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DasIndustrie 40Magazin
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SONDERTEIL
INDUSTRIE 40 UND BLOCKCHAIN
Ausgabe Juni 2018
INDUSTRIE 40 |
w i c h t i g e r
Komponen-
ten liefern Die
S e n s o r w e r t e
werden dabei
uumlber ein Condition
Monitoring-System er-
fasst und mit dem Ziel aus-
gewertet den Verschleiszlig ein-
schaumltzen zu koumlnnen
Maschinelles Lernen
Neue Technologien zur Vernetzung von
Maschinen und zum maschinellen Lernen
erlauben es auf Basis von Informationen
vieler Maschinen und Anlagen immer ge-
nauere Aussagen uumlber den aktuellen und
zukuumlnftigen Verschleiszligzustand einer Ma-
schine und damit auch deren Servicebe-
darf zu treffen Hier werden meist noch
weitere Informationen wie Betriebsstun-
den oder die letzte Wartung beruumlcksich-
tigt um eine moumlglichst zuverlaumlssige
Prognose fuumlr den Servicebedarf zu erhal-
ten Sind dem Servicedienstleister diese
Vorhersagen bekannt kann er seine Ein-
saumltze darauf abstimmen Zur Planung des
Servicebedarfs gehoumlrt allerdings mehr als
der Termin Es muss geklaumlrt werden wel-
che Ersatzeile benoumltigt werden welche
Qualifikation ein Techniker haben muss
und wie lange der Einsatz voraussichtlich
dauern wird Auch hier koumlnnen mit ma-
schinellem Lernen nuumltzliche Informatio-
nen ermittelt werden die Serviceein-
saumltze besser planbar machen
Predictive Maintenance
Damit die vorausschauende Wartung
funktioniert muumlssen Informationen zwi-
schen den Herstellern der Maschinen den
Vorausschauende Wartung automatisiert und vernetzt
Plattform fuumlr Serviceprozesse
Faumlllt eine Anlage unerwartet aus liegt das haumlufig an mangelhaft organisierter Wartung
und Instandhaltung Das Forschungsprojekt STEP arbeitet an einer Plattform die Unter-
nehmen dabei helfen soll dieses Problem in den Griff zu
bekommen Das System soll auf der Basis von Ma-
schineninformationen automatisiert Wartungs-
plaumlne erstellen Diese koumlnnten etwa von ex-
ternen Servicedienstleistern zur Planung
ihrer Einsaumltze genutzt werden
SERVICE UND INSTANDHALTUNG
64 ITampProduction 62018
WWartungen
s o l l e n
weder zu
haumlufig noch zu selten
angesetzt werden Zu
haumlufige Wartungen
reduzieren die produktive Zeit der Ma-
schine zu seltene Wartungen erhoumlhen
das Risiko eines ungeplanten Maschinen-
ausfalls Beides ist mit Kosten verbunden
Digitale Technologien koumlnnen helfen
Neue Systeme ermoumlglichen eine bedarfs-
gerechte Planung der Instandhaltungsar-
beiten IT-gestuumltzte Produktionssysteme
koumlnnen Stoumlrquellen automatisch identifi-
zieren Fehler erkennen und den passen-
den Zeitpunkt fuumlr eine Wartung voraussa-
gen Durch die Auswertung von Maschi-
nendaten sowie durch den zielfuumlhrenden
Informationsaustausch zwischen Maschi-
nenbetreibern -herstellern und Service-
dienstleistern kann die Wartung der Anla-
gen effizienter gestaltet werden Unnouml-
tige Stillstaumlnde werden so vermieden und
Serviceeinsaumltze besser planbar
Maschinendaten erfassen
Die Basis fuumlr die Prognose von Service-
bedarf ist die Informationssammlung an
der Maschine und Anlage Hierzu werden
oft schon vorhandene Sensoren genutzt
die Informationen uumlber den Verschleiszlig
Bild USU Software AG
Betreibern und den Wartungstechnikern
reibungslos ausgetauscht werden Uumlber
IT-basierte Kommunikationsplattformen
laumlsst sich dieser Austausch strukturieren
Bedarfsgerechte Planung
An einer solchen Kommunikations- und
Koordinationsplattform arbeitet derzeit
das Forschungsprojekt STEP Im Rahmen
des Technologieprogrammes lsquoSmart Ser-
vice Weltrsquo das vom Bundesministerium
fuumlr Wirtschaft und Energie gefoumlrdert
wird entwickelt das Projektteam eine
cloudbasierte Plattform die alle Akteure
des Wartungsprozesses miteinander ver-
netzen will Auf Basis der Instandhal-
tungsbedarfe von Maschinen und der
Kapazitaumlt sowie Auslastung der Service-
organisation soll sich ein umfassendes
Bild des Servicebedarfs und -angebots
ermitteln sowie die Planung und Steue-
rung von Einsaumltzen optimieren lassen
Anlagen ndash beziehungsweise die Aus-
werte-Algorithmen der Maschinenher-
steller ndash koumlnnen auf der Plattform ankuumln-
digen welcher Servicebedarf demnaumlchst
entsteht Der Dienstleister kann die be-
noumltigten Ersatzteile fruumlh bestellen und
einen Techniker fuumlr den Serviceeinsatz
einplanen Durch die Service-Einsatzpla-
nung sollen Anwender Kosten und Zeit
sparen einmal durch die Planbarkeit des
Maschinenstillstands und durch die ver-
kuumlrzte Dauer der Instandhaltung selbst
Andererseits hat der Dienstleister die
Moumlglichkeit die Routen seiner Techniker
effizienter zu gestalten
Daten rechtskonform geschuumltzt
Ein Augenmerk bei der Entwicklung der
Plattform liegt auf dem Datenschutz Je
nach Bedarf kombiniert das System In-
formationen aus verschiedenen Quellen
Maschinendaten aus dem produzieren-
den Unternehmen Verfuumlgbarkeiten von
Ersatzteilen von Maschinenherstellern
sowie Informationen zu Einsatzplaumlnen
und Werkzeugen der externen War-
tungsdienstleister Das STEP-Konsortium
arbeitet deshalb an Loumlsungen rund um
den Datenschutz und die Datensicher-
heit Das Konsortium wird dabei durch
das Zentrum fuumlr angewandte Rechtswis-
senschaften des Karlsruher Instituts fuumlr
Technologie unterstuumltzt Die STEP-Platt-
form soll kuumlnftig auch neue Geschaumlfts-
modelle unterstuumltzen Uumlber die Einsatz-
planung hinaus koumlnnten beispielsweise
kuumlnftig Ersatzteile herstelleruumlbergreifend
gefertigt oder bestellt freie Produktions-
kapazitaumlten vermittelt oder Wissen uumlber
Produktionsanlagen geteilt werden
Der Autor Alexander Wolf ist
Projektleiter der Forschung bei
USU Software AG
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| INDUSTRIE 40SERVICE UND INSTANDHALTUNG
03 ndash 04 Juli 2018 Kongresshaus Baden-Baden
19 Leitkongress derMess- und AutomatisierungstechnikSeamless Convergence ofAutomation amp IT
Die Top-Themen
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bbestehhendden AAutomatiisiierungsanllagen
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Uumlberfuumlhrung der Industrie 40 Verwaltungsschale in die Praxis anhand industrieller Anwendungen
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Big Data in derAutomation ndash Use Cases und Umsetzungsempfehlungen
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65ITampProduction 62018
INDUSTRIE 40 |
DDie Datenproduktion steigt zuneh-
mend und das in allen Lebens-
und Industriebereichen So wird
vermutet dass die globale Datenproduk-
tion im Jahr 2020 44-fach houmlher sein wird
als sie es im Jahr 2009 war In Zahlen ausge-
druumlckt koumlnnte das Volumen von 079 Zeta-
byte auf rund 35 Zetabyte ansteigen
Neben der Sammlung der Daten stellen vor
allem die Speicherung und die sinnvolle
Nutzung groszlige Herausforderungen dar
Schaumltzungen zufolge bleiben etwa 70 Pro-
zent der erfassten Fertigungsdaten oftmals
als Dark Data bezeichnet ungenutzt IBM
geht sogar davon aus das ungenutzte Sen-
sordaten fuumlr einen Dark Data-Anteil in der
Houmlhe von 90 Prozent sorgen
Hohe Huumlrden fuumlr die Nutzung
Es gibt mehrere Herausforderungen im Um-
gang mit der Menge an Daten und ihrem
Nutzungspotential Die schier unendliche
Menge an Daten (Big Data) stammt aus un-
terschiedlichen Quellen die in Struktur und
Komplexitaumlt die Heterogenitaumlt der Daten-
vielfalt erhoumlhen Zusaumltzlich muss mit gele-
gentlichen Fehlern bei der Datenerfassung
und -speicherung gerechnet werden so-
dass Datensaumltze inkonsistent oder unvoll-
staumlndig sein koumlnnen ndash was die Nutzung
maszliggeblich einschraumlnkt Zudem ist es von
Bedeutung wann die Daten in welcher
Form benoumltigt werden Sollen die Daten
etwa zur adaptiven Prozesssteuerung ge-
nutzt werden muumlssen sie dem Datenmo-
dell latenzarm zur Verfuumlgung gestellt wer-
den um rechtzeitige Eingriffe in den Pro-
zess oder Regelkreis zu erlauben
Nicht jeder ist Data Scientist
Neben der Frage der Datensicherheit und -
verantwortung stellt die Visualisierung und
Ergebnisdarstellung groszliger heterogener Da-
tenmengen eine weitere Herausforderung
dar da nicht jeder Datennutzer gleichzeitig
auch ein Data Scientist ist Angesichts der
aktuellen technischen Moumlglichkeiten stellt
sich die Frage nach der Sinnhaftigkeit des
Big Data-Trends Sind Anwender uumlberhaupt
schon bereit so viele Daten zu erfassen
Oder sollten sie nur mit konkretem Ziel ge-
sammelt werden In den Diskussionen um
diesen Sachverhalt wird haumlufig der Begriff
Smart Data benutzt der sich wiederum un-
terschiedlich definieren laumlsst Zum einen be-
Wertschoumlpfung mit Big Data
bdquoWe are drowning in information but starved for
knowledgerdquo Der im Jahr 1982 von John Naisbitt formulierte
Satz hat noch nie so zugetroffen wie heute Im Zeitalter di-
gital gestuumltzter Produktionssysteme ruumlcken nun verstaumlrkt
Technologien und Konzepte in den Vordergrund um nuumltz-
liche Informationen aus stetig steigenen Datenmengen zu
gewinnen Dieser Beitrag liefert Einblicke in den potenziel-
len Nutzen und Ansaumltze im Umgang mit Big Data
Data Lake in der Produktion (Krauszlig et al 2017)
BIG DATA
66 ITampProduction 62018
Den Wert der Daten korrelieren
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Wertschoumlpfung von Daten mit der Zeit
Bild
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deutet Smart Data aus groszligen chaotischen
Datenmengen durch Einbringen von Se-
mantik und Struktur die informationstra-
genden Datensaumltze herauszufiltern Es kann
aber auch als kausalgetriebene Herange-
hensweise gesehen werden bei der nur die
Daten gesammelt werden die man zum Be-
antworten einer konkreten Frage braucht
Unabhaumlngig von der Definition bietet der
Ansatz der Smart Data einen sinnvollen
Zwischenschritt um die Potentiale von
Daten nutzen zu koumlnnen Potentiale finden
sich in allen Unternehmensbereichen ent-
lang des Produktlebenszyklus Als Beispiele
koumlnnen die Unterstuumltzung von Make-or-
Buy-Entscheidungen Analyse und Vorher-
sage vom Kundenbedarf das Aufdecken
unbekannter Zusammenhaumlnge in Datensaumlt-
zen (Data Discovery) oder die vorausschau-
ende Planung und Wartung von Produkti-
onsanlagen und Ressourcen (Predictive
MaintenanceProcess Control) genannt
werden Analog zum Produktlebenszyklus
der seinen Anfang in der Idee und Konstruk-
tion des Produktes hat durchlaufen Daten
einen Lebenszyklus der in der Auswahl und
Erfassung der Daten also den Datenquellen
seinen Anfang findet
Unterschiedliche Datenquellen
Informationstraumlchtige Daten entstehen
oft im Prozess also in Maschinen und Sen-
soren Jedoch liegen die Daten meist in
heterogener Rohform die ohne Bezug
zum Prozess Produkt oder den Anforde-
rungen nicht ohne Weiteres verarbeitet
werden koumlnnen Ausgenommen sind sol-
che Sensordaten die normalerweise in Re-
gelungen entweder sofort verarbeitet
oder durch Steuerungen einer Prozessleit-
ebene zur langfristigeren Nutzung zur Ver-
fuumlgung gestellt werden Aufgrund der vie-
len verschiedenen Maschinen Maschinen-
steuerung und Sensoren herrscht eine
groszlige Heterogenitaumlt der Datenquellen
und damit der Datenformate Dies ist hin-
sichtlich Semantik und Syntax eine groszlige
Herausforderung da die Informationszu-
sammenfuumlhrung nicht oder nur unvoll-
staumlndig moumlglich ist Initiativen wie die OPC
Foundation versuchen zwar industrie-
uumlbergreifende Standards zu entwickeln
