KI‑Analysen über Unternehmensgrenzen hinweg – ohne Rohdaten zu teilen. DSGVO‑konform, data‑sovereign, IDSA/GAIA‑X‑kompatibel.
Die „Basis“-Infrastruktur von Data Spaces beinhaltet bereits wichtige Vertrauensanker mit deren IT- und Governance-Bausteinen. Dennoch: Wer ist bereit sensible Unternehmensdaten mit Partnern zu teilen? So bleiben meist wertvolle Daten für wichtige Erkenntnisse und neue Lösungen ungenutzt. Eine Zusammenarbeit scheitert an Vertraulichkeit, Konkurrenz und Compliance.
Der Trusted Data Hub (TDH) ermöglicht gemeinsame Analysen/ML über mehrere Parteien – ohne Offenlegung von Rohdaten. Daten bleiben unter Kontrolle der Eigentümer; nur Ergebnisse werden geteilt. Sensible Daten-Assets bleiben geschützt und Compliance-Regeln werden eingehalten. Der TDH fügt sich nahtlos in Data Spaces ein.
Gemeinsames Trainieren & Ausführen von ML/Analytics über organisations-übergreifende Datensätze – ohne Rohdatenzugriff.
Abgeschottete Ausführungsumgebung mit Intrusion‑Sensorik (z. B. Druck/Feuchte/Temperatur/Radar) und Full Monitoring – für belastbares Unternehmens‑Trust.
Nutzungskontrolle bleibt beim Datengeber; auf Wunsch wird auch der ML‑Code geschützt (Zugriff nur für den Ersteller).
Unterstützt alle gängigen Frameworks (u. a. Python‑Stacks, KNIME, RapidMiner, H2O, Matlab) sowie alle Daten‑ und Funktionsarten – keine Tool‑Lock‑ins.
Nahtlose Integration mit Connector, Data Catalog und Data Marketplace für föderiertes, auditierbares Datenteilen.
Rapid Prototyping: von Use‑Case‑Design bis Prototyp in max. 12 Wochen (2+8+2‑Wochen‑Plan), inkl. Workshops, Validierung, Showcase.
Ziel:
Lieferanten-, Logistik- und Produktionsdaten sicher kombinieren, um ETA-Prognosen, Bestandsoptimierung, CO₂-Bilanzierung und Risikomanagement zu ermöglichen. Dabei bleiben Rohdaten geschützt – nur Ergebnisse und abgeleitete Analysen werden geteilt.
Datenquellen:
Lieferantenstammdaten & Bestellabrufe, Logistik- & Transportstatus (ETA, Sensoren), Produktions- & Maschinendaten, Nachhaltigkeits- & Emissionsdaten
Ergebnis Beispiele:
ETA-Prognosen für kritische Lieferungen, Optimierte Bestandsniveaus und Sicherheitslager, CO₂-Bilanzierung entlang der Lieferkette
Ziel:
Hersteller und Betreiber trainieren gemeinsame ML-Modelle auf Basis von Vibrationen, Prozess- und Zustandsdaten, ohne Betriebsgeheimnisse preiszugeben. Ziel: Ausfälle vermeiden, Verfügbarkeit erhöhen.
Datenquellen:
Vibrations- & Sensordaten von Maschinen, Prozessdaten aus Produktion & Betrieb, Zustandsdaten (Temperatur, Druck, Laufzeiten), Dezentraler Trainingsansatz (Federated Learning)
Ergebnis Beispiele:
Prognose von Ausfällen und Restlebensdauer (RUL), Handlungsempfehlungen für Wartungsfenster, Optimierung von Ersatzteil- & Serviceeinsätzen, Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (OEE)
Ziel:
Ausfälle, Drift oder Anomalien flotten- oder branchenweit frühzeitig erkennen, ohne sensible Rohdaten auszutauschen. Mit strenger Zugriffskontrolle und auditierbaren Nutzungsrechten.
Datenquellen:
Zustands- & Betriebsdaten mehrerer Anlagenbetreiber, Flotten- und Branchenstatistiken, Ereignisdaten (Ausfälle, Wartungen, Anomalien), Zugriffskontroll- & Auditmechanismen
Ergebnis Beispiele:
Benchmarking von Anlagengesundheit über mehrere Betreiber hinweg, Erkennung von Driftmustern (z. B. Verschleißtrends), Branchenweite Früherkennung kritischer Ausfallmuster, Revisionssichere Nachverfolgung von Datennutzung
Ziel:
Domänenübergreifende Datenräume (Gesundheit, Energie, Logistik etc.) für KI-gestütztes Krisenmanagement nutzen – datensouverän, sicher, resilient. Nur relevante Ergebnisse werden geteilt.
Datenquellen:
Gesundheitsdaten (Kapazitäten, Inzidenzen), Energiedaten (Netzlast, Ausfälle, Verbrauch), Logistik- & Transportereignisse, Social/News Signals & Open Data
Ergebnis Beispiele:
Szenarien für Versorgungsausfälle (Strom, Gesundheit, Logistik), Handlungspfade für Ressourcenallokation (z. B. Klinikbetten, Energie), Interaktive Risiko- & Resilienzheatmaps, KI-gestützte Entscheidungsunterstützung für Behörden & Unternehmen
Erleben Sie Ihre Vision als greifbaren Prototyp – ohne Risiko, ohne versteckte Kosten. Fordern Sie noch heute Ihr maßgeschneidertes Rapid Prototyping Paket an und sichern Sie sich einen Vorsprung im Wettbewerb.
