Die Verfügbarkeit von Wissen und Daten ist entscheidend für die Umsetzung von Resilienz in vernetzten Produktionssystemen. Um dies zu gewährleisten, müssen folgende Anforderungen an das Datenmanagement erfüllt werden:
- Kurzfristige Verfügbarkeit: Daten müssen schnell auffindbar, abrufbar und interoperabel sein, um Verzögerungen zu minimieren.
- Langfristige Nutzbarkeit: Historische Informationen müssen jederzeit wiederauffindbar, zugänglich, interpretierbar und kontextualisierbar sein.
- Unternehmensübergreifender Datenaustausch: Für kooperative Resilienzszenarien muss ein definierter und rechtlich unbedenklicher Datenzugriff und -austausch möglich sein.
- Datensouveränität: Die Kontrolle über die eigenen Daten muss zu jedem Zeitpunkt gewährleistet sein, um Akzeptanz zu fördern und neue Schwachstellen zu vermeiden.
Diese Anforderungen gewinnen in stark vernetzten Produktionssystemen aufgrund der zunehmenden Informationsvernetzung bei gleichzeitiger Daten- und Infrastrukturheterogenität an Bedeutung.
FAIR-Prinzipien und Resilienz
Die genannten Anforderungen ähneln den FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) aus dem Forschungsdatenmanagement. Die Übertragung und praktische Umsetzung dieser Prinzipien für verschiedene Akteure in Produktionssystemen stellt jedoch noch eine Herausforderung dar.
Forschungs- und Handlungsbedarf
Es besteht Forschungs- und Entwicklungsbedarf in folgenden Bereichen:
- Übertragung der FAIR-Prinzipien auf Produktionssysteme
- Entwicklung geeigneter Datenmodelle und Datenräume
- Verbesserung der Datendurchgängigkeit
- Schaffung geeigneter Infrastrukturen für die konkrete Implementierung
GAIA-X wird als möglicher Enabler für Resilienz erwähnt, jedoch besteht auch hier noch Handlungsbedarf hinsichtlich der praktischen Umsetzung.
Um die Resilienz in vernetzten Produktionssystemen zu stärken, ist es entscheidend, diese Herausforderungen im Datenmanagement anzugehen und Lösungen zu entwickeln, die den spezifischen Anforderungen gerecht werden.
Quelle: WGP-STANDPUNKT Resilienz