doch viele Unternehmen sind im Produk-
tionsalltag weit von einer homogenen
Systemlandschaft entfernt Hauptursache
fuumlr diese Situation ist ein bislang in vielen
Unternehmen noch zu sehr vernachlaumlssig-
tes Thema Das Speichern Verwalten und
Bereitstellen von Daten Erst das effiziente
Speichern von Daten und die Aufberei-
tung dieser anfallenden Datenmengen er-
moumlglichen es Potenziale auszuschoumlpfen
Data Warehouse und Data Lakes
Um alle benoumltigten Informationen verfuumlg-
bar zu haben muumlssen schnell auftretende
groszlige und heterogene Datenmengen ver-
arbeitet werden Auszligerdem sind beste-
hende Daten zu integrieren und verbun-
den mit neuen Daten dem Anwender be-
darfsgerecht zur Verfuumlgung zu stellen Klas-
sische Konzepte wie Data-Warehouse-Sys-
teme koumlnnen Daten strukturiert zur Verfuuml-
gung stellen Die Daten werden hierfuumlr zu-
naumlchst aus der Datenquelle extrahiert in
das Schema des Data Warehouse-Systems
transformiert und anschlieszligend hineingela-
den Das Schema legt hierbei fest welche
Arten von Daten es geben kann welche
Bedingungen sie erfuumlllen muumlssen und in
welchen Beziehungen sie zueinander ste-
hen koumlnnen Fuumlr jedes abzulegende Daten-
format muss einzeln festgelegt werden
wie die Transformation in das gemeinsame
Schema erfolgen soll Wenn sehr viele und
sehr unterschiedliche Daten aufgenommen
werden sollen stoumlszligt dieser Ansatz an
Grenzen Zum einen muss fuumlr jedes Daten-
format die Transformation definiert wer-
den was schnell unwirtschaftlich wird Zum
anderen benoumltigt die Uumlberfuumlhrung groszliger
Datenmengen in das Data Warehouse viel
| INDUSTRIE 40BIG DATA
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Wert der Daten bei steigender Komplexitaumlt der Analyse
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Zeit Das System ist nicht in der Lage viele
heterogene Datenquellen ohne groumlszligeren
Aufwand zu verarbeiten (Riess und Rei-
mann 2015) Ein Data Lake ist ein System
zur Datenhaltung das in den meisten Faumlllen
fuumlr den skalierbaren Einsatz bei groszligen Da-
tenmengen ausgelegt wird (Ignacio Terriz-
zano Peter Schwarz Mary Roth John E
Colino 2015) Dabei koumlnnen Daten beliebi-
ger Strukturen aufgenommen werden
Waumlhrend bei klassischen Ansaumltzen die auf-
zunehmenden Daten zunaumlchst an die
Struktur der Datenbank angepasst werden
muumlssen werden die Daten bei einem Data
Lake unveraumlndert abgespeichert So kann
ein heterogenes Datenumfeld in einem ein-
zigen System abgebildet werden Dies gilt
beispielsweise fuumlr kleinschrittige Sensorda-
ten aus einer Maschine bis hin zu Ge-
schaumlftsdaten aus ERP-Systemen Zusaumltzlich
ist die Uumlberfuumlhrung ganzer Datenverzeich-
nisse ins Data Lake moumlglich Bei der Uumlber-
fuumlhrung findet keine semantische also be-
deutungsmaumlszligige Homogenisierung statt
Diese erfolgt erst dann wenn ein Nutzer
mittels einer Applikation entsprechende
Anfragen an das System stellt Die Leis-
tungsfaumlhigkeit des Systems wird somit ent-
scheidend von der Auslegung der Applika-
tion bestimmt
Algorithmen gegen Menschen
Wie beschrieben stellen meist performante
Applikationen Anfragen an das Datenmana-
gementsystem Solche Applikationen koumln-
nen systemintegrierte Programme oder
Data Analytics-Systeme sein die neben der
Analyse einen Teil der Datenverwaltung ab-
decken koumlnnen Die Data Analytics Suite
IBM Watson hat es beispielsweise ge-
schafft zwei Menschen beim Quizspiel Jeo-
pardy zu schlagen die zuvor Rekordsum-
men darin gewonnen hatten In Social
Media und im Konsumbereich sind Data
Analytics Anwendungen nicht mehr wegzu-
denken In den letzten Jahren laumlsst sich die-
ser Trend immer mehr in der produzieren-
den Industrie durch die Verwendung von
Datenanalysen verzeichnen Dabei ist die
Expertise derer die mit dem Produktions-
prozess in Beruumlhrung stehen diesen bei-
spielsweise entwickeln kontrollieren oder
steuern fuumlr die Interpretation der Ergeb-
nisse und die Entwicklung einer Datenana-
lyse noch immer essentiell
Abgestufte Analysevarianten
Grundsaumltzlich lassen sich bei einer Daten-
analyse vier Reifegrade unterscheiden In
der simpelsten Form wird unter Verwen-
dung von statistischen Mitteln von der so-
genannten beschreibenden Analyse gespro-
chen beziehungsweise der Frage nachge-
gangen was im Produktionsprozess ge-
schieht Uumlber diagnostische Analysen wer-
den Ursachen fuumlr Vorkommnisse identifi-
ziert und analysiert Diese Informationen
werden bestenfalls fuumlr praumldiktive und prauml-
skriptive Analysen genutzt um den Prozess-
verlauf und die Produktqualitaumlt vorherzusa-
gen und rechtzeitig Handlungsempfehlun-
gen geben zu koumlnnen sodass die Robust-
heit des Prozesses und damit der Produkt-
qualitaumlt sichergestellt wird Unabhaumlngig von
der Analyse muss in der Produktionstechnik
die zu beantwortende Frage klar formuliert
werden Daher ist die Erfahrung des Anwen-
ders mit den Prozessen gefragt Fuumlr die In-
terpretation und Implementation der Ergeb-
nisse braucht es Wissen zur Verwendbarkeit
der Ergebnisse und deren Auswirkungen
Die blinde Implementierung von Ergebnis-
sen aus Datenanalysen lassen per se keine
Ruumlckschluumlsse auf die Ursachen zu
Passende Algorithmen finden
Ob Datenanalysen mit Hilfe von Suiten oder
programmieraffinen Data Scientists durch-
gefuumlhrt werden und ob es maschinelles
Lernen kuumlnstliche Intelligenz oder Data
Analytics genannt wird Es gibt eine unuumlber-
sichtliche Zahl an Algorithmen die in Frage
kommen Welcher Algorithmus sich am bes-
ten auf die jeweilige Fragestellung anwen-
den laumlsst laumlsst sich vorab nicht pauschal be-
stimmen Meist ist sogar eine stufenweise
Analyse und Kombination verschiedener Al-
gorithmen mit teilweise niedriger Komple-
xitaumlt sehr effizient Optimal waumlre die An-
wendung verschiedener Algorithmen mit
dem Datensatz und eine anschlieszligende Per-
formanceanalyse und Vergleich der Ergeb-
nisse Dies ist jedoch ein aufwendiges Ver-
fahren vor allem wenn Echtzeitanwendun-
gen eine sofortige Analyse und Handlung
voraussetzen
Machinelles Lernen
Speziell beim maschinellen Lernen gibt es
durch die Unterscheidung von supervised
und unsupervised learning also uumlberwach-
tes und unuumlberwachtes Lernen eine Ein-
schraumlnkung Die Analyse eines Datensatzes
kann ebenfalls nach einem modellgetriebe-
nen oder datengetriebenen Ansatz erfol-
gen Beim ersteren muss zunaumlchst ein phy-
sikalisches Modell des Prozesses entwickelt
werden bevor Daten analysiert werden
Beim letzteren hingegen werden zunaumlchst
Daten unstrukturiert analysiert und bei be-
stehenden Korrelationen weiterverarbeitet
Stellt sich eine Abhaumlngigkeit heraus basiert
diese nicht auf einem physikalischen Mo-
dell sondern lediglich auf Datenpunkten So
koumlnnen unter Umstaumlnden nicht vermutete
Abhaumlngigkeiten gefunden werden Unab-
haumlngig davon ob ein datengetriebenes
INDUSTRIE 40 | BIG DATA
68 ITampProduction 62018
oder ein modellbasiertes Vorgehen gewaumlhlt
wird empfiehlt es sich bei der Durchfuumlh-
rung am CRISP-DM als systematischen
Standardprozess beim Thema Datenanalyse
zu orientieren Der aus sechs Phasen beste-
hende Prozess umschreibt das Vorgehen
ausgehend von Klaumlrung der Zielfragestel-
lung bis hin zur Implementierung des Da-
tenmodells im Prozess
Strategische Ressource
Die Weiterentwicklung von Daten als reines
Prozessergebnis hin zu einer strategischen
Ressource und einem wertvollen Produkt
hat in Social Media schon lange stattgefun-
den und steht wohl auch der Produktions-
technik bevor Dass Daten analog zu ande-
ren Produkten ebenfalls einen Lebenslauf
haben und verschiedene Phasen durchlau-
fen ist demnach ebenfalls nachvollziehbar
Der Erfolg der Produkte lsquoDatenrsquo haumlngt wie
von der effizienten und effektiven Nutzung
derselben ab Dafuumlr muumlssen die Grundpha-
sen Speichern Aufbereiten und Bereitstellen
von Daten beherrscht werden Zurzeit wer-
den in der Wissenschaft und Industrie ver-
schiedene Ansaumltze entwickelt um groszlige
Datenmengen effizient zu verarbeiten und
die entsprechenden Big Data-Potenziale zu
heben Die Vernetzung uumlber Plattformen
und unterschiedliche Datenformate hinweg
stellt eine groszlige Herausforderung dar Data
Lake-Systeme bieten hier neue Moumlglichkei-
ten Anwendungsfelder sind derzeit vor
allem Faumllle bei denen die Art der spaumlter fol-
genden Analyse bei der Erfassung der Daten
noch unklar ist Die durch ein Datenmanage-
ment-System zur Verfuumlgung gestellten
Daten koumlnnen auf vielfaumlltige Weise genutzt
werden um die bestehenden Produktions-
prozesse zu verbessern Bevor man Daten
erfasst und sich mit den Analysen beschaumlf-
tigt sollten sich Unternehmen mit den zen-
tralen Fragen und zu loumlsenden Problemen
auseinandersetzen So koumlnnen basierend auf
Prozessmodellen Datenmodelle aufgebaut
und die Auswahl der passenden Algorith-
men beschleunigt werden Zudem laumlsst sich
so abschaumltzen ob der zu erwartende Nut-
| INDUSTRIE 40BIG DATA
zen ndash wie niedrigere Ausschussreduktion ndash
den Aufwand wirtschaftlich uumlberhaupt
lohnt Das groumlszligte Potential von Datenanaly-
sen liegt meist bei praumldiktiven und praumlskrip-
tiven Auswertungen Das liegt daran dass
der Ausschuss eines Produktes zu einem fruuml-
hen Zeitpunkt dem Unternehmen weniger
Kosten verursacht als die Aussteuerung
eines Erzeugnisses in das bereits viele Re-
sourcen investiert wurden Abschlieszligend
laumlsst sich festhalten Mit dem Grad der Im-
plementation des Datenlebenszyklus steigt
auch der Wert der Daten da sich auf dieser
Basis fortgeschrittene Analysen wie praumldik-
tive Analysen in die Prozesse integrieren
und und so Kosten sparen lassen
Die Autoren Jonas Doriszligen wissenschaftlicher
Mitarbeiter Jonathan Krauszlig Gruppenleiter
Hendrik Mende wissenschaftlicher Mitarbeiter
sowie Laura Niendorf wissenschaftliche
Mitarbeiterin sind am Fraunhofer-Institut fuumlr
Produktionstechnologie IPT taumltig
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Nur eine Null-Fehler-Produktion kann fuumlr ein produzierendes
Unternehmen langfristig betrachtet tragfaumlhig und nachhaltig sein
Spaumltestens seit Crosbys bdquoMachrsquos gleich richtigldquo in den 60er-Jahren
sollte eine Fehlerverhinderung gegenuumlber einem Fehlerentde-
ckungs-Verhalten im Vordergrund stehen
Erst durch eine ganzheitliche Betrachtung von Qualitaumlt und
Produktion wird eine Rundumsicht ermoumlglicht die die Abhaumlngig-
keiten der Prozesse zueinander transparent macht und bekannte
Fehler verhindert Informationen muumlssen kategorisiert analysiert
gefiltert und zur richtigen Zeit an die richtige Person uumlbermittelt
werden Die gewonnenen Erkenntnisse koumlnnen so im Sinne eines
KVP zukuumlnftig verwendet werden Unbekannte Fehler werden zu
bekannten Fehlern die somit nicht mehr auftreten
Ermoumlglicht wird dies durch
ganzheitliche und standardi-
sierte IT-Systeme die modular
aufgebaut sind und die schritt-
weise Einfuumlhrung einer solchen
Fehlerverhinderungsstrategie
ermoumlglichen Durch vertikale und hori-
zontale Integration gelingt es die Ferti-
gung flexibler zu gestalten die Fehler Reklamationen und
Qualitaumltskosten zu reduzieren ndash bei gleichzeitigem Anstieg der
Zufriedenheit Ihrer Kunden
Pickert amp Partner GmbH
Stell Dir eine Welt vor in der alle Produktewie erwartet funktionierenBeinahe taumlglich ist von Produktruumlckrufen in allen
