{"id":392,"date":"2021-01-21T18:39:08","date_gmt":"2021-01-21T17:39:08","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/?p=392"},"modified":"2021-01-21T18:39:59","modified_gmt":"2021-01-21T17:39:59","slug":"value-creation-with-digital-twins-a-conceptual-framework-dimension-der-datenressourcen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/industrie4null\/2021\/01\/21\/value-creation-with-digital-twins-a-conceptual-framework-dimension-der-datenressourcen\/","title":{"rendered":"Value Creation with Digital Twins \u2013 a Conceptual Framework: Dimension der Datenressourcen"},"content":{"rendered":"\n

Blog-Autoren: Barth, Linard<\/a> & Ehrat, Matthias<\/a><\/p>\n\n\n\n

Im\u00a0ersten Blogbeitrag zum Digital Twin Conceptual Framework<\/a>\u00a0der\u00a0Fachstelle f\u00fcr Produktmanagement<\/a>\u00a0des\u00a0Instituts f\u00fcr Marketing Management<\/a>\u00a0wurde das Rahmenmodell im \u00dcberblick vorgestellt und m\u00f6gliche Anwendungen erl\u00e4utert.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Um die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen ganzheitlich zu erfassen, werden im Rahmenmodell die drei Dimensionen \u00abexterne Wertgenerierung\u00bb<\/a> (im Markt, bei den Kunden, in der Anwendung und Nutzung), \u00abinterne Wertgenerierung\u00bb<\/a> (innerhalb des Unternehmens) und die daf\u00fcr ben\u00f6tigten \u00abDatenressourcen\u00bb unterschieden. In diesem letzten Beitrag unserer Reihe zum Rahmenmodell beleuchten wir die dritte Dimension \u00abDatenressourcen\u00bb. Wir erl\u00e4utern dazu die drei Achsen und deren Spezifikationen.<\/p>\n\n\n\n

Datenressourcen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Daten werden oft als das \u00d6l des digitalen Zeitalters bezeichnet und sind f\u00fcr die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen unerl\u00e4sslich. Die Analogie stimmt zwar hinsichtlich der zentralen Bedeutung dieser Ressource. Im Gegensatz zu \u00d6l vergr\u00f6ssern sich jedoch die Vorkommen von Daten stetig.<\/p>\n\n\n\n

Was ein digitaler Zwilling genau ist und wie welche Datenressourcen zur Realisierung verwendet werden, ist in Literatur und Praxis unterschiedlich definiert. Unter einem digitalen Zwilling wird jedoch immer eine Art von Datendrehscheibe verstanden, welche Daten erhalten, generieren, verarbeiten und weiterversenden kann. Damit ein Unternehmen die in der Betrachtung der externen<\/a> und internen Dimension<\/a> definierten Werte mit digitalen Zwillingen realisieren kann, ist es unabdingbar \u00fcber die ben\u00f6tigten Datenressourcen zu verf\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n

Dabei stellen sich grunds\u00e4tzlich die Fragen, \u00fcber was beziehungsweise von was das Unternehmen Daten ben\u00f6tigt (Data Category), aus welchen Quellen (Data Sources) diese Daten gewonnen werden k\u00f6nnen und in welcher Qualit\u00e4t (Data Format) diese Daten ben\u00f6tigt werden. Hinsichtlich der letzten Teilfrage ist zudem zu beantworten, mit welchen Methoden und Werkzeugen die Aufbereitung und Analyse der Daten erfolgen soll.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Data Category<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00dcber was\/von was ben\u00f6tigen wir Daten?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Viele Unternehmen geben darauf eine vermeintlich einfache Antwort: Wir m\u00fcssen \u00fcber alles m\u00f6glichst viele Daten generieren und speichern \u2013 so haben wir alle ben\u00f6tigten Daten f\u00fcr aktuelle und zuk\u00fcnftige Anwendungen, die wir teilweise auch erst mit \u00abBig Data Mining\u00bb im so angestauten \u00abData Lake\u00bb entdecken werden. Diese Antwort mag f\u00fcr einige Unternehmen wie Facebook oder Google durchaus richtig sein. F\u00fcr die meisten Unternehmen ergeben sich dadurch jedoch mehr Herausforderungen als Mehrwerte: Die Preise f\u00fcr Cloud-Speicher sinken zwar stetig, dennoch sind die Kosten f\u00fcr Datenseen, die keinen unmittelbaren Mehrwert bringen, nicht zu untersch\u00e4tzen. Zudem sind auch die Aufbereitungs- und Analysemethoden mittels Algorithmen, wie \u00abMachine Learning\u00bb oder \u00abArtificial Intelligence\u00bb, selten in der Lage unbekannte Muster zu entdecken, ohne dass vorg\u00e4ngig zumindest eine Idee vorhanden ist, wonach gesucht werden soll. Schliesslich steigen die Kosten und Zeitaufw\u00e4nde mit der Menge an zu verarbeitenden Daten, falls diese \u00fcberhaupt in einem austausch- und verarbeitbaren Format vorliegen. Deshalb sollte aus unserer Sicht Folgendes die Antwort auf obig gestellte Frage sein: Wir ben\u00f6tigen vorrangig jene Daten, welche notwendig sind, um die vorg\u00e4ngig definierten internen und externen Werte zu realisieren. Dabei k\u00f6nnen die folgenden drei Hauptkategorien unterschieden werden:<\/p>\n\n\n\n

