COSMIC-X

Das Projekt "Collaborative Smart Services for Industrial Value Chains" zielt darauf ab, die Herausforderung des Datenaustauschs zwischen Unternehmen in industriellen Wertschöpfungsketten zu bewältigen. Derzeit nutzen Unternehmen die aus Maschinen und Systemen gesammelten Daten hauptsächlich für interne Optimierungen und Dienstleistungen. Der nächste große Schritt ist jedoch die unternehmensübergreifende Nutzung dieser Daten, was neue Anforderungen an Daten und damit verbundene Herausforderungen bei der Implementierung dieser Anforderungen schafft.

Der Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Industrie, insbesondere auf dem industriellen Datenumfeld und fortgeschrittenen intelligenten Dienstleistungen, sicheren Verbindungen sowie intelligenter Authentifizierung und Kreuzauthentifizierung zwischen industriellen Partnern. Ziel ist es, ein Vertrauensniveau zwischen den Partnern zu etablieren, während die Privatsphäre gewahrt bleibt.

Das Institut für Data Science, Cloud Computing und IT-Sicherheit erforscht in dem Projekt zusammen mit den Technologiepartnern  aktuelle Technologien wie Blockchain und Zero-Trust-Architektur, um ein sicheres und vertrauenswürdiges System für den unternehmensübergreifenden Datenaustausch aufzubauen.

IDACUS beschäftigt sich mit den Herausforderungen  die Korrektheit der Daten nachzuweisen, was keine Anforderung ist, wenn die Daten nur intern genutzt werden. Wenn jedoch Kosten auf Basis der Daten berechnet oder Bestellungen aufgrund der Daten aufgegeben werden sollen, ist reines Vertrauen nicht mehr ausreichend - ein Nachweis der Korrektheit ist erforderlich. Das Projekt wird diese Herausforderung durch die Entwicklung eines Systems angehen, das die Korrektheit der Daten gewährleistet, während die Privatsphäre und Sicherheit gewahrt bleiben.

Insgesamt arbeitet IDACUS daran  ein sicheres und vertrauenswürdiges System für den unternehmensübergreifenden Datenaustausch zu schaffen, das den Anforderungen industrieller Wertschöpfungsketten entspricht. Das System wird es Unternehmen ermöglichen, die aus Maschinen und Systemen gesammelten Daten für unternehmensübergreifende Optimierungen und Dienstleistungen zu nutzen, was zu einer erhöhten Effizienz und Produktivität führen wird.