Lebensbereichen zu lesen Nicht immer kann argu-
mentiert werden dass diese durch Zeit- und Kosten-
druck verursacht werden Haumlufig stellt man fest dass
es insbesondere das Lernen aus Fehlern ist das nicht
konsequent umgesetzt ist
KontaktPickert amp Partner GmbHHaumlndelstr 1076327 PfinztalTel +49 721 6652-0infopickertde bull wwwnull-fehler-sind-moeglichde
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Part
nerG
mbH
69ITampProduction 62018
WWaumlhrend die Begriffe Digitali-
sierung und Industrie 40
selbst in weite Teile der Ge-
sellschaft vorgedrungen sind koumlnnen sich
die wenigsten etwas konkretes unter der
Blockchain-Technologie vorstellen Vor
allem IT-Fachleute sprechen gar von einer
Revolution aumlhnlich wie sie einst das Inter-
net mit sich brachte Speziell in der Fi-
nanzbranche erregte die Datenbanktech-
nologie bereits in Form des Bitcoin Netz-
werks Aufmerksamkeit Doch was steckt
eigentlich dahinter Es geht um Vertrauen
und Sicherheit in einer Zeit in der immer
mehr Dinge im Internet of Things und Ma-
schinen in der Smart Factory miteinander
vernetzt kommunizieren Grundlegend ist
Blockchain eine Datenbank-Technologie
zum Speichern und sicherem Manage-
ment von Daten Ihren Ursprung hat die
Blockchain nach der Finanzkrise 2008 in
der Internetwaumlhrung Bitcoin bei der Geld-
werte ohne eine zentrale Vertrauensin-
stanz also einer Bank uumlberwiesen werden
koumlnnen Mittlerweile findet diese Techno-
logie zusammen mit darauf aufbauenden
Anwendungen ihren Weg in andere Bran-
chen wie die produzierende Industrie
Nach heutigem Maszligstab sicher
Der Definition nach ist die Blockchain eine
unveraumlnderbare hochverfuumlgbare und ver-
teilte Datenbank in der alle Daten die in
Sie geschrieben werden revisionssicher
sind und uumlber eine Verschluumlsselung vor
fremden Zugriff abgeschirmt werden koumln-
nen Elementare Einheiten sind die Trans-
aktionen wobei zwei Parteien Informatio-
nen austauschen Die Blockchain ist wie
ein Hauptbuch in das alle Transaktionen
eingetragen werden Das fortlaufende Pro-
tokoll dokumentiert chronologisch jede
Veraumlnderung eines beliebigen Datenbe-
stands und stellt sicher dass alle Teilneh-
mer des Netzwerkes immer die gleiche
Kopie der Blockchain besitzen Nach einer
bestimmten Zeit werden die Transaktionen
zu Bloumlcken zusammengefasst und daruumlber
eine Pruumlfsumme gebildet Dieser Hash-
Wert kann als digitaler Fingerabdruck ver-
standen werden Danach werden die Blouml-
cke an die Kette ndash Blockchain heiszligt uumlber-
setzt Blockkette ndash angehangen und uumlber
ein Peer-to-Peer-Netzwerk verteilt in dem
alle Teilnehmer sowohl Client- als auch
Server-Aufgaben uumlbernehmen Manipula-
tionen und Aumlnderungen an der Datenbank
lieszligen sich daher sofort erkennen und gel-
ten somit als ausgeschlossen
Mitglieder verifizieren die Daten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind
zwei essentielle Eigenschaften der Daten-
banktechnologie jeder hat jederzeit im
Netzwerk die Moumlglichkeit die Daten in
Echtzeit zu uumlberpruumlfen und weiszlig so was
wann wo passiert Alle Mitglieder des Netz-
werks verifizieren sozusagen die Daten Die
dezentrale Natur der Blockchain also die
Wie Blockchain und die Industrie zusammenpassen
Technik und Anwendungen
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70 ITampProduction 62018
Einige Experten sehen in der Blockchain-Technologie
das Potenzial die Wirtschaft grundlegend zu veraumln-
dern Es geht vor allem um Vertrauen und Sicherheit
Also um zwei Voraussetzungen um den bereits jetzt
aufbluumlhenden Markt rund um das Internet of Things
weiter zu befluumlgeln Doch wie koumlnnte ein im Grunde
einfacher Ansatz Daten zu speichern und zu verwal-
ten dieses Versprechen erfuumlllen
BLOCKCHAIN | GRUNDLAGEN
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
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che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
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Toria
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Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
INDUSTRIE 40 |
w i c h t i g e r
Komponen-
ten liefern Die
S e n s o r w e r t e
werden dabei
uumlber ein Condition
Monitoring-System er-
fasst und mit dem Ziel aus-
gewertet den Verschleiszlig ein-
schaumltzen zu koumlnnen
Maschinelles Lernen
Neue Technologien zur Vernetzung von
Maschinen und zum maschinellen Lernen
erlauben es auf Basis von Informationen
vieler Maschinen und Anlagen immer ge-
nauere Aussagen uumlber den aktuellen und
zukuumlnftigen Verschleiszligzustand einer Ma-
schine und damit auch deren Servicebe-
darf zu treffen Hier werden meist noch
weitere Informationen wie Betriebsstun-
den oder die letzte Wartung beruumlcksich-
tigt um eine moumlglichst zuverlaumlssige
Prognose fuumlr den Servicebedarf zu erhal-
ten Sind dem Servicedienstleister diese
Vorhersagen bekannt kann er seine Ein-
saumltze darauf abstimmen Zur Planung des
Servicebedarfs gehoumlrt allerdings mehr als
der Termin Es muss geklaumlrt werden wel-
che Ersatzeile benoumltigt werden welche
Qualifikation ein Techniker haben muss
und wie lange der Einsatz voraussichtlich
dauern wird Auch hier koumlnnen mit ma-
schinellem Lernen nuumltzliche Informatio-
nen ermittelt werden die Serviceein-
saumltze besser planbar machen
Predictive Maintenance
Damit die vorausschauende Wartung
funktioniert muumlssen Informationen zwi-
schen den Herstellern der Maschinen den
Vorausschauende Wartung automatisiert und vernetzt
Plattform fuumlr Serviceprozesse
Faumlllt eine Anlage unerwartet aus liegt das haumlufig an mangelhaft organisierter Wartung
und Instandhaltung Das Forschungsprojekt STEP arbeitet an einer Plattform die Unter-
nehmen dabei helfen soll dieses Problem in den Griff zu
bekommen Das System soll auf der Basis von Ma-
schineninformationen automatisiert Wartungs-
plaumlne erstellen Diese koumlnnten etwa von ex-
ternen Servicedienstleistern zur Planung
ihrer Einsaumltze genutzt werden
SERVICE UND INSTANDHALTUNG
64 ITampProduction 62018
WWartungen
s o l l e n
weder zu
haumlufig noch zu selten
angesetzt werden Zu
haumlufige Wartungen
reduzieren die produktive Zeit der Ma-
schine zu seltene Wartungen erhoumlhen
das Risiko eines ungeplanten Maschinen-
ausfalls Beides ist mit Kosten verbunden
Digitale Technologien koumlnnen helfen
Neue Systeme ermoumlglichen eine bedarfs-
gerechte Planung der Instandhaltungsar-
beiten IT-gestuumltzte Produktionssysteme
koumlnnen Stoumlrquellen automatisch identifi-
zieren Fehler erkennen und den passen-
den Zeitpunkt fuumlr eine Wartung voraussa-
gen Durch die Auswertung von Maschi-
nendaten sowie durch den zielfuumlhrenden
Informationsaustausch zwischen Maschi-
nenbetreibern -herstellern und Service-
dienstleistern kann die Wartung der Anla-
gen effizienter gestaltet werden Unnouml-
tige Stillstaumlnde werden so vermieden und
Serviceeinsaumltze besser planbar
Maschinendaten erfassen
Die Basis fuumlr die Prognose von Service-
bedarf ist die Informationssammlung an
der Maschine und Anlage Hierzu werden
oft schon vorhandene Sensoren genutzt
die Informationen uumlber den Verschleiszlig
Bild USU Software AG
Betreibern und den Wartungstechnikern
reibungslos ausgetauscht werden Uumlber
IT-basierte Kommunikationsplattformen
laumlsst sich dieser Austausch strukturieren
Bedarfsgerechte Planung
An einer solchen Kommunikations- und
Koordinationsplattform arbeitet derzeit
das Forschungsprojekt STEP Im Rahmen
des Technologieprogrammes lsquoSmart Ser-
vice Weltrsquo das vom Bundesministerium
fuumlr Wirtschaft und Energie gefoumlrdert
wird entwickelt das Projektteam eine
cloudbasierte Plattform die alle Akteure
des Wartungsprozesses miteinander ver-
netzen will Auf Basis der Instandhal-
tungsbedarfe von Maschinen und der
Kapazitaumlt sowie Auslastung der Service-
organisation soll sich ein umfassendes
Bild des Servicebedarfs und -angebots
ermitteln sowie die Planung und Steue-
rung von Einsaumltzen optimieren lassen
Anlagen ndash beziehungsweise die Aus-
werte-Algorithmen der Maschinenher-
steller ndash koumlnnen auf der Plattform ankuumln-
digen welcher Servicebedarf demnaumlchst
entsteht Der Dienstleister kann die be-
noumltigten Ersatzteile fruumlh bestellen und
einen Techniker fuumlr den Serviceeinsatz
einplanen Durch die Service-Einsatzpla-
nung sollen Anwender Kosten und Zeit
sparen einmal durch die Planbarkeit des
Maschinenstillstands und durch die ver-
kuumlrzte Dauer der Instandhaltung selbst
Andererseits hat der Dienstleister die
Moumlglichkeit die Routen seiner Techniker
effizienter zu gestalten
Daten rechtskonform geschuumltzt
Ein Augenmerk bei der Entwicklung der
Plattform liegt auf dem Datenschutz Je
nach Bedarf kombiniert das System In-
formationen aus verschiedenen Quellen
Maschinendaten aus dem produzieren-
den Unternehmen Verfuumlgbarkeiten von
Ersatzteilen von Maschinenherstellern
sowie Informationen zu Einsatzplaumlnen
und Werkzeugen der externen War-
tungsdienstleister Das STEP-Konsortium
arbeitet deshalb an Loumlsungen rund um
den Datenschutz und die Datensicher-
heit Das Konsortium wird dabei durch
das Zentrum fuumlr angewandte Rechtswis-
senschaften des Karlsruher Instituts fuumlr
Technologie unterstuumltzt Die STEP-Platt-
form soll kuumlnftig auch neue Geschaumlfts-
modelle unterstuumltzen Uumlber die Einsatz-
planung hinaus koumlnnten beispielsweise
kuumlnftig Ersatzteile herstelleruumlbergreifend
gefertigt oder bestellt freie Produktions-
kapazitaumlten vermittelt oder Wissen uumlber
Produktionsanlagen geteilt werden
Der Autor Alexander Wolf ist
Projektleiter der Forschung bei
USU Software AG
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65ITampProduction 62018
INDUSTRIE 40 |
DDie Datenproduktion steigt zuneh-
mend und das in allen Lebens-
und Industriebereichen So wird
vermutet dass die globale Datenproduk-
tion im Jahr 2020 44-fach houmlher sein wird
als sie es im Jahr 2009 war In Zahlen ausge-
druumlckt koumlnnte das Volumen von 079 Zeta-
byte auf rund 35 Zetabyte ansteigen
Neben der Sammlung der Daten stellen vor
allem die Speicherung und die sinnvolle
Nutzung groszlige Herausforderungen dar
Schaumltzungen zufolge bleiben etwa 70 Pro-
zent der erfassten Fertigungsdaten oftmals
als Dark Data bezeichnet ungenutzt IBM
geht sogar davon aus das ungenutzte Sen-
sordaten fuumlr einen Dark Data-Anteil in der
Houmlhe von 90 Prozent sorgen
Hohe Huumlrden fuumlr die Nutzung
Es gibt mehrere Herausforderungen im Um-
gang mit der Menge an Daten und ihrem
Nutzungspotential Die schier unendliche
Menge an Daten (Big Data) stammt aus un-
terschiedlichen Quellen die in Struktur und
Komplexitaumlt die Heterogenitaumlt der Daten-
vielfalt erhoumlhen Zusaumltzlich muss mit gele-
gentlichen Fehlern bei der Datenerfassung
und -speicherung gerechnet werden so-
dass Datensaumltze inkonsistent oder unvoll-
staumlndig sein koumlnnen ndash was die Nutzung
maszliggeblich einschraumlnkt Zudem ist es von
Bedeutung wann die Daten in welcher
Form benoumltigt werden Sollen die Daten
etwa zur adaptiven Prozesssteuerung ge-
nutzt werden muumlssen sie dem Datenmo-
dell latenzarm zur Verfuumlgung gestellt wer-
den um rechtzeitige Eingriffe in den Pro-
zess oder Regelkreis zu erlauben
Nicht jeder ist Data Scientist
Neben der Frage der Datensicherheit und -
verantwortung stellt die Visualisierung und
Ergebnisdarstellung groszliger heterogener Da-
tenmengen eine weitere Herausforderung
