On-demand Shared Digital Twins – An Information Architectural Model to Create Transparency in Collaborative Supply Networks

Industrial companies already apply digital twins for the digital representation of the physical world. In addition, information sharing becomes increasingly decisive for the competition, e.g. in supply networks where products and logistics data such as demands and capacities are exchanged. As many companies are, however, highly reluctant to share data across the supply chain, this paper applies the methodology of design science research to, first, state the requirements for shared digital twins based on five industrial use cases. It turns out that with regard to data decentralism, sovereignty and compatibility through global standardization are key success factors. Hence, second, this paper presents a concept for a shared digital twin providing data on demand, i.e. at the right time and in particular with data condensed to the concrete need, thus, minimizing volume. The concept covers both the company-internal and the supply network perspective

Intuitive Mensch-Maschine-Schnittstellen

Digitalisierun

Digitale Souveränität in der vernetzten Supply Chain mit dem Industrial Data Space

Die digitale Transformation gilt als ein Kernelement der Industrie 4.0. Sie bedeutet aber nicht nur die vertikale Integration der Datenveredlung von der Erzeugung bis zum Smart Service, sondern auch die unternehmensübergreifende horizontale Vernetzung. Damit gehen zahlreiche Fragestellungen der Data Governance und der digitalen Souveränität einher. Mit dem Industrial Data Space steht eine Architektur zur Verfügung, die auch eine technologische Lösung für diese Herausforderungen bietet

Sicherheitszertifizierung für die Digitale Transformation. Anwendung auf den Industrial Data Space: Paper präsentiert beim 25. Software-QS-Tag 2017, Digitale Transformation - Evolution, Innovation, Disruption, 19. und 20.10.2017, Frankfurt

Die Digitale Transformation bedeutet für Firmen nicht nur die Erzeugung, Vernetzung und Verarbeitung von Daten in unternehmensinternen Prozessen, sondern auch eine engere datenbasierte Zusammenarbeit über Unternehmensgrenzen hinweg. Der Industrial Data Space bietet die dafür notwendige Dateninfrastruktur, indem er es ermöglicht, Daten dezentral (Punkt zu Punkt) auszutauschen, ihnen Nutzungsbedingungen anzuheften, die auch nach der Übertragung vom Empfänger respektiert werden und durch ein Zertifizierungsschema Vertrauen zwischen den Teilnehmern sicherstellt. Die effiziente (Re-)Zertifizierung der in komplexen Daten-Öko-systemen wie dem Industrial Data Space eingesetzten Software wird durch automatisierte Zertifizierungs-prozesse ermöglicht und anhand des Werkzeugs CA-RiSMA exemplarisch gezeigt

A literature-based state of the art review on the identification and classification of supply chain design tasks

Supply chain design (SCD) integrates long-term and strategic decisions on the configuration, planning, and management of supply chains. However, this subfield of supply chain management remains loosely defined and the common understanding of SCD varies widely among authors. This paper seeks to analyse current literature on SCD in order to contribute to a common definition of SCD and a classification of the tasks carried out in SCD. In a first step, a comprehensive review of standard SCM literature is conducted to identify different definitions and understandings of supply chain design as well as the SCD tasks described therein. As a result, a framework for the classification of SCD tasks, the "Supply Chain Design task model", is introduced. In a second step, a review of contemporary high-ranked journal articles on SCD has been carried out in order to validate the framework and classify recent research in the field of SCD