{"id":18785,"date":"2020-05-11T08:15:20","date_gmt":"2020-05-11T06:15:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=18785"},"modified":"2022-12-02T08:59:41","modified_gmt":"2022-12-02T07:59:41","slug":"blockchain-mittelstand","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/","title":{"rendered":"Blockchain-L\u00f6sungen f\u00fcr den produktionstechnischen Mittelstand"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-size: 10pt;\"><strong>Hinweis: Der folgende Artikel ist zuerst im Onlinemagazin <em>wt Werkstattstechnik, Band 111 (Nr.4), S.201-204, 2020<\/em> erschienen.<\/strong><\/span><\/p>\n<p>Die Digitalisierung findet Einzug in den deutschen produktionstechnischen Mittelstand. Bisherige Ans\u00e4tze beschr\u00e4nken sich auf Optimierungen firmeninterner Prozesse. Der n\u00e4chste Schritt ist die Nutzung dieser Ans\u00e4tze, um firmen\u00fcbergreifende Gesch\u00e4ftsmodelle zu realisieren. Noch gibt es jedoch einige Herausforderungen, die diesen Schritt behindern. Im vorliegenden Artikel werden diese Herausforderungen durchleuchtet und ein L\u00f6sungsansatz wird pr\u00e4sentiert.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_79_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/#Von-firmeninterner-zu-firmenuebergreifender-Vernetzung\" >Von firmeninterner zu firmen\u00fcbergreifender Vernetzung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/#Notwendige-Eigenschaften\" >Notwendige Eigenschaften<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/#Hardwaretechnische-Herausforderungen\" >Hardwaretechnische Herausforderungen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/#Softwaretechnische-und-datenanalytische-Herausforderung\" >Softwaretechnische und datenanalytische Herausforderung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/#Beispielhafte-Architektur-fuer-die-Umsetzung-einer-Blockchain-Loesung\" >Beispielhafte Architektur f\u00fcr die Umsetzung einer Blockchain-L\u00f6sung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/#Ausblick\" >Ausblick<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/#Danksagung\" >Danksagung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/blockchain-mittelstand\/#Literatur\" >Literatur<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Von-firmeninterner-zu-firmenuebergreifender-Vernetzung\"><\/span>Von firmeninterner zu firmen\u00fcbergreifender Vernetzung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Digitalisierung im produzierenden Gewerbe schreitet seit Jahren stark voran. Bereits mittelst\u00e4ndische Unternehmen haben l\u00e4ngst begonnen, Prozess- und Produktinformationen digital zu erfassen und auszuwerten. Das gewonnene Wissen wird bisher genutzt, um firmeninterne Prozesse besser zu verstehen und zu optimieren. F\u00fcr diese Vorg\u00e4nge werden bereits etablierte Cloud-Plattformen sowie lokale, auf Unternehmen zugeschnittene L\u00f6sungen angeboten und eingesetzt. Das Resultat ist ein deutscher Mittelstand, der langsam aber sicher beginnt, den urspr\u00fcnglichen Gedanken von Industrie 4.0 zu verwirklichen: die Vernetzung von Maschinen und Abl\u00e4ufen [1].<\/p>\n<p>Nach der Verwirklichung firmeninterner Prozesstransparenz und -optimierung, ist der logische n\u00e4chste Schritt das gewonnen Wissen zu nutzen, um eine effizientere Kollaboration zwischen angrenzenden Unternehmen innerhalb des Wertsch\u00f6pfungsnetzes anzupeilen. Es soll ein Wertsch\u00f6pfungsnetz entstehen, in dem kooperierende Firmen Informationen austauschen k\u00f6nnen, um einen Mehrwert f\u00fcr alle teilnehmenden Firmen zu schaffen. Ein sehr gut optimierter Prozess einer einzelnen Firma sorgt nur bedingt f\u00fcr Mehrwert, wenn das gewonnene Wissen nicht an die Partner im Wertsch\u00f6pfungsnetz vermittelt werden kann. Dieses theoretische Konstrukt l\u00e4sst sich sehr