dar da nicht jeder Datennutzer gleichzeitig
auch ein Data Scientist ist Angesichts der
aktuellen technischen Moumlglichkeiten stellt
sich die Frage nach der Sinnhaftigkeit des
Big Data-Trends Sind Anwender uumlberhaupt
schon bereit so viele Daten zu erfassen
Oder sollten sie nur mit konkretem Ziel ge-
sammelt werden In den Diskussionen um
diesen Sachverhalt wird haumlufig der Begriff
Smart Data benutzt der sich wiederum un-
terschiedlich definieren laumlsst Zum einen be-
Wertschoumlpfung mit Big Data
bdquoWe are drowning in information but starved for
knowledgerdquo Der im Jahr 1982 von John Naisbitt formulierte
Satz hat noch nie so zugetroffen wie heute Im Zeitalter di-
gital gestuumltzter Produktionssysteme ruumlcken nun verstaumlrkt
Technologien und Konzepte in den Vordergrund um nuumltz-
liche Informationen aus stetig steigenen Datenmengen zu
gewinnen Dieser Beitrag liefert Einblicke in den potenziel-
len Nutzen und Ansaumltze im Umgang mit Big Data
Data Lake in der Produktion (Krauszlig et al 2017)
BIG DATA
66 ITampProduction 62018
Den Wert der Daten korrelieren
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Wertschoumlpfung von Daten mit der Zeit
Bild
Fra
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Inst
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uumlr P
rodu
ktio
nste
chno
logi
e IP
T
deutet Smart Data aus groszligen chaotischen
Datenmengen durch Einbringen von Se-
mantik und Struktur die informationstra-
genden Datensaumltze herauszufiltern Es kann
aber auch als kausalgetriebene Herange-
hensweise gesehen werden bei der nur die
Daten gesammelt werden die man zum Be-
antworten einer konkreten Frage braucht
Unabhaumlngig von der Definition bietet der
Ansatz der Smart Data einen sinnvollen
Zwischenschritt um die Potentiale von
Daten nutzen zu koumlnnen Potentiale finden
sich in allen Unternehmensbereichen ent-
lang des Produktlebenszyklus Als Beispiele
koumlnnen die Unterstuumltzung von Make-or-
Buy-Entscheidungen Analyse und Vorher-
sage vom Kundenbedarf das Aufdecken
unbekannter Zusammenhaumlnge in Datensaumlt-
zen (Data Discovery) oder die vorausschau-
ende Planung und Wartung von Produkti-
onsanlagen und Ressourcen (Predictive
MaintenanceProcess Control) genannt
werden Analog zum Produktlebenszyklus
der seinen Anfang in der Idee und Konstruk-
tion des Produktes hat durchlaufen Daten
einen Lebenszyklus der in der Auswahl und
Erfassung der Daten also den Datenquellen
seinen Anfang findet
Unterschiedliche Datenquellen
Informationstraumlchtige Daten entstehen
oft im Prozess also in Maschinen und Sen-
soren Jedoch liegen die Daten meist in
heterogener Rohform die ohne Bezug
zum Prozess Produkt oder den Anforde-
rungen nicht ohne Weiteres verarbeitet
werden koumlnnen Ausgenommen sind sol-
che Sensordaten die normalerweise in Re-
gelungen entweder sofort verarbeitet
oder durch Steuerungen einer Prozessleit-
ebene zur langfristigeren Nutzung zur Ver-
fuumlgung gestellt werden Aufgrund der vie-
len verschiedenen Maschinen Maschinen-
steuerung und Sensoren herrscht eine
groszlige Heterogenitaumlt der Datenquellen
und damit der Datenformate Dies ist hin-
sichtlich Semantik und Syntax eine groszlige
Herausforderung da die Informationszu-
sammenfuumlhrung nicht oder nur unvoll-
staumlndig moumlglich ist Initiativen wie die OPC
Foundation versuchen zwar industrie-
uumlbergreifende Standards zu entwickeln
doch viele Unternehmen sind im Produk-
tionsalltag weit von einer homogenen
Systemlandschaft entfernt Hauptursache
fuumlr diese Situation ist ein bislang in vielen
Unternehmen noch zu sehr vernachlaumlssig-
tes Thema Das Speichern Verwalten und
Bereitstellen von Daten Erst das effiziente
Speichern von Daten und die Aufberei-
tung dieser anfallenden Datenmengen er-
moumlglichen es Potenziale auszuschoumlpfen
Data Warehouse und Data Lakes
Um alle benoumltigten Informationen verfuumlg-
bar zu haben muumlssen schnell auftretende
groszlige und heterogene Datenmengen ver-
arbeitet werden Auszligerdem sind beste-
hende Daten zu integrieren und verbun-
den mit neuen Daten dem Anwender be-
darfsgerecht zur Verfuumlgung zu stellen Klas-
sische Konzepte wie Data-Warehouse-Sys-
teme koumlnnen Daten strukturiert zur Verfuuml-
gung stellen Die Daten werden hierfuumlr zu-
naumlchst aus der Datenquelle extrahiert in
das Schema des Data Warehouse-Systems
transformiert und anschlieszligend hineingela-
den Das Schema legt hierbei fest welche
Arten von Daten es geben kann welche
Bedingungen sie erfuumlllen muumlssen und in
welchen Beziehungen sie zueinander ste-
hen koumlnnen Fuumlr jedes abzulegende Daten-
format muss einzeln festgelegt werden
wie die Transformation in das gemeinsame
Schema erfolgen soll Wenn sehr viele und
sehr unterschiedliche Daten aufgenommen
werden sollen stoumlszligt dieser Ansatz an
Grenzen Zum einen muss fuumlr jedes Daten-
format die Transformation definiert wer-
den was schnell unwirtschaftlich wird Zum
anderen benoumltigt die Uumlberfuumlhrung groszliger
Datenmengen in das Data Warehouse viel
| INDUSTRIE 40BIG DATA
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Wert der Daten bei steigender Komplexitaumlt der Analyse
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Zeit Das System ist nicht in der Lage viele
heterogene Datenquellen ohne groumlszligeren
Aufwand zu verarbeiten (Riess und Rei-
mann 2015) Ein Data Lake ist ein System
zur Datenhaltung das in den meisten Faumlllen
fuumlr den skalierbaren Einsatz bei groszligen Da-
tenmengen ausgelegt wird (Ignacio Terriz-
zano Peter Schwarz Mary Roth John E
Colino 2015) Dabei koumlnnen Daten beliebi-
ger Strukturen aufgenommen werden
Waumlhrend bei klassischen Ansaumltzen die auf-
zunehmenden Daten zunaumlchst an die
Struktur der Datenbank angepasst werden
muumlssen werden die Daten bei einem Data
Lake unveraumlndert abgespeichert So kann
ein heterogenes Datenumfeld in einem ein-
zigen System abgebildet werden Dies gilt
beispielsweise fuumlr kleinschrittige Sensorda-
ten aus einer Maschine bis hin zu Ge-
schaumlftsdaten aus ERP-Systemen Zusaumltzlich
ist die Uumlberfuumlhrung ganzer Datenverzeich-
nisse ins Data Lake moumlglich Bei der Uumlber-
fuumlhrung findet keine semantische also be-
deutungsmaumlszligige Homogenisierung statt
Diese erfolgt erst dann wenn ein Nutzer
mittels einer Applikation entsprechende
Anfragen an das System stellt Die Leis-
tungsfaumlhigkeit des Systems wird somit ent-
scheidend von der Auslegung der Applika-
tion bestimmt
Algorithmen gegen Menschen
Wie beschrieben stellen meist performante
Applikationen Anfragen an das Datenmana-
gementsystem Solche Applikationen koumln-
nen systemintegrierte Programme oder
Data Analytics-Systeme sein die neben der
Analyse einen Teil der Datenverwaltung ab-
decken koumlnnen Die Data Analytics Suite
IBM Watson hat es beispielsweise ge-
schafft zwei Menschen beim Quizspiel Jeo-
pardy zu schlagen die zuvor Rekordsum-
men darin gewonnen hatten In Social
Media und im Konsumbereich sind Data
Analytics Anwendungen nicht mehr wegzu-
denken In den letzten Jahren laumlsst sich die-
ser Trend immer mehr in der produzieren-
den Industrie durch die Verwendung von
Datenanalysen verzeichnen Dabei ist die
Expertise derer die mit dem Produktions-
prozess in Beruumlhrung stehen diesen bei-
spielsweise entwickeln kontrollieren oder
steuern fuumlr die Interpretation der Ergeb-
nisse und die Entwicklung einer Datenana-
lyse noch immer essentiell
Abgestufte Analysevarianten
Grundsaumltzlich lassen sich bei einer Daten-
analyse vier Reifegrade unterscheiden In
der simpelsten Form wird unter Verwen-
dung von statistischen Mitteln von der so-
genannten beschreibenden Analyse gespro-
chen beziehungsweise der Frage nachge-
gangen was im Produktionsprozess ge-
schieht Uumlber diagnostische Analysen wer-
den Ursachen fuumlr Vorkommnisse identifi-
ziert und analysiert Diese Informationen
werden bestenfalls fuumlr praumldiktive und prauml-
skriptive Analysen genutzt um den Prozess-
verlauf und die Produktqualitaumlt vorherzusa-
gen und rechtzeitig Handlungsempfehlun-
gen geben zu koumlnnen sodass die Robust-
heit des Prozesses und damit der Produkt-
qualitaumlt sichergestellt wird Unabhaumlngig von
der Analyse muss in der Produktionstechnik
die zu beantwortende Frage klar formuliert
werden Daher ist die Erfahrung des Anwen-
ders mit den Prozessen gefragt Fuumlr die In-
terpretation und Implementation der Ergeb-
nisse braucht es Wissen zur Verwendbarkeit
der Ergebnisse und deren Auswirkungen
Die blinde Implementierung von Ergebnis-
sen aus Datenanalysen lassen per se keine
Ruumlckschluumlsse auf die Ursachen zu
Passende Algorithmen finden
Ob Datenanalysen mit Hilfe von Suiten oder
programmieraffinen Data Scientists durch-
gefuumlhrt werden und ob es maschinelles
Lernen kuumlnstliche Intelligenz oder Data
Analytics genannt wird Es gibt eine unuumlber-
sichtliche Zahl an Algorithmen die in Frage
kommen Welcher Algorithmus sich am bes-
ten auf die jeweilige Fragestellung anwen-
den laumlsst laumlsst sich vorab nicht pauschal be-
stimmen Meist ist sogar eine stufenweise
Analyse und Kombination verschiedener Al-
gorithmen mit teilweise niedriger Komple-
xitaumlt sehr effizient Optimal waumlre die An-
wendung verschiedener Algorithmen mit
dem Datensatz und eine anschlieszligende Per-
formanceanalyse und Vergleich der Ergeb-
nisse Dies ist jedoch ein aufwendiges Ver-
fahren vor allem wenn Echtzeitanwendun-
gen eine sofortige Analyse und Handlung
voraussetzen
Machinelles Lernen
Speziell beim maschinellen Lernen gibt es
durch die Unterscheidung von supervised
und unsupervised learning also uumlberwach-
tes und unuumlberwachtes Lernen eine Ein-
schraumlnkung Die Analyse eines Datensatzes
kann ebenfalls nach einem modellgetriebe-
nen oder datengetriebenen Ansatz erfol-
gen Beim ersteren muss zunaumlchst ein phy-
sikalisches Modell des Prozesses entwickelt
werden bevor Daten analysiert werden
Beim letzteren hingegen werden zunaumlchst
Daten unstrukturiert analysiert und bei be-
stehenden Korrelationen weiterverarbeitet
Stellt sich eine Abhaumlngigkeit heraus basiert
diese nicht auf einem physikalischen Mo-
dell sondern lediglich auf Datenpunkten So
koumlnnen unter Umstaumlnden nicht vermutete
Abhaumlngigkeiten gefunden werden Unab-
haumlngig davon ob ein datengetriebenes
INDUSTRIE 40 | BIG DATA
68 ITampProduction 62018
oder ein modellbasiertes Vorgehen gewaumlhlt
wird empfiehlt es sich bei der Durchfuumlh-
rung am CRISP-DM als systematischen
Standardprozess beim Thema Datenanalyse
zu orientieren Der aus sechs Phasen beste-
hende Prozess umschreibt das Vorgehen
ausgehend von Klaumlrung der Zielfragestel-
lung bis hin zur Implementierung des Da-
tenmodells im Prozess
Strategische Ressource
Die Weiterentwicklung von Daten als reines
Prozessergebnis hin zu einer strategischen
Ressource und einem wertvollen Produkt
hat in Social Media schon lange stattgefun-
den und steht wohl auch der Produktions-
technik bevor Dass Daten analog zu ande-
ren Produkten ebenfalls einen Lebenslauf
haben und verschiedene Phasen durchlau-
fen ist demnach ebenfalls nachvollziehbar
Der Erfolg der Produkte lsquoDatenrsquo haumlngt wie
von der effizienten und effektiven Nutzung
derselben ab Dafuumlr muumlssen die Grundpha-
sen Speichern Aufbereiten und Bereitstellen
von Daten beherrscht werden Zurzeit wer-
den in der Wissenschaft und Industrie ver-
schiedene Ansaumltze entwickelt um groszlige
Datenmengen effizient zu verarbeiten und
