: Transparente und nachvollziehbare Verfolgung von Produkten und Komponenten über die gesamte Lieferkette hinweg.
- Predictive Maintenance: Hersteller von Maschinen können Betriebsdaten von Kundenanlagen (mit deren Zustimmung) analysieren, um Wartungsdienste anzubieten.
- Gemeinschaftliche Entwicklung: Unternehmen können anonymisierte Produktionsdaten teilen, um branchenweite Benchmarks oder KI-Modelle zu entwickeln.
- Energie- und Mobilitätsdaten: Austausch von Daten für Smart Grids oder vernetzte Mobilitätsdienste.
- Forschung und Entwicklung: Gemeinsame Nutzung von Forschungsdaten.
Data Spaces sind ein visionäres Konzept, das die europäische digitale Wirtschaft stärken und neue Formen der branchenübergreifenden Zusammenarbeit ermöglichen soll.
→ Siehe auch: GAIA-X, Industrie 4.0, IIoT (Industrial Internet of Things), Datensouveränität, OPC UA, Asset Administration Shell
