Zukunftslabor Produktion

Mit zunehmender Komplexität der Lieferketten durch Globalisierung und Entwicklung der Technologie steigt auch die Notwendigkeit des Austausches von Informationen zwischen kooperierenden, aber unabhängigen Unternehmen. Dabei stehen sie vor der Herausforderung, eine Balance zwischen der erforderlichen Transparenz zur übergreifenden Optimierung der Lieferkette und dem Schutz sensibler Daten aus ihren Produktionssystemen zu finden. Angesichts zunehmender Bedrohungen durch Cyberkriminalität, von gezielten Angriffen auf Produktionssysteme bis hin zum Datendiebstahl geistigen Eigentums, ist der Schutz digitaler Infrastrukturen für Unternehmen unverzichtbar. Im Rahmen des Teilprojekts „IT-Infrastruktur und IT-Sicherheit“ hat das Zukunftslabor Produktion den Prototyp einer Unterstützungsplattform für einen unternehmensübergreifenden Datenaustausch unter Bewahrung von Datensouveränität entwickelt und zusammen mit Praxispartnern evaluiert. Ihre Funktionsweise wird in diesem Beitrag erläutert, der den vierten und letzten einer Serie bildet, in der die Projektpartner jeweils ihre Teilergebnisse vorstellen.

This paper investigates the state of the data exchange in supply chains. It describes the concerns that prevent supply chain members from sharing their data and shows the incentives that intercompany data exchange yields. After describing the benefits of cross-company data exchange, the paper discusses a suggested architecture for information exchange in supply chains, without sharing the data themselves. Finally, the paper describes how such an architecture should be secured according to the state of security in manufacturing systems.

This research paper examines the topic of secure data exchange in a supply chain within the manufacturing sector. The objective is the development of a data platform that optimizes operational efficiency and promotes cross-company collaboration. To achieve this, helpful tools are utilized and suitable standards are followed to create a secure system. Security measures are determined by conducting a risk analysis to identify, evaluate, and compensate for potential threats. Furthermore, the utilization of non-transparent federated learning models in combination with a method of security design of components contributes to the information sovereignty of data owners. In conclusion, secure data sharing practices play a pivotal role in supporting collaboration and operational effectiveness in the manufacturing industry.