Monetarisierung einer industriellen Datenbasis

Fabian Gast (), Wolfgang Kniejski (), Lukas Nagel (), Felix Hoffmann (), Viktor Berchtenbreiter (), Daniel Fuhrländer-Völker () and Matthias Weigold ()
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Fabian Gast: Technologie und Werkzeugmaschinen
Wolfgang Kniejski: EIT Manufacturing East GmbH
Lukas Nagel: Technologie und Werkzeugmaschinen
Felix Hoffmann: Technologie und Werkzeugmaschinen
Viktor Berchtenbreiter: Technologie und Werkzeugmaschinen
Daniel Fuhrländer-Völker: Technologie und Werkzeugmaschinen
Matthias Weigold: Technologie und Werkzeugmaschinen

Chapter Kapitel 10 in Data Sharing für KMU, 2025, pp 165-188 from Springer

Abstract: Zusammenfassung Datenökosysteme in produzierenden Unternehmen eröffnen neue Möglichkeiten der Wertschöpfung zwischen Dateninhabern, -anbietern und -nutzern im industriellen Kontext. Geschäftsmodelle für föderierte Datenaustauschplattformen tragen dabei zur Schaffung zusätzlicher Einnahmen und Einsparungen durch die Bereitstellung und Nutzung von industriellen Daten bei. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ist das Teilen von Daten von entscheidender Bedeutung, da es ihnen ermöglicht, von externen Daten zu profitieren, ohne die vollen Kosten und den Ressourcenaufwand allein tragen zu müssen. Der effiziente Datenaustausch kann somit die Innovationskraft, Wettbewerbsfähigkeit und langfristige Entwicklung von KMU fördern. In diesem Beitrag werden Ergebnisse aus der Entwicklung von Ökosystemen und Geschäftsmodellen im Rahmen des Gaia-X Leuchtturmprojekts EuProGigant für die produzierende Industrie präsentiert. Dabei wird verdeutlicht, wie unterschiedliche Akteure in Fertigungsökosystemen den vertrauensvollen Austausch von Daten fördern und davon profitieren können. Zusätzlich wird aufgezeigt, wie mehrseitige, innovative Geschäftsmodelle entwickelt und umgesetzt werden können, um den spezifischen Interessen der Beteiligten gerecht zu werden. Das Ziel ist, praxisnahe Anwendungsbeispiele darzustellen und die damit verbundenen Potenziale zur Monetarisierung von industriellen Daten zu veranschaulichen.

Date: 2025
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DOI: 10.1007/978-3-662-71209-2_10

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