Kundenorientierte Daten (Customer)<\/em><\/p>\n\n\n\n

Dazu geh\u00f6ren s\u00e4mtliche Daten, die Auskunft \u00fcber die Nutzer der eigenen Leistungen geben. Dadurch kann die Beziehung zum Kunden im Kundenlebenszyklus optimal gestaltet werden und Kunden k\u00f6nnen gezielt einzelnen Segmenten zugeordnet werden. Beispiele entlang der \u00abCustomer Journey\u00bb sind die erstmalige Wahrnehmung des Angebots (\u00abImpression\u00bb), die Phasen der Bedarfsentwicklung, die Aktivit\u00e4ten des Such-, Vergleichs- und Auswahlprozesses, die Wahl geeigneter Konfigurationen, oder das Verhalten w\u00e4hrend der Nutzungsphase und dar\u00fcber hinaus.<\/p>\n\n\n\n

Produktorientierte Daten (Product)<\/em><\/p>\n\n\n\n

In diese Kategorie fallen alle Daten, welche Aufschluss \u00fcber das eigene Marktangebot in Form von Produkten und Dienstleistungen geben, sowohl historisch, aktuell, als auch zukunftsorientiert. Dazu geh\u00f6ren unter anderem Eigenschaften, Prozesse, Funktionalit\u00e4ten und Zust\u00e4nde. Gerade hier kann der digitale Zwilling eine zentrale Rolle als Drehscheibe produktorientierter Daten aus der externen Nutzung und aus der eigenen, internen Wertsch\u00f6pfung \u00fcber den gesamten (Produkt-) Lebenszyklus einnehmen. <\/p>\n\n\n\n

Kontextorientierte Daten (Context)<\/em><\/p>\n\n\n\n

Die dritte Kategorie enth\u00e4lt s\u00e4mtliche Daten, welche Aufschluss \u00fcber die umgebenden Systeme geben und nicht direkt produkt- oder kundenorientiert sind. Dazu geh\u00f6ren Daten \u00fcber Umwelt, Wirtschaft, Gesellschaft, Bezugs- und Absatzm\u00e4rkte oder Konkurrenten. Die Kontextdaten scheinen auf den ersten Blick weniger relevant zu sein als die beiden anderen Kategorien. Doch die Kenntnis des relevanten Kontexts ist oftmals unerl\u00e4sslich f\u00fcr eine erfolgreiche Interpretation der produkt- und kundenorientierten Daten (vgl. \u00abData Format\u00bb).<\/p>\n\n\n\n

Data Sources<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aus welchen Quellen k\u00f6nnen wir die ben\u00f6tigten Daten gewinnen?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Sind die ben\u00f6tigten Daten identifiziert und definiert stellt sich die Frage, aus welchen Quellen diese Daten bezogen werden. Oft sind bereits Daten im Unternehmen vorhanden, weshalb eine gr\u00fcndliche Inventur und Analyse der vorhandenen Daten meist den ersten Schritt darstellt. Gerade in grossen Unternehmen sind die Daten oft unkategorisiert in fragmentierten (Teil-) Systemen unterschiedlicher Verantwortungsbereiche abgelegt. Hinsichtlich der nicht bereits vorhandenen Daten stellt sich im n\u00e4chsten Schritt die Frage, aus welchen Quellen diese gewonnen werden k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n

