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Leitfaden Datennutzung

Die systematische Nutzung sowie die rechtliche Absicherung von Maschinendaten sind für Deutschlands Maschinenbauunternehmen zentrale Zukunftsfragen. Eine wertvolle Orientierungshilfe stellt der „Leitfaden Datennutzung“ dar, den der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) und die Kanzlei Noerr jetzt vorlegen. Der Leitfaden enthält praktische Lösungsvorschläge und dient Unternehmen, Öffentlichkeit und Politik als Diskussionsgrundlage für faire Lösungen bei der kommerziellen Nutzung der Daten.

8 LEITFADEN DATENNUTZUNG

8 LEITFADEN DATENNUTZUNG Was steht in diesem Leitfaden? Die Gestaltung einer Strategie für die Datennutzung sollte, ebenso wie der Entwurf und die Verhandlung von Vereinbarungen über die Datenhoheit, anhand klarer Parameter und in einem strukturierten Prozess erfolgen. Angesichts der Neuheit des Themas ist der Erfahrungsstand hierzu bei den Unternehmen noch sehr unterschiedlich. Zielsetzung des Leitfadens Der vorliegende Leitfaden unterstützt den Mittelstand des Maschinen- und Anlagenbaus bei der Gestaltung von fairen Vereinbarungen über die Nutzung von Maschinendaten als wesentliches Element von Industrie 4.0. Zugleich soll der Leitfaden einen Beitrag zur Etablierung von – unverbindlichen – Marktstandards für vertragliche Regelungen zur Datenhoheit leisten. Die folgenden Hinweise und Formulierungen können eine weiterführende, individuelle Rechtsberatung nicht ersetzen. Vielmehr erfordern die spezifischen Konstellationen im und außerhalb des Unternehmens stets individuelle Lösungen, die nur im Rahmen einer Weiterentwicklung und Anpassung der dargestellten Vertragsklauseln erreicht werden können. Werkzeugkasten Datennutzung Das Kernstück des Dokuments ist der Werkzeugkasten Datennutzung (S. 11–21). Dieser umfasst in systematischer Abfolge Gestaltungshinweise für die wesentlichen in einer Vereinbarung zur Datenhoheit zu treffenden Regelungen. Für den Bereich der Zuordnung und Nutzung von Maschinendaten enthält der Werkzeugkasten Datennutzung konkrete Formulierungsvorschläge, die typische Gestaltungsalternativen in einer abstrakten Form abdecken und als Grundlage für die Zusammenstellung und Anpassung in konkreten Anwendungsszenarien dienen können. Leitende Anwendungsbeispiele Um den Zugang zu den abstrakten Hinweisen im Werkzeugkasten Datennutzung zu erleichtern, sind diesem verbreitete Anwendungsfälle vorangestellt. Zur Illustration erfolgt im Nachgang eine konkrete Anwendung auf die dargestellten Sachverhaltskonstellationen im Wege beispielhafter Formulierungen.

LEITFADEN DATENNUTZUNG 9 Anwendungsbeispiele / Seite 9 Produktionsdaten / Condition Monitorin Das Spektrum der möglichen Regelungen zur Datenhoheit ist so breit wie die Vielfalt der Anwendungen von Industrie 4.0. Beispielhaft sind nachfolgend drei leitende Fallkonstellationen dargestellt, die jeweils für verbreitete Fragestellungen bei der Zuordnung von Maschinendaten stehen. Produktionsdaten A ist der Hersteller von Robotern, die das Einsetzen von Fensterscheiben in die Karosserie eines Automobils ermöglichen. B hat solche Roboter von A erworben und setzt diese in der Produktion eines neuen Elektrofahrzeugs ein. Um etwa festzustellen, wie oft es zu Fehlern bei der Einpassung der Fensterscheiben durch 2 den Roboter kommt, und hierdurch die Qualität des Roboters zu verbessern, wünscht A den Zugriff auf die Produktionsdaten des Roboters. B seinerseits benötigt diese Daten für die Optimierung seines Produktionsprozesses (Abbildung 1). roduktionsdaten / Condition Monitoring Hersteller A Abbildung 1: Produktionsdaten Nutzer B Im Mittelpunkt stehen die nachfolgenden Aspekte: • Wem sollen die Produktionsdaten „gehören“? • Wie kann das Nutzungsverhältnis ausgestaltet werden? Hersteller und Diensteanbieter C C Aggregierung D X Abbildung 2: Condition Monitoring Daten Analyse Daten Analyse Condition Monitoring C produziert landwirtschaftliche Maschinen, die über eine Vielzahl von Sensoren innerhalb der Maschine Daten über den Betrieb von Bauteilen – beispielsweise des Katalysators – gewinnen. Ergänzend bietet C seinen Kunden einen Cloudbasierten IIoT-Service (Industrial Internet of Things) zur Überwachung des Wartungsstandes auf Grundlage der Maschinendaten (Condition Monitoring) an. Der Service ermöglicht es den Kunden etwa, dem konkreten Verschleiß der jeweiligen Maschine entsprechend rechtzeitig Wartungsarbeiten durchzuführen (Predictive Maintenance). D nutzt die von C produzierten Maschinen für die Bewirtschaftung seiner Felder und setzt den Condition Monitoring-Service von C ein. Um die Präzision seiner Prognosen zur Wartung zu erhöhen, beabsichtigt C, die Rohdaten der Maschinen von D und die Ergebnisse der Analysen aus diesen Daten dauerhaft zu speichern und zusammen mit den Rohdaten und Analyseergebnissen weiterer Nutzer seines Dienstes zur Weiterentwicklung der von ihm eingesetzten Algorithmen zu verwenden (Abbildung 2). Kunde D Kunde X

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