die entsprechenden Big Data-Potenziale zu
heben Die Vernetzung uumlber Plattformen
und unterschiedliche Datenformate hinweg
stellt eine groszlige Herausforderung dar Data
Lake-Systeme bieten hier neue Moumlglichkei-
ten Anwendungsfelder sind derzeit vor
allem Faumllle bei denen die Art der spaumlter fol-
genden Analyse bei der Erfassung der Daten
noch unklar ist Die durch ein Datenmanage-
ment-System zur Verfuumlgung gestellten
Daten koumlnnen auf vielfaumlltige Weise genutzt
werden um die bestehenden Produktions-
prozesse zu verbessern Bevor man Daten
erfasst und sich mit den Analysen beschaumlf-
tigt sollten sich Unternehmen mit den zen-
tralen Fragen und zu loumlsenden Problemen
auseinandersetzen So koumlnnen basierend auf
Prozessmodellen Datenmodelle aufgebaut
und die Auswahl der passenden Algorith-
men beschleunigt werden Zudem laumlsst sich
so abschaumltzen ob der zu erwartende Nut-
| INDUSTRIE 40BIG DATA
zen ndash wie niedrigere Ausschussreduktion ndash
den Aufwand wirtschaftlich uumlberhaupt
lohnt Das groumlszligte Potential von Datenanaly-
sen liegt meist bei praumldiktiven und praumlskrip-
tiven Auswertungen Das liegt daran dass
der Ausschuss eines Produktes zu einem fruuml-
hen Zeitpunkt dem Unternehmen weniger
Kosten verursacht als die Aussteuerung
eines Erzeugnisses in das bereits viele Re-
sourcen investiert wurden Abschlieszligend
laumlsst sich festhalten Mit dem Grad der Im-
plementation des Datenlebenszyklus steigt
auch der Wert der Daten da sich auf dieser
Basis fortgeschrittene Analysen wie praumldik-
tive Analysen in die Prozesse integrieren
und und so Kosten sparen lassen
Die Autoren Jonas Doriszligen wissenschaftlicher
Mitarbeiter Jonathan Krauszlig Gruppenleiter
Hendrik Mende wissenschaftlicher Mitarbeiter
sowie Laura Niendorf wissenschaftliche
Mitarbeiterin sind am Fraunhofer-Institut fuumlr
Produktionstechnologie IPT taumltig
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Nur eine Null-Fehler-Produktion kann fuumlr ein produzierendes
Unternehmen langfristig betrachtet tragfaumlhig und nachhaltig sein
Spaumltestens seit Crosbys bdquoMachrsquos gleich richtigldquo in den 60er-Jahren
sollte eine Fehlerverhinderung gegenuumlber einem Fehlerentde-
ckungs-Verhalten im Vordergrund stehen
Erst durch eine ganzheitliche Betrachtung von Qualitaumlt und
Produktion wird eine Rundumsicht ermoumlglicht die die Abhaumlngig-
keiten der Prozesse zueinander transparent macht und bekannte
Fehler verhindert Informationen muumlssen kategorisiert analysiert
gefiltert und zur richtigen Zeit an die richtige Person uumlbermittelt
werden Die gewonnenen Erkenntnisse koumlnnen so im Sinne eines
KVP zukuumlnftig verwendet werden Unbekannte Fehler werden zu
bekannten Fehlern die somit nicht mehr auftreten
Ermoumlglicht wird dies durch
ganzheitliche und standardi-
sierte IT-Systeme die modular
aufgebaut sind und die schritt-
weise Einfuumlhrung einer solchen
Fehlerverhinderungsstrategie
ermoumlglichen Durch vertikale und hori-
zontale Integration gelingt es die Ferti-
gung flexibler zu gestalten die Fehler Reklamationen und
Qualitaumltskosten zu reduzieren ndash bei gleichzeitigem Anstieg der
Zufriedenheit Ihrer Kunden
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Stell Dir eine Welt vor in der alle Produktewie erwartet funktionierenBeinahe taumlglich ist von Produktruumlckrufen in allen
Lebensbereichen zu lesen Nicht immer kann argu-
mentiert werden dass diese durch Zeit- und Kosten-
druck verursacht werden Haumlufig stellt man fest dass
es insbesondere das Lernen aus Fehlern ist das nicht
konsequent umgesetzt ist
KontaktPickert amp Partner GmbHHaumlndelstr 1076327 PfinztalTel +49 721 6652-0infopickertde bull wwwnull-fehler-sind-moeglichde
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69ITampProduction 62018
WWaumlhrend die Begriffe Digitali-
sierung und Industrie 40
selbst in weite Teile der Ge-
sellschaft vorgedrungen sind koumlnnen sich
die wenigsten etwas konkretes unter der
Blockchain-Technologie vorstellen Vor
allem IT-Fachleute sprechen gar von einer
Revolution aumlhnlich wie sie einst das Inter-
net mit sich brachte Speziell in der Fi-
nanzbranche erregte die Datenbanktech-
nologie bereits in Form des Bitcoin Netz-
werks Aufmerksamkeit Doch was steckt
eigentlich dahinter Es geht um Vertrauen
und Sicherheit in einer Zeit in der immer
mehr Dinge im Internet of Things und Ma-
schinen in der Smart Factory miteinander
vernetzt kommunizieren Grundlegend ist
Blockchain eine Datenbank-Technologie
zum Speichern und sicherem Manage-
ment von Daten Ihren Ursprung hat die
Blockchain nach der Finanzkrise 2008 in
der Internetwaumlhrung Bitcoin bei der Geld-
werte ohne eine zentrale Vertrauensin-
stanz also einer Bank uumlberwiesen werden
koumlnnen Mittlerweile findet diese Techno-
logie zusammen mit darauf aufbauenden
Anwendungen ihren Weg in andere Bran-
chen wie die produzierende Industrie
Nach heutigem Maszligstab sicher
Der Definition nach ist die Blockchain eine
unveraumlnderbare hochverfuumlgbare und ver-
teilte Datenbank in der alle Daten die in
Sie geschrieben werden revisionssicher
sind und uumlber eine Verschluumlsselung vor
fremden Zugriff abgeschirmt werden koumln-
nen Elementare Einheiten sind die Trans-
aktionen wobei zwei Parteien Informatio-
nen austauschen Die Blockchain ist wie
ein Hauptbuch in das alle Transaktionen
eingetragen werden Das fortlaufende Pro-
tokoll dokumentiert chronologisch jede
Veraumlnderung eines beliebigen Datenbe-
stands und stellt sicher dass alle Teilneh-
mer des Netzwerkes immer die gleiche
Kopie der Blockchain besitzen Nach einer
bestimmten Zeit werden die Transaktionen
zu Bloumlcken zusammengefasst und daruumlber
eine Pruumlfsumme gebildet Dieser Hash-
Wert kann als digitaler Fingerabdruck ver-
standen werden Danach werden die Blouml-
cke an die Kette ndash Blockchain heiszligt uumlber-
setzt Blockkette ndash angehangen und uumlber
ein Peer-to-Peer-Netzwerk verteilt in dem
alle Teilnehmer sowohl Client- als auch
Server-Aufgaben uumlbernehmen Manipula-
tionen und Aumlnderungen an der Datenbank
lieszligen sich daher sofort erkennen und gel-
ten somit als ausgeschlossen
Mitglieder verifizieren die Daten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind
zwei essentielle Eigenschaften der Daten-
banktechnologie jeder hat jederzeit im
Netzwerk die Moumlglichkeit die Daten in
Echtzeit zu uumlberpruumlfen und weiszlig so was
wann wo passiert Alle Mitglieder des Netz-
werks verifizieren sozusagen die Daten Die
dezentrale Natur der Blockchain also die
Wie Blockchain und die Industrie zusammenpassen
Technik und Anwendungen
Bild
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70 ITampProduction 62018
Einige Experten sehen in der Blockchain-Technologie
das Potenzial die Wirtschaft grundlegend zu veraumln-
dern Es geht vor allem um Vertrauen und Sicherheit
Also um zwei Voraussetzungen um den bereits jetzt
aufbluumlhenden Markt rund um das Internet of Things
weiter zu befluumlgeln Doch wie koumlnnte ein im Grunde
einfacher Ansatz Daten zu speichern und zu verwal-
ten dieses Versprechen erfuumlllen
BLOCKCHAIN | GRUNDLAGEN
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
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che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
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Toria
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Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
Betreibern und den Wartungstechnikern
reibungslos ausgetauscht werden Uumlber
IT-basierte Kommunikationsplattformen
laumlsst sich dieser Austausch strukturieren
Bedarfsgerechte Planung
An einer solchen Kommunikations- und
Koordinationsplattform arbeitet derzeit
das Forschungsprojekt STEP Im Rahmen
des Technologieprogrammes lsquoSmart Ser-
vice Weltrsquo das vom Bundesministerium
fuumlr Wirtschaft und Energie gefoumlrdert
wird entwickelt das Projektteam eine
cloudbasierte Plattform die alle Akteure
des Wartungsprozesses miteinander ver-
netzen will Auf Basis der Instandhal-
tungsbedarfe von Maschinen und der
Kapazitaumlt sowie Auslastung der Service-
organisation soll sich ein umfassendes
Bild des Servicebedarfs und -angebots
ermitteln sowie die Planung und Steue-
rung von Einsaumltzen optimieren lassen
Anlagen ndash beziehungsweise die Aus-
werte-Algorithmen der Maschinenher-
steller ndash koumlnnen auf der Plattform ankuumln-
digen welcher Servicebedarf demnaumlchst
entsteht Der Dienstleister kann die be-
noumltigten Ersatzteile fruumlh bestellen und
einen Techniker fuumlr den Serviceeinsatz
einplanen Durch die Service-Einsatzpla-
nung sollen Anwender Kosten und Zeit
sparen einmal durch die Planbarkeit des
Maschinenstillstands und durch die ver-
kuumlrzte Dauer der Instandhaltung selbst
Andererseits hat der Dienstleister die
Moumlglichkeit die Routen seiner Techniker
effizienter zu gestalten
Daten rechtskonform geschuumltzt
Ein Augenmerk bei der Entwicklung der
Plattform liegt auf dem Datenschutz Je
nach Bedarf kombiniert das System In-
formationen aus verschiedenen Quellen
Maschinendaten aus dem produzieren-
den Unternehmen Verfuumlgbarkeiten von
Ersatzteilen von Maschinenherstellern
sowie Informationen zu Einsatzplaumlnen
und Werkzeugen der externen War-
tungsdienstleister Das STEP-Konsortium
arbeitet deshalb an Loumlsungen rund um
den Datenschutz und die Datensicher-
heit Das Konsortium wird dabei durch
das Zentrum fuumlr angewandte Rechtswis-
senschaften des Karlsruher Instituts fuumlr
Technologie unterstuumltzt Die STEP-Platt-
form soll kuumlnftig auch neue Geschaumlfts-
modelle unterstuumltzen Uumlber die Einsatz-
planung hinaus koumlnnten beispielsweise
kuumlnftig Ersatzteile herstelleruumlbergreifend
gefertigt oder bestellt freie Produktions-
kapazitaumlten vermittelt oder Wissen uumlber
Produktionsanlagen geteilt werden
Der Autor Alexander Wolf ist
Projektleiter der Forschung bei
USU Software AG
wwwusude
| INDUSTRIE 40SERVICE UND INSTANDHALTUNG
03 ndash 04 Juli 2018 Kongresshaus Baden-Baden
19 Leitkongress derMess- und AutomatisierungstechnikSeamless Convergence ofAutomation amp IT
Die Top-Themen
Automatische Konnektivitaumlt IT-Integration und Lokalisierung von Geraumlte-Assets in
bbestehhendden AAutomatiisiierungsanllagen
Betriebsassistenzmit sensorgestuumltzten Handlungsempfehlungen zur Reduzierung desAnlagenstillstands
Uumlberfuumlhrung der Industrie 40 Verwaltungsschale in die Praxis anhand industrieller Anwendungen
Augmented Reality als Fenster ins Internet of Production
Big Data in derAutomation ndash Use Cases und Umsetzungsempfehlungen
Effizientermit digitalen Zwillingen Modellbasierte Funktionsentwicklung
+ parallel stattfindende Veranstaltungen
6 VDI-Fachtagung
Industrie 40 -Neue Geschaumlftsmodelle
3 VDI-Fachkonferenz
GebaumludeautomationVeranstaltung der VDIWissensforum GmbHwwwautomatisierungskongressde
Telefon +49 211 6214-201 bull Fax +49 211 6214-154
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65ITampProduction 62018
INDUSTRIE 40 |
DDie Datenproduktion steigt zuneh-
mend und das in allen Lebens-
und Industriebereichen So wird
vermutet dass die globale Datenproduk-
tion im Jahr 2020 44-fach houmlher sein wird
als sie es im Jahr 2009 war In Zahlen ausge-
druumlckt koumlnnte das Volumen von 079 Zeta-
byte auf rund 35 Zetabyte ansteigen
Neben der Sammlung der Daten stellen vor
allem die Speicherung und die sinnvolle
Nutzung groszlige Herausforderungen dar