einfach an einem fiktiven Beispiel erl\u00e4utern:<\/p>\n<p>Ein Zulieferer f\u00fcr die Automobilindustrie ist durch den Einsatz aktuellster Technologie in der Lage Prozessinformationen zu nutzen, um die Qualit\u00e4t seiner produzierten Ware sehr detailliert zu erfassen und potentiellen Ausschuss auszusortieren. Momentan k\u00f6nnte der Zulieferer seinen Kunden Ware mit durchg\u00e4ngig sehr guter Qualit\u00e4t anbieten, ausschussfreie Lieferungen garantieren und sich somit einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Sein Kunde jedoch wird trotzdem teure Stichprobentests durchf\u00fchren, da er sich sicher sein muss, dass die versprochene Qualit\u00e4t eingehalten wird. Der Kunde dieses Kunden wiederholt den Qualit\u00e4tssicherungsprozess, da auch er seinen Kunden eine abgemachte Qualit\u00e4t garantieren muss. In der beschriebenen Wertsch\u00f6pfungskette wird somit bei jedem Kettenglied Geld investiert, um Qualit\u00e4t sicherzustellen, obwohl der initiale Zulieferer durch aktuellste Technik die Qualit\u00e4t bereits nachweisbar garantieren kann. Die Erkl\u00e4rung f\u00fcr dieses Standardvorgehen in Prozessketten mit hohen Qualit\u00e4tsanspr\u00fcchen ist einfach: es herrscht kein vollst\u00e4ndiges Vertrauen zwischen den einzelnen Firmen in der Wertsch\u00f6pfungskette.<\/p>\n<p>Dieser Umstand wird als normal betrachtet und wird sich auch in absehbarer Zukunft nicht \u00e4ndern. Was w\u00e4re jedoch, wenn relevante Informationen zwischen Gesch\u00e4ftspartnern ausgetauscht werden k\u00f6nnten und gleichzeitig die Korrektheit dieser Informationen garantiert wird, so dass kein Vertrauen notwendig ist? Es w\u00fcrden datengetriebene Gesch\u00e4ftsmodelle entstehen, die aktuell noch nicht realistisch einsetzbar sind, da Daten aus unternehmensfremden Quellen nicht als Gesch\u00e4ftsgrundlage dienen k\u00f6nnen. Beispiele hierf\u00fcr sind nutzungsbasierte Leasingverfahren, transparente Wartungskonzepte oder ein produktbegleitender Qualit\u00e4tsnachweis.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Notwendige-Eigenschaften\"><\/span>Notwendige Eigenschaften<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Um datengetriebene Gesch\u00e4ftsmodelle \u00fcber Unternehmensgrenzen hinweg realisieren zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen bisher nicht erforderliche Systemeigenschaften erf\u00fcllt sein. Aktuelle Systeme, die sich auf die Datenhaltung und -verarbeitung in einem einzelnen Unternehmen fokussieren, konnten diese Eigenschaften bisher weitestgehend ignorieren. Neben dem bereits angesprochenen Vertrauen in \u00fcberlieferte Daten, m\u00fcssen technische Herausforderungen gel\u00f6st werden. Ein Datenaustausch von Hallenboden zu Hallenboden oder die Nutzung von gemeinsamen, firmen\u00fcbergreifenden Speichertechnologien sind Grundsteine eines datengetriebenen Gesch\u00e4ftsmodells. Warum sind diese Eigenschaften jedoch n\u00f6tig?<\/p>\n<p>Um Daten von externen Quellen in einem Gesch\u00e4ftsmodell nutzen zu k\u00f6nnen, muss gew\u00e4hrleistet sein, dass diese korrekt sind. Da Vertrauen allein nicht zufriedenstellend ist, muss eine technische L\u00f6sung geschaffen werden, die Vertrauen unn\u00f6tig macht. Etwa indem das System garantiert, dass s\u00e4mtliche geteilte Daten korrekt sind. Hierzu ist der gemeinsame Datenspeicher n\u00f6tig. Daten, die zentral bei einer der kooperierenden Firmen gespeichert werden, sind f\u00fcr die anderen Firmen potentiell fehlerhaft, da sie jederzeit manipuliert werden k\u00f6nnen. Die Daten m\u00fcssen entsprechend verteilt auf alle Firmen in redundanter Art und Weise gespeichert werden. Dies f\u00fchrt jedoch zu einer sehr hohen Transparenz, die f\u00fcr viele Unternehmen nicht akzeptabel ist. Es bedarf somit einer L\u00f6sung, die semitransparent ausgew\u00e4hlte Informationen verteilt speichert und gleichzeitig einzelne Informationen nur bei Bedarf einsehbar macht.