Title data
Adler, Leon ; Frank, Andreas ; Gimpel, Henner ; Heger, Sebastian ; Nüske, Niclas ; Starke, Joachim ; Waldmann, Daniela ; Wöhl, Moritz:
Auf dem Weg zum vertrauensvollen, unternehmensübergreifenden automatisierten Datenaustausch von Maschinen : Identifikation von schützenswertem Wissen im Zeitalter von Industrie 4.0.
In: HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik.
Vol. 58
(2021)
Issue 6
.
- pp. 1521-1534.
ISSN 2198-2775
DOI: https://doi.org/10.1365/s40702-020-00704-w
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Project's official title Project's id Projektgruppe WI IT-Sicherheit und Datenschutz No information |
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Abstract in another language
Der unternehmensübergreifende Datenaustausch in der Welt von Industrie 4.0 birgt für Unternehmen immense Potenziale. So können Unternehmen wertvolles Wissen über den Einsatz ihrer Produkte gewinnen und ihren Kunden innovative Dienstleistungen anbieten. Umgekehrt können Kunden die Produkte zielgerichteter einsetzen, wenn sie beispielsweise Produktions- und Materialdetails kennen. Doch dabei möchte kein Unternehmen für sich geschäftskritisches Wissen an einen Partner im Wertschöpfungsnetzwerk freigeben. Zu groß ist das Risiko, Einblicke in beispielsweise Forschungs- und Entwicklungsergebnisse zu gewähren oder dem Kunden eine Kostenkalkulation aufgrund des genauen Prozessablaufes zu ermöglichen. Es ergibt sich die Frage, welche Daten bedenkenlos ausgetauscht werden können und in welchen Daten implizit wertvolles Wissen enthalten ist. Aus diesem Grund stellt der vorliegende Beitrag ein Vorgehensmodell zur Identifikation von schützenswertem Wissen vor dem Hintergrund des unternehmensübergreifenden automatisierten Datenaustauschs von Maschinen über Netzwerkplattformen vor.
Mit Hilfe des Modells lassen sich Daten und Wissen analysieren und auf Basis der Schutzbedarfe und enthaltenen Potenziale einstufen. Ein möglichst umfangreicher unternehmensübergreifender Datenaustausch bei möglichst geringem Verlust von Know-how soll ermöglicht werden. Anschließend wird die Erprobung des Modells im Rahmen eines Anwendungsbeispiels vorgestellt und ein Ausblick gegeben.
Further data
Item Type: | Article in a journal |
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Refereed: | Yes |
Keywords: | Industrie 4.0; unternehmensübergreifende Datenvernetzung; schützenswertes Wissen |
Institutions of the University: | Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration Research Institutions Research Institutions > Affiliated Institutes Research Institutions > Affiliated Institutes > Fraunhofer Project Group Business and Information Systems Engineering Research Institutions > Affiliated Institutes > FIM Research Center Finance & Information Management Faculties Faculties > Faculty of Law, Business and Economics |
Result of work at the UBT: | No |
DDC Subjects: | 000 Computer Science, information, general works > 004 Computer science 300 Social sciences > 330 Economics |
Date Deposited: | 20 Jan 2021 10:02 |
Last Modified: | 13 Jun 2022 08:14 |
URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/62078 |