Things<\/em><\/p>\n\n\n\n

Eine der zentralen Quellen f\u00fcr die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind die Instanzen. Diese generieren Daten \u00fcber Sensoren und kommunizieren diese \u00fcber das Internet der Dinge (\u00abInternet of Things\u00bb). Eine Instanz kann hierbei ein \u00abConnected Product\u00bb, ein \u00abSystem\u00bb oder ein \u00abSystem of System\u00bb sein, wie wir in der Dimension der externen Wertgenerierung ausgef\u00fchrt haben. Diese \u00abThings\u00bb sind jedoch nicht nur Datenquellen, sondern auch Datenempf\u00e4nger. Genau dieser bidirektionale Datenaustausch zwischen digitaler Repr\u00e4sentation und realem Gegenst\u00fcck ist charakterisierend f\u00fcr digitale Zwillinge. Die \u00abThings\u00bb sind oft die einzig m\u00f6gliche Quelle f\u00fcr Daten direkt aus der Nutzungsphase und k\u00f6nnen alle Datenkategorien umfassen. So k\u00f6nnen z.B. Daten zum Zustand und der Performance (Product), zu den Nutzungspr\u00e4ferenzen (Customer) oder der Umgebungstemperatur und Feuchtigkeit (Context) generiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Internal Systems<\/em><\/p>\n\n\n\n

Hierzu geh\u00f6ren s\u00e4mtliche verf\u00fcgbaren internen Informationssysteme eines Unternehmens. Im Kontext der Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind das typischerweise CAD, CRM, MES, ERP, PLM, PIM und weitere Service-Systeme. Auch diese Systeme sind sowohl Quellen als auch Empf\u00e4nger von Daten des digitalen Zwillings.<\/p>\n\n\n\n

External Systems<\/em><\/p>\n\n\n\n

Viele der ben\u00f6tigten und nicht von \u00abThings\u00bb oder internen Systemen erh\u00e4ltlichen Daten k\u00f6nnen \u00fcber externe Systeme als Quellen bezogen werden. Dazu geh\u00f6ren neben \u00f6ffentlichen Systemen wie Datenbanken staatlicher Institutionen, Forschungseinrichtungen und Non-Profit-Organisationen auch kommerzielle Datenanbieter, sowie die internen Systeme anderer Unternehmen. Weiter stellen das Internet und die sozialen Plattformen nicht zu untersch\u00e4tzende Datenquellen f\u00fcr die Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen dar. Oftmals sind externe Systeme alternative Datenquellen, sodass Unternehmen \u00e4hnlich wie f\u00fcr physische Ressourcen im klassischen Supply Chain Management auch bei den Datenressourcen systematische Make-or-Buy Analysen durchf\u00fchren sollten.<\/p>\n\n\n\n

Data Format<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Welche Datenqualit\u00e4t und -wertigkeit ben\u00f6tigen wir?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Daten an sich stellen noch keinen Wert dar. Erst durch deren Verwendung in einem konkreten Anwendungsfall wird Wert generiert. F\u00fcr einfache Anwendungen mag es ausreichend sein, die Daten unaufbereitet beispielsweise als Datenpunkt oder Verlauf zu visualisieren. F\u00fcr anspruchsvollere Anwendungen ist es dagegen erforderlich, Daten mit geeigneten Verfahren aufzubereiten oder sogar anzureichern. In der Folge repr\u00e4sentieren diese, analog zur DIKW Pyramide, keine reinen Daten, sondern Informationen, Wissen oder gar Weisheit. <\/p>\n\n\n\n

Unstructured<\/em><\/p>\n\n\n\n

Unstrukturierte Daten sind nicht aufbereitete Rohdaten. Sie liegen h\u00e4ufig in herstellerspezifischen, nicht austauschbaren Formaten vor. Diese Art von Daten machen den Grossteil aller auf der Welt vorhandenen Daten aus, da das Strukturieren und Aufbereiten der Daten Kosten verursacht und daher oft erst im Bedarfsfall durchgef\u00fchrt wird. Zu den unterstrukturierten Daten geh\u00f6ren z.B. Sensormesswerte der \u00abThings\u00bb oder Daten in internen Systemen, die nicht mit anderen Systemen kompatibel sind und somit zu den bekannten Datensilos f\u00fchren. Einfache Beispiele w\u00e4ren eine Audio-Datei eines Interviews oder ein einzelner Messwert z.B. von einem Ultraschallsensor.<\/p>\n\n\n\n

Structured<\/em><\/p>\n\n\n\n

Werden die unstrukturierten Daten aufbereitet, liegen sie in der Folge als Informationen vor. D.h. sie liegen nun in austauschbaren, durchsuchbaren und\/oder interpretierbaren Datenformaten vor und sind nun anwendungsbereite Informationen. Die oben erw\u00e4hnte Audio-Datei des Interviews wurde transkribiert und liegt nun z.B. im .xml-Format vor, welches von unterschiedlichen Programmen gelesen werden kann. Der Messwert des Ultraschallsensors wurde in eine Distanzmessung von 50 cm \u00fcbersetzt und in der Cloud abgespeichert.<\/p>\n\n\n\n