<\/p>\n<p>Um diese Art der Datenspeicherung zu realisieren, sind Kommunikationskan\u00e4le n\u00f6tig, die bisher nicht existieren. Ein Datenaustausch vom Hallenboden einer Firma zum Hallenboden einer kooperierenden Firma ist momentan nicht denkbar. F\u00fcr datenbasierte Gesch\u00e4ftsmodelle jedoch kann dieser Kommunikationskanal von gro\u00dfer Bedeutung sein. Die Umsetzung dieser Anforderungen bedarf neuer Technologien, die sich sowohl auf Hardwarel\u00f6sungen als auch auf Softwarel\u00f6sungen st\u00fctzen. Im Folgenden brechen wir die Herausforderungen herunter und stellen eine L\u00f6sungsarchitektur vor.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Hardwaretechnische-Herausforderungen\"><\/span>Hardwaretechnische Herausforderungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Herausforderungen auf Hardwareseite beginnen bereits bei der Datenerzeugung und -erfassung. Auf dem momentanen Stand der Digitalisierung werden Daten einer Produktionsanlage von etlichen Sensoren erfasst. Diese Daten werden anschlie\u00dfend, wie in Abbildung 1 dargestellt, durch mehrere Systeme, beispielsweise Steuerung, Gateway oder interne Server geleitet und letztendlich in einer Datenbank gespeichert. In dieser Kette sind die Daten nicht vor bewusster oder unbewusster Manipulation gesch\u00fctzt. Dies stellt innerhalb eines Betriebs kein Problem dar, da es keinen Grund gibt, Daten zu manipulieren, die als Grundlage f\u00fcr die eigene Prozessverbesserung dienen. Bei einem Datenaustausch mit externen Partnern jedoch gibt es sehr wohl Gr\u00fcnde, die Daten gewinnbringend anzupassen. Der bereits beschriebene Qualit\u00e4tsnachweis ist ein Beispiel hierf\u00fcr. Die Folge ist, dass ein Gesch\u00e4ftspartner den Daten nicht vertraut, die undurchsichtig in der IT eines anderen Unternehmens erfasst und gespeichert werden.<\/p>\n<figure id=\"attachment_18786\" aria-describedby=\"caption-attachment-18786\" style=\"width: 570px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-18786\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Abbildung1-300x122.png\" alt=\"\" width=\"570\" height=\"232\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Abbildung1-300x122.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Abbildung1-1024x417.png 1024w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Abbildung1-768x313.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Abbildung1-400x163.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Abbildung1-360x147.png 360w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Abbildung1.png 1272w\" sizes=\"auto, (max-width: 570px) 100vw, 570px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-18786\" class=\"wp-caption-text\">Abbildung 1: Typischer Datenfluss in aktuellen Digitalisierungsl\u00f6sungen.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Eine Anpassung des Datenerfassungsprozesses kann dieses Problem l\u00f6sen. Werden erfasste Daten signiert bevor sie eines der weiterverarbeitenden Systeme erreichen, ist eine sp\u00e4tere \u00c4nderung nicht mehr unerkannt m\u00f6glich. Der erste Ansatz hierf\u00fcr ist die Signierung der Daten direkt im Sensor. Erfasste Daten werden dort signiert wo sie aufgezeichnet werden und anschlie\u00dfend an eine verteilte Datenbank weitergeleitet. Solche L\u00f6sungen werden bereits in kleinem Umfang kommerziell vertrieben [2].