Schaumltzungen zufolge bleiben etwa 70 Pro-
zent der erfassten Fertigungsdaten oftmals
als Dark Data bezeichnet ungenutzt IBM
geht sogar davon aus das ungenutzte Sen-
sordaten fuumlr einen Dark Data-Anteil in der
Houmlhe von 90 Prozent sorgen
Hohe Huumlrden fuumlr die Nutzung
Es gibt mehrere Herausforderungen im Um-
gang mit der Menge an Daten und ihrem
Nutzungspotential Die schier unendliche
Menge an Daten (Big Data) stammt aus un-
terschiedlichen Quellen die in Struktur und
Komplexitaumlt die Heterogenitaumlt der Daten-
vielfalt erhoumlhen Zusaumltzlich muss mit gele-
gentlichen Fehlern bei der Datenerfassung
und -speicherung gerechnet werden so-
dass Datensaumltze inkonsistent oder unvoll-
staumlndig sein koumlnnen ndash was die Nutzung
maszliggeblich einschraumlnkt Zudem ist es von
Bedeutung wann die Daten in welcher
Form benoumltigt werden Sollen die Daten
etwa zur adaptiven Prozesssteuerung ge-
nutzt werden muumlssen sie dem Datenmo-
dell latenzarm zur Verfuumlgung gestellt wer-
den um rechtzeitige Eingriffe in den Pro-
zess oder Regelkreis zu erlauben
Nicht jeder ist Data Scientist
Neben der Frage der Datensicherheit und -
verantwortung stellt die Visualisierung und
Ergebnisdarstellung groszliger heterogener Da-
tenmengen eine weitere Herausforderung
dar da nicht jeder Datennutzer gleichzeitig
auch ein Data Scientist ist Angesichts der
aktuellen technischen Moumlglichkeiten stellt
sich die Frage nach der Sinnhaftigkeit des
Big Data-Trends Sind Anwender uumlberhaupt
schon bereit so viele Daten zu erfassen
Oder sollten sie nur mit konkretem Ziel ge-
sammelt werden In den Diskussionen um
diesen Sachverhalt wird haumlufig der Begriff
Smart Data benutzt der sich wiederum un-
terschiedlich definieren laumlsst Zum einen be-
Wertschoumlpfung mit Big Data
bdquoWe are drowning in information but starved for
knowledgerdquo Der im Jahr 1982 von John Naisbitt formulierte
Satz hat noch nie so zugetroffen wie heute Im Zeitalter di-
gital gestuumltzter Produktionssysteme ruumlcken nun verstaumlrkt
Technologien und Konzepte in den Vordergrund um nuumltz-
liche Informationen aus stetig steigenen Datenmengen zu
gewinnen Dieser Beitrag liefert Einblicke in den potenziel-
len Nutzen und Ansaumltze im Umgang mit Big Data
Data Lake in der Produktion (Krauszlig et al 2017)
BIG DATA
66 ITampProduction 62018
Den Wert der Daten korrelieren
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Wertschoumlpfung von Daten mit der Zeit
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Inst
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uumlr P
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deutet Smart Data aus groszligen chaotischen
Datenmengen durch Einbringen von Se-
mantik und Struktur die informationstra-
genden Datensaumltze herauszufiltern Es kann
aber auch als kausalgetriebene Herange-
hensweise gesehen werden bei der nur die
Daten gesammelt werden die man zum Be-
antworten einer konkreten Frage braucht
Unabhaumlngig von der Definition bietet der
Ansatz der Smart Data einen sinnvollen
Zwischenschritt um die Potentiale von
Daten nutzen zu koumlnnen Potentiale finden
sich in allen Unternehmensbereichen ent-
lang des Produktlebenszyklus Als Beispiele
koumlnnen die Unterstuumltzung von Make-or-
Buy-Entscheidungen Analyse und Vorher-
sage vom Kundenbedarf das Aufdecken
unbekannter Zusammenhaumlnge in Datensaumlt-
zen (Data Discovery) oder die vorausschau-
ende Planung und Wartung von Produkti-
onsanlagen und Ressourcen (Predictive
MaintenanceProcess Control) genannt
werden Analog zum Produktlebenszyklus
der seinen Anfang in der Idee und Konstruk-
tion des Produktes hat durchlaufen Daten
einen Lebenszyklus der in der Auswahl und
Erfassung der Daten also den Datenquellen
seinen Anfang findet
Unterschiedliche Datenquellen
Informationstraumlchtige Daten entstehen
oft im Prozess also in Maschinen und Sen-
soren Jedoch liegen die Daten meist in
heterogener Rohform die ohne Bezug
zum Prozess Produkt oder den Anforde-
rungen nicht ohne Weiteres verarbeitet
werden koumlnnen Ausgenommen sind sol-
che Sensordaten die normalerweise in Re-
gelungen entweder sofort verarbeitet
oder durch Steuerungen einer Prozessleit-
ebene zur langfristigeren Nutzung zur Ver-
fuumlgung gestellt werden Aufgrund der vie-
len verschiedenen Maschinen Maschinen-
steuerung und Sensoren herrscht eine
groszlige Heterogenitaumlt der Datenquellen
und damit der Datenformate Dies ist hin-
sichtlich Semantik und Syntax eine groszlige
Herausforderung da die Informationszu-
sammenfuumlhrung nicht oder nur unvoll-
staumlndig moumlglich ist Initiativen wie die OPC
Foundation versuchen zwar industrie-
uumlbergreifende Standards zu entwickeln
doch viele Unternehmen sind im Produk-
tionsalltag weit von einer homogenen
Systemlandschaft entfernt Hauptursache
fuumlr diese Situation ist ein bislang in vielen
Unternehmen noch zu sehr vernachlaumlssig-
tes Thema Das Speichern Verwalten und
Bereitstellen von Daten Erst das effiziente
Speichern von Daten und die Aufberei-
tung dieser anfallenden Datenmengen er-
moumlglichen es Potenziale auszuschoumlpfen
Data Warehouse und Data Lakes
Um alle benoumltigten Informationen verfuumlg-
bar zu haben muumlssen schnell auftretende
groszlige und heterogene Datenmengen ver-
arbeitet werden Auszligerdem sind beste-
hende Daten zu integrieren und verbun-
den mit neuen Daten dem Anwender be-
darfsgerecht zur Verfuumlgung zu stellen Klas-
sische Konzepte wie Data-Warehouse-Sys-
teme koumlnnen Daten strukturiert zur Verfuuml-
gung stellen Die Daten werden hierfuumlr zu-
naumlchst aus der Datenquelle extrahiert in
das Schema des Data Warehouse-Systems
transformiert und anschlieszligend hineingela-
den Das Schema legt hierbei fest welche
Arten von Daten es geben kann welche
Bedingungen sie erfuumlllen muumlssen und in
welchen Beziehungen sie zueinander ste-
hen koumlnnen Fuumlr jedes abzulegende Daten-
format muss einzeln festgelegt werden
wie die Transformation in das gemeinsame
Schema erfolgen soll Wenn sehr viele und
sehr unterschiedliche Daten aufgenommen
werden sollen stoumlszligt dieser Ansatz an
Grenzen Zum einen muss fuumlr jedes Daten-
format die Transformation definiert wer-
den was schnell unwirtschaftlich wird Zum
anderen benoumltigt die Uumlberfuumlhrung groszliger
Datenmengen in das Data Warehouse viel
| INDUSTRIE 40BIG DATA
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Wert der Daten bei steigender Komplexitaumlt der Analyse
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Zeit Das System ist nicht in der Lage viele
heterogene Datenquellen ohne groumlszligeren
Aufwand zu verarbeiten (Riess und Rei-
mann 2015) Ein Data Lake ist ein System
zur Datenhaltung das in den meisten Faumlllen
fuumlr den skalierbaren Einsatz bei groszligen Da-
tenmengen ausgelegt wird (Ignacio Terriz-
zano Peter Schwarz Mary Roth John E
Colino 2015) Dabei koumlnnen Daten beliebi-
ger Strukturen aufgenommen werden
Waumlhrend bei klassischen Ansaumltzen die auf-
zunehmenden Daten zunaumlchst an die
Struktur der Datenbank angepasst werden
muumlssen werden die Daten bei einem Data
Lake unveraumlndert abgespeichert So kann
ein heterogenes Datenumfeld in einem ein-
zigen System abgebildet werden Dies gilt
beispielsweise fuumlr kleinschrittige Sensorda-
ten aus einer Maschine bis hin zu Ge-
schaumlftsdaten aus ERP-Systemen Zusaumltzlich
ist die Uumlberfuumlhrung ganzer Datenverzeich-
nisse ins Data Lake moumlglich Bei der Uumlber-
fuumlhrung findet keine semantische also be-
deutungsmaumlszligige Homogenisierung statt
Diese erfolgt erst dann wenn ein Nutzer
mittels einer Applikation entsprechende
Anfragen an das System stellt Die Leis-
tungsfaumlhigkeit des Systems wird somit ent-
scheidend von der Auslegung der Applika-
tion bestimmt
Algorithmen gegen Menschen
Wie beschrieben stellen meist performante
Applikationen Anfragen an das Datenmana-
gementsystem Solche Applikationen koumln-
nen systemintegrierte Programme oder
Data Analytics-Systeme sein die neben der
Analyse einen Teil der Datenverwaltung ab-
decken koumlnnen Die Data Analytics Suite
IBM Watson hat es beispielsweise ge-
schafft zwei Menschen beim Quizspiel Jeo-
pardy zu schlagen die zuvor Rekordsum-
men darin gewonnen hatten In Social
Media und im Konsumbereich sind Data
Analytics Anwendungen nicht mehr wegzu-
denken In den letzten Jahren laumlsst sich die-
ser Trend immer mehr in der produzieren-
den Industrie durch die Verwendung von
Datenanalysen verzeichnen Dabei ist die
Expertise derer die mit dem Produktions-
prozess in Beruumlhrung stehen diesen bei-
spielsweise entwickeln kontrollieren oder
steuern fuumlr die Interpretation der Ergeb-
nisse und die Entwicklung einer Datenana-
lyse noch immer essentiell
Abgestufte Analysevarianten
Grundsaumltzlich lassen sich bei einer Daten-
analyse vier Reifegrade unterscheiden In
der simpelsten Form wird unter Verwen-
dung von statistischen Mitteln von der so-
genannten beschreibenden Analyse gespro-
chen beziehungsweise der Frage nachge-
gangen was im Produktionsprozess ge-
schieht Uumlber diagnostische Analysen wer-
den Ursachen fuumlr Vorkommnisse identifi-
ziert und analysiert Diese Informationen
werden bestenfalls fuumlr praumldiktive und prauml-
skriptive Analysen genutzt um den Prozess-
verlauf und die Produktqualitaumlt vorherzusa-
gen und rechtzeitig Handlungsempfehlun-
gen geben zu koumlnnen sodass die Robust-
heit des Prozesses und damit der Produkt-
qualitaumlt sichergestellt wird Unabhaumlngig von
der Analyse muss in der Produktionstechnik
die zu beantwortende Frage klar formuliert
werden Daher ist die Erfahrung des Anwen-
ders mit den Prozessen gefragt Fuumlr die In-
terpretation und Implementation der Ergeb-
nisse braucht es Wissen zur Verwendbarkeit
der Ergebnisse und deren Auswirkungen
Die blinde Implementierung von Ergebnis-
sen aus Datenanalysen lassen per se keine
Ruumlckschluumlsse auf die Ursachen zu
Passende Algorithmen finden
Ob Datenanalysen mit Hilfe von Suiten oder
programmieraffinen Data Scientists durch-
gefuumlhrt werden und ob es maschinelles
Lernen kuumlnstliche Intelligenz oder Data
Analytics genannt wird Es gibt eine unuumlber-
sichtliche Zahl an Algorithmen die in Frage
kommen Welcher Algorithmus sich am bes-
ten auf die jeweilige Fragestellung anwen-
den laumlsst laumlsst sich vorab nicht pauschal be-
stimmen Meist ist sogar eine stufenweise
Analyse und Kombination verschiedener Al-
gorithmen mit teilweise niedriger Komple-
xitaumlt sehr effizient Optimal waumlre die An-
wendung verschiedener Algorithmen mit
dem Datensatz und eine anschlieszligende Per-
formanceanalyse und Vergleich der Ergeb-
nisse Dies ist jedoch ein aufwendiges Ver-
fahren vor allem wenn Echtzeitanwendun-
gen eine sofortige Analyse und Handlung
voraussetzen
Machinelles Lernen
Speziell beim maschinellen Lernen gibt es
durch die Unterscheidung von supervised
und unsupervised learning also uumlberwach-
tes und unuumlberwachtes Lernen eine Ein-
schraumlnkung Die Analyse eines Datensatzes
kann ebenfalls nach einem modellgetriebe-
nen oder datengetriebenen Ansatz erfol-
gen Beim ersteren muss zunaumlchst ein phy-
sikalisches Modell des Prozesses entwickelt
werden bevor Daten analysiert werden
Beim letzteren hingegen werden zunaumlchst
Daten unstrukturiert analysiert und bei be-
stehenden Korrelationen weiterverarbeitet
Stellt sich eine Abhaumlngigkeit heraus basiert
diese nicht auf einem physikalischen Mo-