Interpreted<\/em><\/p>\n\n\n\n

Auch Informationen stellen noch keinen Wert dar, daf\u00fcr m\u00fcssen sie zuerst verwendet werden. Um die richtigen Entscheidungen und Aktionen abzuleiten, m\u00fcssen die Informationen jedoch zuerst interpretiert werden. Erst die interpretierten Daten repr\u00e4sentieren eine hinreichende Basis f\u00fcr die Entscheidungsfindung, sie implizieren folglich Wissen (bedingen also \u00absense-making\u00bb). Sollen Entscheidungen oder Aktionen automatisiert ausgel\u00f6st werden, muss dieses Wissen auf Basis der Informationen generiert und in Verbindung gesetzt werden. Dieser Prozess ist aufw\u00e4ndig und fehleranf\u00e4llig, da unter Umst\u00e4nden eine Vielzahl an Interdependenzen ber\u00fccksichtigt und Unsicherheiten abgewogen werden m\u00fcssen. Auch wenn beispielsweise Methoden der k\u00fcnstlichen Intelligenzen diese Aufgabe \u00fcbernehmen k\u00f6nnen, wird sie in vielen F\u00e4llen noch den Menschen \u00fcberlassen. Bei unseren Beispielen k\u00f6nnte das transkribierte Interview mit einem kognitiven Dienst auf Pr\u00e4ferenzen und Einstellung der Person analysiert werden. Die gemessene Distanz des Ultraschallsensors k\u00f6nnte als \u00dcberschreitung eines Beh\u00e4lterf\u00fcllstandes interpretiert werden und dieser f\u00fcr die n\u00e4chste Leerungstour disponiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Ausblick<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die M\u00f6glichkeiten zur Wertgenerierung mit digitalen Zwillingen sind sehr umfangreich und k\u00f6nnen je nach Unternehmen und Anwendung sehr unterschiedlich ausfallen. Ein Rahmenmodell hilft zur Orientierung und zur Definition und Kommunikation des eigenen Verst\u00e4ndnisses innerhalb des Unternehmens. Das in diesem abschliessenden Beitrag vorgestellte Rahmenmodell wurde im April 2020 im Rahmen der \u00abInternational Conference on Information Science and Systems\u00bb publiziert<\/a> und wird auf Anfrage<\/a> gerne zugesendet.<\/p>\n\n\n\n

Das Modell wird zudem kontinuierlich f\u00fcr den Einsatz in der Praxis optimiert. Wir freuen uns daher \u00fcber Ihr Feedback. Wir sind auch an der Diskussion konkreter Anwendungen und deren Realisierung interessiert.<\/p>\n\n\n\n

Autoren & Kontakt<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Linard Barth ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Projekt- und Studiengangleiter am Product Management Center<\/a> der ZHAW. Seine Interessen gelten in erster Linie dem Zusammenspiel einzelner Elemente in gr\u00f6sseren Systemen und wie diese konsistent nachhaltig funktionierend ausgerichtet werden k\u00f6nnen. Dazu erforscht er den Einfluss von Internet of Things, Smart Connected Products und Digitalen Zwillingen auf Business Modelle und Value Propositions. Als ehemaliger Gr\u00fcnder schl\u00e4gt sein Herz insbesondere f\u00fcr Start-Ups, Entrepreneure und innovative Firmen, welche die genannten Konzepte in der realen Welt umsetzen und ber\u00e4t diese in unterschiedlichen Projekten. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Pricing & Sales<\/a>, ein Weiterbildungsangebot des Instituts f\u00fcr Marketing Management der ZHAW.<\/p>\n\n\n\n

linard.barth@zhaw.ch<\/a> \/ Telefon +41 58 934 68 67<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Dr. Matthias Ehrat ist Dozent, Projektleiter und Start-up Coach am Product Management Center<\/a> der ZHAW. Bereits seit seiner Ausbildung an der Eidgen\u00f6ssischen Technischen Hochschule (ETH) und der Universit\u00e4t St. Gallen (HSG) faszinieren ihn technologiegetriebene Innovationen. Durch langj\u00e4hrige Erfahrungen in verschiedenen Positionen in der Anlagenbau-Industrie konnte er sich ein breites Wissen im Betriebsmanagement aneignen. Er h\u00e4lt selbst mehrere Patente und ber\u00e4t Start-ups bez\u00fcglich den Schutzm\u00f6glichkeiten und der Anmeldungsverfahren ihrer technologischen Entwicklungen. Nebenbei leitet er den Studiengang CAS Industrial Product Management<\/a>, ein Weiterbildungsangebot des Instituts f\u00fcr Marketing Management der ZHAW.<\/p>\n\n\n\n

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