<\/p>\n<p>Der Nachteil dieser L\u00f6sung ist die Beschr\u00e4nkung auf ausgew\u00e4hlte Hersteller von Sensorik. Einen universellen Ansatz bietet der Einsatz eines Microcontrollers oder eines dedizierten ASIC. Beide Systeme bieten eine minimale Angriffsfl\u00e4che f\u00fcr Manipulation. Sie k\u00f6nnen direkt zwischen Sensor und nachgelagerten Systemen angebracht werden. Auf den Systemen werden die erfassten Daten in das Format der ausgew\u00e4hlten Datenbank gebracht, signiert und sicher weitergeleitet. Funktional gibt es zu herk\u00f6mmlichen Verfahren der Datenerfassung keine Einschr\u00e4nkungen. Eine Erkl\u00e4rung, wie genau so ein System funktioniert und wieso die Daten manipulationssicher sind, haben Korb et al. 2019 publiziert [3]. Im Grunde erkl\u00e4ren die Verfasser der Ver\u00f6ffentlichung, dass ein Mikrocontroller auf propriet\u00e4re Betriebssysteme verzichten kann und somit keine Fl\u00e4che f\u00fcr eine ungewollte \u00c4nderung der Verarbeitungslogik von erfassten Daten bietet. Zus\u00e4tzlich kann die ben\u00f6tigte Hardware so klein gehalten werden, dass eine Anbringung im Schaltschrank m\u00f6glich ist.<\/p>\n<p>Die Herausforderung dieser L\u00f6sung besteht darin, unterschiedliche Datenbanken, in diesem Fall Blockchains, zu bedienen. Jede Blockchain hat unterschiedliche Transaktionsformate und Signierverfahren. Bibliotheken oder sonstige softwaretechnische L\u00f6sungen zur Erzeugung und Signierung von Transaktionen sind f\u00fcr gew\u00f6hnlich nicht f\u00fcr Mikrocontroller-Systeme vorhanden und m\u00fcssen dementsprechend neu entwickelt werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Softwaretechnische-und-datenanalytische-Herausforderung\"><\/span>Softwaretechnische und datenanalytische Herausforderung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Datengetriebene Gesch\u00e4ftsmodelle wie beispielsweise das eingangs erw\u00e4hnte transparente Wartungskonzept k\u00f6nnen mittels bekannter Machine-Learning-Algorithmen umgesetzt werden. Eine der wohl bekanntesten Herausforderungen in diesem Bereich ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Dabei wird die Zeit bis zum Ausfall immer genauer abgesch\u00e4tzt, um Ausfallzeiten zu minimieren oder die Lebensdauer der Anlagen zu maximieren. Grundlage f\u00fcr die Umsetzung s\u00e4mtlicher Analysen und Vorhersagen mittels Machine-Learning-Algorithmen sind immer gro\u00dfe Mengen an Maschinendaten.<\/p>\n<p>Neu in diesem Szenario ist jedoch die Blockchain-Technologie als Anlaufstelle f\u00fcr Daten, um zus\u00e4tzlich einen Austausch \u00fcber die Unternehmensgrenzen hinweg zu erm\u00f6glichen. Die grundlegenden Eigenschaften dieser Technologie versprechen eine einfache L\u00f6sung f\u00fcr viele Probleme beim firmen\u00fcbergreifenden Datenaustausch, durch die das Vertrauen der Partner bei korrektem Einsatz gest\u00e4rkt werden kann. Die Nachvollziehbarkeit durch eine dezentrale und transparente Datenverwaltung, eine Verkettung der Datens\u00e4tze, sowie eine Einigung aller Netzwerkknoten \u00fcber einen sogenannten Konsensus-Algorithmus bez\u00fcglich der Korrektheit von Zust\u00e4nden macht eine nachtr\u00e4gliche Umkehrbarkeit oder Manipulation von Daten unm\u00f6glich. Gleichzeitig sorgt die automatisierte Verarbeitung erfasster Daten \u00fcber sogenannte Smart Contracts f\u00fcr Flexibilit\u00e4t, indem \u2013 ausgel\u00f6st durch einen Daten-Schwellwert oder eine andere Aktion \u2013 ein Prozess angesto\u00dfen wird, der auf Basis manipulationssicher gespeicherter Daten automatisiert weitere Prozesse innerhalb einer Wertsch\u00f6pfungskette erm\u00f6glicht [4].