dell sondern lediglich auf Datenpunkten So
koumlnnen unter Umstaumlnden nicht vermutete
Abhaumlngigkeiten gefunden werden Unab-
haumlngig davon ob ein datengetriebenes
INDUSTRIE 40 | BIG DATA
68 ITampProduction 62018
oder ein modellbasiertes Vorgehen gewaumlhlt
wird empfiehlt es sich bei der Durchfuumlh-
rung am CRISP-DM als systematischen
Standardprozess beim Thema Datenanalyse
zu orientieren Der aus sechs Phasen beste-
hende Prozess umschreibt das Vorgehen
ausgehend von Klaumlrung der Zielfragestel-
lung bis hin zur Implementierung des Da-
tenmodells im Prozess
Strategische Ressource
Die Weiterentwicklung von Daten als reines
Prozessergebnis hin zu einer strategischen
Ressource und einem wertvollen Produkt
hat in Social Media schon lange stattgefun-
den und steht wohl auch der Produktions-
technik bevor Dass Daten analog zu ande-
ren Produkten ebenfalls einen Lebenslauf
haben und verschiedene Phasen durchlau-
fen ist demnach ebenfalls nachvollziehbar
Der Erfolg der Produkte lsquoDatenrsquo haumlngt wie
von der effizienten und effektiven Nutzung
derselben ab Dafuumlr muumlssen die Grundpha-
sen Speichern Aufbereiten und Bereitstellen
von Daten beherrscht werden Zurzeit wer-
den in der Wissenschaft und Industrie ver-
schiedene Ansaumltze entwickelt um groszlige
Datenmengen effizient zu verarbeiten und
die entsprechenden Big Data-Potenziale zu
heben Die Vernetzung uumlber Plattformen
und unterschiedliche Datenformate hinweg
stellt eine groszlige Herausforderung dar Data
Lake-Systeme bieten hier neue Moumlglichkei-
ten Anwendungsfelder sind derzeit vor
allem Faumllle bei denen die Art der spaumlter fol-
genden Analyse bei der Erfassung der Daten
noch unklar ist Die durch ein Datenmanage-
ment-System zur Verfuumlgung gestellten
Daten koumlnnen auf vielfaumlltige Weise genutzt
werden um die bestehenden Produktions-
prozesse zu verbessern Bevor man Daten
erfasst und sich mit den Analysen beschaumlf-
tigt sollten sich Unternehmen mit den zen-
tralen Fragen und zu loumlsenden Problemen
auseinandersetzen So koumlnnen basierend auf
Prozessmodellen Datenmodelle aufgebaut
und die Auswahl der passenden Algorith-
men beschleunigt werden Zudem laumlsst sich
so abschaumltzen ob der zu erwartende Nut-
| INDUSTRIE 40BIG DATA
zen ndash wie niedrigere Ausschussreduktion ndash
den Aufwand wirtschaftlich uumlberhaupt
lohnt Das groumlszligte Potential von Datenanaly-
sen liegt meist bei praumldiktiven und praumlskrip-
tiven Auswertungen Das liegt daran dass
der Ausschuss eines Produktes zu einem fruuml-
hen Zeitpunkt dem Unternehmen weniger
Kosten verursacht als die Aussteuerung
eines Erzeugnisses in das bereits viele Re-
sourcen investiert wurden Abschlieszligend
laumlsst sich festhalten Mit dem Grad der Im-
plementation des Datenlebenszyklus steigt
auch der Wert der Daten da sich auf dieser
Basis fortgeschrittene Analysen wie praumldik-
tive Analysen in die Prozesse integrieren
und und so Kosten sparen lassen
Die Autoren Jonas Doriszligen wissenschaftlicher
Mitarbeiter Jonathan Krauszlig Gruppenleiter
Hendrik Mende wissenschaftlicher Mitarbeiter
sowie Laura Niendorf wissenschaftliche
Mitarbeiterin sind am Fraunhofer-Institut fuumlr
Produktionstechnologie IPT taumltig
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Nur eine Null-Fehler-Produktion kann fuumlr ein produzierendes
Unternehmen langfristig betrachtet tragfaumlhig und nachhaltig sein
Spaumltestens seit Crosbys bdquoMachrsquos gleich richtigldquo in den 60er-Jahren
sollte eine Fehlerverhinderung gegenuumlber einem Fehlerentde-
ckungs-Verhalten im Vordergrund stehen
Erst durch eine ganzheitliche Betrachtung von Qualitaumlt und
Produktion wird eine Rundumsicht ermoumlglicht die die Abhaumlngig-
keiten der Prozesse zueinander transparent macht und bekannte
Fehler verhindert Informationen muumlssen kategorisiert analysiert
gefiltert und zur richtigen Zeit an die richtige Person uumlbermittelt
werden Die gewonnenen Erkenntnisse koumlnnen so im Sinne eines
KVP zukuumlnftig verwendet werden Unbekannte Fehler werden zu
bekannten Fehlern die somit nicht mehr auftreten
Ermoumlglicht wird dies durch
ganzheitliche und standardi-
sierte IT-Systeme die modular
aufgebaut sind und die schritt-
weise Einfuumlhrung einer solchen
Fehlerverhinderungsstrategie
ermoumlglichen Durch vertikale und hori-
zontale Integration gelingt es die Ferti-
gung flexibler zu gestalten die Fehler Reklamationen und
Qualitaumltskosten zu reduzieren ndash bei gleichzeitigem Anstieg der
Zufriedenheit Ihrer Kunden
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Stell Dir eine Welt vor in der alle Produktewie erwartet funktionierenBeinahe taumlglich ist von Produktruumlckrufen in allen
Lebensbereichen zu lesen Nicht immer kann argu-
mentiert werden dass diese durch Zeit- und Kosten-
druck verursacht werden Haumlufig stellt man fest dass
es insbesondere das Lernen aus Fehlern ist das nicht
konsequent umgesetzt ist
KontaktPickert amp Partner GmbHHaumlndelstr 1076327 PfinztalTel +49 721 6652-0infopickertde bull wwwnull-fehler-sind-moeglichde
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69ITampProduction 62018
WWaumlhrend die Begriffe Digitali-
sierung und Industrie 40
selbst in weite Teile der Ge-
sellschaft vorgedrungen sind koumlnnen sich
die wenigsten etwas konkretes unter der
Blockchain-Technologie vorstellen Vor
allem IT-Fachleute sprechen gar von einer
Revolution aumlhnlich wie sie einst das Inter-
net mit sich brachte Speziell in der Fi-
nanzbranche erregte die Datenbanktech-
nologie bereits in Form des Bitcoin Netz-
werks Aufmerksamkeit Doch was steckt
eigentlich dahinter Es geht um Vertrauen
und Sicherheit in einer Zeit in der immer
mehr Dinge im Internet of Things und Ma-
schinen in der Smart Factory miteinander
vernetzt kommunizieren Grundlegend ist
Blockchain eine Datenbank-Technologie
zum Speichern und sicherem Manage-
ment von Daten Ihren Ursprung hat die
Blockchain nach der Finanzkrise 2008 in
der Internetwaumlhrung Bitcoin bei der Geld-
werte ohne eine zentrale Vertrauensin-
stanz also einer Bank uumlberwiesen werden
koumlnnen Mittlerweile findet diese Techno-
logie zusammen mit darauf aufbauenden
Anwendungen ihren Weg in andere Bran-
chen wie die produzierende Industrie
Nach heutigem Maszligstab sicher
Der Definition nach ist die Blockchain eine
unveraumlnderbare hochverfuumlgbare und ver-
teilte Datenbank in der alle Daten die in
Sie geschrieben werden revisionssicher
sind und uumlber eine Verschluumlsselung vor
fremden Zugriff abgeschirmt werden koumln-
nen Elementare Einheiten sind die Trans-
aktionen wobei zwei Parteien Informatio-
nen austauschen Die Blockchain ist wie
ein Hauptbuch in das alle Transaktionen
eingetragen werden Das fortlaufende Pro-
tokoll dokumentiert chronologisch jede
Veraumlnderung eines beliebigen Datenbe-
stands und stellt sicher dass alle Teilneh-
mer des Netzwerkes immer die gleiche
Kopie der Blockchain besitzen Nach einer
bestimmten Zeit werden die Transaktionen
zu Bloumlcken zusammengefasst und daruumlber
eine Pruumlfsumme gebildet Dieser Hash-
Wert kann als digitaler Fingerabdruck ver-
standen werden Danach werden die Blouml-
cke an die Kette ndash Blockchain heiszligt uumlber-
setzt Blockkette ndash angehangen und uumlber
ein Peer-to-Peer-Netzwerk verteilt in dem
alle Teilnehmer sowohl Client- als auch
Server-Aufgaben uumlbernehmen Manipula-
tionen und Aumlnderungen an der Datenbank
lieszligen sich daher sofort erkennen und gel-
ten somit als ausgeschlossen
Mitglieder verifizieren die Daten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind
zwei essentielle Eigenschaften der Daten-
banktechnologie jeder hat jederzeit im
Netzwerk die Moumlglichkeit die Daten in
Echtzeit zu uumlberpruumlfen und weiszlig so was
wann wo passiert Alle Mitglieder des Netz-
werks verifizieren sozusagen die Daten Die
dezentrale Natur der Blockchain also die
Wie Blockchain und die Industrie zusammenpassen
Technik und Anwendungen
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70 ITampProduction 62018
Einige Experten sehen in der Blockchain-Technologie
das Potenzial die Wirtschaft grundlegend zu veraumln-
dern Es geht vor allem um Vertrauen und Sicherheit
Also um zwei Voraussetzungen um den bereits jetzt
aufbluumlhenden Markt rund um das Internet of Things
weiter zu befluumlgeln Doch wie koumlnnte ein im Grunde
einfacher Ansatz Daten zu speichern und zu verwal-
ten dieses Versprechen erfuumlllen
BLOCKCHAIN | GRUNDLAGEN
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
Bild
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
Bild
copy S
ashk
in -
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liaco
m
che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
Bild
copyAn
drii
Toria
nyk
Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
INDUSTRIE 40 |
DDie Datenproduktion steigt zuneh-
mend und das in allen Lebens-
und Industriebereichen So wird
vermutet dass die globale Datenproduk-
tion im Jahr 2020 44-fach houmlher sein wird
als sie es im Jahr 2009 war In Zahlen ausge-
druumlckt koumlnnte das Volumen von 079 Zeta-
byte auf rund 35 Zetabyte ansteigen
Neben der Sammlung der Daten stellen vor
allem die Speicherung und die sinnvolle
Nutzung groszlige Herausforderungen dar
Schaumltzungen zufolge bleiben etwa 70 Pro-
zent der erfassten Fertigungsdaten oftmals
als Dark Data bezeichnet ungenutzt IBM
geht sogar davon aus das ungenutzte Sen-
sordaten fuumlr einen Dark Data-Anteil in der
Houmlhe von 90 Prozent sorgen
Hohe Huumlrden fuumlr die Nutzung
Es gibt mehrere Herausforderungen im Um-
gang mit der Menge an Daten und ihrem
Nutzungspotential Die schier unendliche
Menge an Daten (Big Data) stammt aus un-
terschiedlichen Quellen die in Struktur und
Komplexitaumlt die Heterogenitaumlt der Daten-
vielfalt erhoumlhen Zusaumltzlich muss mit gele-
gentlichen Fehlern bei der Datenerfassung
und -speicherung gerechnet werden so-
dass Datensaumltze inkonsistent oder unvoll-
staumlndig sein koumlnnen ndash was die Nutzung
maszliggeblich einschraumlnkt Zudem ist es von
Bedeutung wann die Daten in welcher
Form benoumltigt werden Sollen die Daten
etwa zur adaptiven Prozesssteuerung ge-
nutzt werden muumlssen sie dem Datenmo-
dell latenzarm zur Verfuumlgung gestellt wer-
den um rechtzeitige Eingriffe in den Pro-
zess oder Regelkreis zu erlauben
Nicht jeder ist Data Scientist
Neben der Frage der Datensicherheit und -
verantwortung stellt die Visualisierung und
Ergebnisdarstellung groszliger heterogener Da-
tenmengen eine weitere Herausforderung
dar da nicht jeder Datennutzer gleichzeitig
auch ein Data Scientist ist Angesichts der
aktuellen technischen Moumlglichkeiten stellt
sich die Frage nach der Sinnhaftigkeit des
Big Data-Trends Sind Anwender uumlberhaupt
schon bereit so viele Daten zu erfassen
Oder sollten sie nur mit konkretem Ziel ge-
sammelt werden In den Diskussionen um
diesen Sachverhalt wird haumlufig der Begriff
Smart Data benutzt der sich wiederum un-
terschiedlich definieren laumlsst Zum einen be-
Wertschoumlpfung mit Big Data
bdquoWe are drowning in information but starved for
knowledgerdquo Der im Jahr 1982 von John Naisbitt formulierte
Satz hat noch nie so zugetroffen wie heute Im Zeitalter di-
gital gestuumltzter Produktionssysteme ruumlcken nun verstaumlrkt
Technologien und Konzepte in den Vordergrund um nuumltz-
liche Informationen aus stetig steigenen Datenmengen zu
gewinnen Dieser Beitrag liefert Einblicke in den potenziel-