<\/p>\n<p>Diese Eigenschaften klingen nach plausiblen L\u00f6sungsans\u00e4tzen f\u00fcr viele Probleme in Kooperationsprojekten. Auf den zweiten Blick ist diese L\u00f6sung jedoch nicht ohne Anpassungen nutzbar. Aufgrund der Vielzahl unterschiedlicher Komponenten im Datenmanagement-Prozess, von Datenaufnahme \u00fcber Datenhaltung bis zur Datenanalyse mittels Machine Learning Tools, existieren viele unterschiedliche Meinungen dar\u00fcber, welche die besten Ans\u00e4tze f\u00fcr Pipelines im produktiven Einsatz sind. Insbesondere bei gro\u00dfen Datenmengen und einer Limitierung der Daten\u00fcbertragung ist es h\u00e4ufig sinnvoll und auch notwendig, die Vorverarbeitung und die Extraktion von Features auf dem Edge-Ger\u00e4t durchzuf\u00fchren und dann nur die extrahierten Features an das Vorhersagemodell zu senden, das in der Cloud ausgef\u00fchrt wird. Abbildung 2 zeigt einen beispielhaften Datenmanagement-Prozess. Die Herausforderung besteht darin, die Blockchain-Technologie sinnvoll in einen komplexen und zugleich h\u00f6chst flexiblen Datenmanagement-Prozess zu integrieren, ohne die Nachvollziehbarkeit der Daten zu gef\u00e4hrden.<\/p>\n<figure id=\"attachment_18788\" aria-describedby=\"caption-attachment-18788\" style=\"width: 366px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-18788\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Zeichenfla\u0308che-3-300x185.png\" alt=\"\" width=\"366\" height=\"226\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-18788\" class=\"wp-caption-text\">Abbildung 2: Beispielhafter Datenmanagement-Prozess.<\/figcaption><\/figure>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Beispielhafte-Architektur-fuer-die-Umsetzung-einer-Blockchain-Loesung\"><\/span>Beispielhafte Architektur f\u00fcr die Umsetzung einer Blockchain-L\u00f6sung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ein firmen\u00fcbergreifender Datenaustausch erfordert eine hohe Datensicherheit und Datenintegrit\u00e4t. Deshalb ist es sinnvoll, eine m\u00f6gliche Systemarchitektur in grunds\u00e4tzlich zwei Gebiete zu unterteilen. W\u00e4hrend einzelne Komponenten \u00fcber das Internet erreichbar sind, sind andere lediglich in privaten Netzwerken vorhanden. Abbildung 3 zeigt eine beispielhafte Architektur, wie sie im Verbundprojekt \u201eKOSMoS\u201c umgesetzt wird. Es handelt sich hierbei lediglich um logische Komponenten, nicht physische oder digitale Systemteile.<\/p>\n<figure id=\"attachment_18787\" aria-describedby=\"caption-attachment-18787\" style=\"width: 384px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-18787\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Zeichenfla\u0308che-1-1-300x294.png\" alt=\"\" width=\"384\" height=\"377\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-18787\" class=\"wp-caption-text\">Abbildung 3: Beispielhafte Architektur f\u00fcr die Umsetzung einer Blockchain-L\u00f6sung im Verbundprojekt KOSMoS.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Die Industrie 4.0 fordert Systemarchitekturen, mit denen sich modulare Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Komponenten nicht nur in der Cloud, sondern auch \u201eat the edge\u201c oder \u201ein the fog\u201c, also deutlich n\u00e4her am \u201eHallenboden\u201c sicher und zuverl\u00e4ssig betrieben werden k\u00f6nnen. Insbesondere besitzt beispielsweise die Analyse-Plattform in KOSMoS nicht nur ein \u00fcber das Internet erreichbares Teilsystem, sondern auch lokal ausgef\u00fchrte Services. Die \u00dcberwindung der logischen Trennung von Teilsystemen kann in diesem Fall beispielsweise mittels Modellaustauschformaten oder \u00fcber eine serverseitige Bereitstellung von trainierten Modellen auf dem Edge Device realisiert werden.<\/p>\n<p>Die Blockchain-Komponente des Systems stellt die gemeinsame Datenbank von Maschinenherstellern und Maschinenbetreibern dar. Die Blockchain als verteilte Datenbank wird im einfachsten Fall nur mit einer Node zentral betrieben. Im Normalfall gibt es jedoch mehrere Nodes. Jede Node beinhaltet eine komplette Version der Blockchain. In unserem Falle k\u00f6nnen Nodes in der IT eines Dienstleisters, eines Maschinenherstellers oder auch beim Maschinenbetreiber liegen. Neben solchen Teilungen von logischen Komponenten kann es ebenfalls zu Duplizierungen kommen.<\/p>\n<p>Das Edge Device beispielsweise wird mehrfach im Gesamtsystem vorkommen und potentiell mit mehr als einer Maschine verbunden sein. Die Kommunikation mit der internen IT-Landschaft eines Anwenders erm\u00f6glicht es, erfasste Prozessinformationen in einen Kontext zu bringen. Das globale KOSMoS-System dient als organisatorischer Einstieg in das KOSMoS-\u00d6kosystem. Die Kommunikation zwischen globalem KOSMoS-System und Edge Device findet \u00fcber das lokale KOSMoS-System statt. Ein lokales KOSMoS-System ist in der IT des Anwenders vorhanden, um die notwendige Internet-Kommunikation mit dem globalen KOSMoS-System zu minimieren. Alle kundenspezifischen Informationen sind somit lokal vorhanden und k\u00f6nnen auch von anderen Services auf dem Edge Device angesprochen werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ausblick\"><\/span>Ausblick<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Unternehmens\u00fcbergreifende, datengetriebene Gesch\u00e4ftsmodelle sind noch nicht auf dem Radar des deutschen Mittelstands angekommen. Dieser Umstand wird sich jedoch in naher Zukunft \u00e4ndern, wodurch die vorgestellten Herausforderungen akut werden. Der L\u00f6sungsansatz des KOSMoS-Projekts ist vielversprechend und wird in diesem Jahr auf einen nutzbaren Prototypen-Stand gehoben. Nur durch praktischen Einsatz kann evaluiert werden, ob firmen\u00fcbergreifende Gesch\u00e4ftsmodelle tats\u00e4chlich mit Hilfe einer Blockchain realisiert werden k\u00f6nnen und ob fehlendes Vertrauen durch sichere Technologie ersetzt werden kann.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Danksagung\"><\/span>Danksagung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die Inhalte dieser Arbeit stammen aus dem Projekt KOSMoS \u2013 Kollaborative Smart Contracting Plattform f\u00fcr digitale Wertsch\u00f6pfungsnetze. Dieses Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums f\u00fcr Bildung und Forschung (BMBF) im Programm \u201eInnovationen f\u00fcr die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen\u201c (F\u00f6rderkennzeichen 02P17D020) gef\u00f6rdert und vom Projekttr\u00e4ger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung f\u00fcr den Inhalt dieser Ver\u00f6ffentlichung liegt bei den Autor:innen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Literatur\"><\/span>Literatur<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>[1] Plattform Industrie 4.0, \u201cPlattform Industrie 4.0 &#8211; Was ist Industrie 4.0?\u201c [Online]. Available: https:\/\/www.plattform-i40.de\/PI40\/Navigation\/DE\/Industrie40\/WasIndustrie40\/was-ist-industrie-40.html. [Accessed: 10-Jan-2020].<\/p>\n<p>[2] Ubirch GmbH, \u201cDie Blockchain in der Produktion,\u201c Industrie 4.0 Magazin. [Online]. Available: https:\/\/www.i40-magazin.de\/fachartikel\/die-blockchain-in-der-produktion\/. [Accessed: 14-Jan-2020].<\/p>\n<p>[3] T. Korb, D. Michel, A. Lechler, and O. Riedel, \u201cSecuring the Data Flow for Blockchain Technology in a Production Environment,\u201c IFAC-Pap., vol. 52, no. 10, pp. 125\u2013130, 2019, doi: 10.1016\/j.ifacol.2019.10.012.<\/p>\n<p>[4] \u201cVernetzung von Produktionsdaten | KOSMoS.\u201c [Online]. Available: https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/data-science-deep-learning\/kollaborative-smart-contracting-plattform-kosmos\/. [Accessed: 14-Jan-2020].<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hinweis: Der folgende Artikel ist zuerst im Onlinemagazin wt Werkstattstechnik, Band 111 (Nr.4), S.201-204, 2020 erschienen. Die Digitalisierung findet Einzug in den deutschen produktionstechnischen Mittelstand. Bisherige Ans\u00e4tze beschr\u00e4nken sich auf Optimierungen firmeninterner Prozesse. Der n\u00e4chste Schritt ist die Nutzung dieser Ans\u00e4tze, um firmen\u00fcbergreifende Gesch\u00e4ftsmodelle zu realisieren. 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