len Nutzen und Ansaumltze im Umgang mit Big Data
Data Lake in der Produktion (Krauszlig et al 2017)
BIG DATA
66 ITampProduction 62018
Den Wert der Daten korrelieren
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Wertschoumlpfung von Daten mit der Zeit
Bild
Fra
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Inst
itut f
uumlr P
rodu
ktio
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chno
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deutet Smart Data aus groszligen chaotischen
Datenmengen durch Einbringen von Se-
mantik und Struktur die informationstra-
genden Datensaumltze herauszufiltern Es kann
aber auch als kausalgetriebene Herange-
hensweise gesehen werden bei der nur die
Daten gesammelt werden die man zum Be-
antworten einer konkreten Frage braucht
Unabhaumlngig von der Definition bietet der
Ansatz der Smart Data einen sinnvollen
Zwischenschritt um die Potentiale von
Daten nutzen zu koumlnnen Potentiale finden
sich in allen Unternehmensbereichen ent-
lang des Produktlebenszyklus Als Beispiele
koumlnnen die Unterstuumltzung von Make-or-
Buy-Entscheidungen Analyse und Vorher-
sage vom Kundenbedarf das Aufdecken
unbekannter Zusammenhaumlnge in Datensaumlt-
zen (Data Discovery) oder die vorausschau-
ende Planung und Wartung von Produkti-
onsanlagen und Ressourcen (Predictive
MaintenanceProcess Control) genannt
werden Analog zum Produktlebenszyklus
der seinen Anfang in der Idee und Konstruk-
tion des Produktes hat durchlaufen Daten
einen Lebenszyklus der in der Auswahl und
Erfassung der Daten also den Datenquellen
seinen Anfang findet
Unterschiedliche Datenquellen
Informationstraumlchtige Daten entstehen
oft im Prozess also in Maschinen und Sen-
soren Jedoch liegen die Daten meist in
heterogener Rohform die ohne Bezug
zum Prozess Produkt oder den Anforde-
rungen nicht ohne Weiteres verarbeitet
werden koumlnnen Ausgenommen sind sol-
che Sensordaten die normalerweise in Re-
gelungen entweder sofort verarbeitet
oder durch Steuerungen einer Prozessleit-
ebene zur langfristigeren Nutzung zur Ver-
fuumlgung gestellt werden Aufgrund der vie-
len verschiedenen Maschinen Maschinen-
steuerung und Sensoren herrscht eine
groszlige Heterogenitaumlt der Datenquellen
und damit der Datenformate Dies ist hin-
sichtlich Semantik und Syntax eine groszlige
Herausforderung da die Informationszu-
sammenfuumlhrung nicht oder nur unvoll-
staumlndig moumlglich ist Initiativen wie die OPC
Foundation versuchen zwar industrie-
uumlbergreifende Standards zu entwickeln
doch viele Unternehmen sind im Produk-
tionsalltag weit von einer homogenen
Systemlandschaft entfernt Hauptursache
fuumlr diese Situation ist ein bislang in vielen
Unternehmen noch zu sehr vernachlaumlssig-
tes Thema Das Speichern Verwalten und
Bereitstellen von Daten Erst das effiziente
Speichern von Daten und die Aufberei-
tung dieser anfallenden Datenmengen er-
moumlglichen es Potenziale auszuschoumlpfen
Data Warehouse und Data Lakes
Um alle benoumltigten Informationen verfuumlg-
bar zu haben muumlssen schnell auftretende
groszlige und heterogene Datenmengen ver-
arbeitet werden Auszligerdem sind beste-
hende Daten zu integrieren und verbun-
den mit neuen Daten dem Anwender be-
darfsgerecht zur Verfuumlgung zu stellen Klas-
sische Konzepte wie Data-Warehouse-Sys-
teme koumlnnen Daten strukturiert zur Verfuuml-
gung stellen Die Daten werden hierfuumlr zu-
naumlchst aus der Datenquelle extrahiert in
das Schema des Data Warehouse-Systems
transformiert und anschlieszligend hineingela-
den Das Schema legt hierbei fest welche
Arten von Daten es geben kann welche
Bedingungen sie erfuumlllen muumlssen und in
welchen Beziehungen sie zueinander ste-
hen koumlnnen Fuumlr jedes abzulegende Daten-
format muss einzeln festgelegt werden
wie die Transformation in das gemeinsame
Schema erfolgen soll Wenn sehr viele und
sehr unterschiedliche Daten aufgenommen
werden sollen stoumlszligt dieser Ansatz an
Grenzen Zum einen muss fuumlr jedes Daten-
format die Transformation definiert wer-
den was schnell unwirtschaftlich wird Zum
anderen benoumltigt die Uumlberfuumlhrung groszliger
Datenmengen in das Data Warehouse viel
| INDUSTRIE 40BIG DATA
Direkt zum AnwenderberichtEinfach QR-Code scannen
MESbdquoIT-Produktionsgedaumlchtnisldquo fuumlr Industrie 40
MES-SoftwareLeitstand Feinplanung MDE BDE PZE CAQ TPM MES-Monitoring KPIweb OEE wwwproxiacom infoproxiacom +49 8092 23 23 0
bdquoDer Aufbau eines nachhaltigenbdquoIT-Produktionsgedaumlchtnissesldquo durch
die MES-Implementierung der PROXIA Maschinen- und Betriebs-
datenerfassung sorgt fuumlr mehr Transparenz und besseres Produktions-
controlling - fuumlr uns ein wichtiger Schritt in Richtung Industrie 40ldquo
Ekkehard Boumlhm Geschaumlftsfuumlhrer Tillmann Profil GmbH
MMM
bdquo
d
d
bdquo
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- Anzeige -
Wert der Daten bei steigender Komplexitaumlt der Analyse
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Zeit Das System ist nicht in der Lage viele
heterogene Datenquellen ohne groumlszligeren
Aufwand zu verarbeiten (Riess und Rei-
mann 2015) Ein Data Lake ist ein System
zur Datenhaltung das in den meisten Faumlllen
fuumlr den skalierbaren Einsatz bei groszligen Da-
tenmengen ausgelegt wird (Ignacio Terriz-
zano Peter Schwarz Mary Roth John E
Colino 2015) Dabei koumlnnen Daten beliebi-
ger Strukturen aufgenommen werden
Waumlhrend bei klassischen Ansaumltzen die auf-
zunehmenden Daten zunaumlchst an die
Struktur der Datenbank angepasst werden
muumlssen werden die Daten bei einem Data
Lake unveraumlndert abgespeichert So kann
ein heterogenes Datenumfeld in einem ein-
zigen System abgebildet werden Dies gilt
beispielsweise fuumlr kleinschrittige Sensorda-
ten aus einer Maschine bis hin zu Ge-
schaumlftsdaten aus ERP-Systemen Zusaumltzlich
ist die Uumlberfuumlhrung ganzer Datenverzeich-
nisse ins Data Lake moumlglich Bei der Uumlber-
fuumlhrung findet keine semantische also be-
deutungsmaumlszligige Homogenisierung statt
Diese erfolgt erst dann wenn ein Nutzer
mittels einer Applikation entsprechende
Anfragen an das System stellt Die Leis-
tungsfaumlhigkeit des Systems wird somit ent-
scheidend von der Auslegung der Applika-
tion bestimmt
Algorithmen gegen Menschen
Wie beschrieben stellen meist performante
Applikationen Anfragen an das Datenmana-
gementsystem Solche Applikationen koumln-
nen systemintegrierte Programme oder
Data Analytics-Systeme sein die neben der
Analyse einen Teil der Datenverwaltung ab-
decken koumlnnen Die Data Analytics Suite
IBM Watson hat es beispielsweise ge-
schafft zwei Menschen beim Quizspiel Jeo-
pardy zu schlagen die zuvor Rekordsum-
men darin gewonnen hatten In Social
Media und im Konsumbereich sind Data
Analytics Anwendungen nicht mehr wegzu-
denken In den letzten Jahren laumlsst sich die-
ser Trend immer mehr in der produzieren-
den Industrie durch die Verwendung von
Datenanalysen verzeichnen Dabei ist die
Expertise derer die mit dem Produktions-
prozess in Beruumlhrung stehen diesen bei-
spielsweise entwickeln kontrollieren oder
steuern fuumlr die Interpretation der Ergeb-
nisse und die Entwicklung einer Datenana-
lyse noch immer essentiell
Abgestufte Analysevarianten
Grundsaumltzlich lassen sich bei einer Daten-
analyse vier Reifegrade unterscheiden In
der simpelsten Form wird unter Verwen-
dung von statistischen Mitteln von der so-
genannten beschreibenden Analyse gespro-
chen beziehungsweise der Frage nachge-
gangen was im Produktionsprozess ge-
schieht Uumlber diagnostische Analysen wer-
den Ursachen fuumlr Vorkommnisse identifi-
ziert und analysiert Diese Informationen
werden bestenfalls fuumlr praumldiktive und prauml-
skriptive Analysen genutzt um den Prozess-
verlauf und die Produktqualitaumlt vorherzusa-
gen und rechtzeitig Handlungsempfehlun-
gen geben zu koumlnnen sodass die Robust-
heit des Prozesses und damit der Produkt-
qualitaumlt sichergestellt wird Unabhaumlngig von
der Analyse muss in der Produktionstechnik
die zu beantwortende Frage klar formuliert
werden Daher ist die Erfahrung des Anwen-
ders mit den Prozessen gefragt Fuumlr die In-
terpretation und Implementation der Ergeb-
nisse braucht es Wissen zur Verwendbarkeit
der Ergebnisse und deren Auswirkungen
Die blinde Implementierung von Ergebnis-
sen aus Datenanalysen lassen per se keine
Ruumlckschluumlsse auf die Ursachen zu
Passende Algorithmen finden
Ob Datenanalysen mit Hilfe von Suiten oder
programmieraffinen Data Scientists durch-
gefuumlhrt werden und ob es maschinelles
Lernen kuumlnstliche Intelligenz oder Data
Analytics genannt wird Es gibt eine unuumlber-
sichtliche Zahl an Algorithmen die in Frage
kommen Welcher Algorithmus sich am bes-
ten auf die jeweilige Fragestellung anwen-
den laumlsst laumlsst sich vorab nicht pauschal be-
stimmen Meist ist sogar eine stufenweise
Analyse und Kombination verschiedener Al-
gorithmen mit teilweise niedriger Komple-
xitaumlt sehr effizient Optimal waumlre die An-
wendung verschiedener Algorithmen mit
dem Datensatz und eine anschlieszligende Per-
formanceanalyse und Vergleich der Ergeb-
nisse Dies ist jedoch ein aufwendiges Ver-
fahren vor allem wenn Echtzeitanwendun-
gen eine sofortige Analyse und Handlung
voraussetzen
Machinelles Lernen
Speziell beim maschinellen Lernen gibt es
durch die Unterscheidung von supervised
und unsupervised learning also uumlberwach-
tes und unuumlberwachtes Lernen eine Ein-
schraumlnkung Die Analyse eines Datensatzes
kann ebenfalls nach einem modellgetriebe-
nen oder datengetriebenen Ansatz erfol-
gen Beim ersteren muss zunaumlchst ein phy-
sikalisches Modell des Prozesses entwickelt
werden bevor Daten analysiert werden
Beim letzteren hingegen werden zunaumlchst
Daten unstrukturiert analysiert und bei be-
stehenden Korrelationen weiterverarbeitet
Stellt sich eine Abhaumlngigkeit heraus basiert
diese nicht auf einem physikalischen Mo-
dell sondern lediglich auf Datenpunkten So
koumlnnen unter Umstaumlnden nicht vermutete
Abhaumlngigkeiten gefunden werden Unab-
haumlngig davon ob ein datengetriebenes
INDUSTRIE 40 | BIG DATA
68 ITampProduction 62018
oder ein modellbasiertes Vorgehen gewaumlhlt
wird empfiehlt es sich bei der Durchfuumlh-
rung am CRISP-DM als systematischen
Standardprozess beim Thema Datenanalyse
zu orientieren Der aus sechs Phasen beste-
hende Prozess umschreibt das Vorgehen
ausgehend von Klaumlrung der Zielfragestel-
lung bis hin zur Implementierung des Da-
tenmodells im Prozess
Strategische Ressource
Die Weiterentwicklung von Daten als reines
Prozessergebnis hin zu einer strategischen
Ressource und einem wertvollen Produkt
hat in Social Media schon lange stattgefun-
den und steht wohl auch der Produktions-
technik bevor Dass Daten analog zu ande-
ren Produkten ebenfalls einen Lebenslauf
haben und verschiedene Phasen durchlau-
fen ist demnach ebenfalls nachvollziehbar
Der Erfolg der Produkte lsquoDatenrsquo haumlngt wie
von der effizienten und effektiven Nutzung
derselben ab Dafuumlr muumlssen die Grundpha-
sen Speichern Aufbereiten und Bereitstellen
von Daten beherrscht werden Zurzeit wer-
den in der Wissenschaft und Industrie ver-
schiedene Ansaumltze entwickelt um groszlige
Datenmengen effizient zu verarbeiten und
die entsprechenden Big Data-Potenziale zu
heben Die Vernetzung uumlber Plattformen
und unterschiedliche Datenformate hinweg
stellt eine groszlige Herausforderung dar Data
Lake-Systeme bieten hier neue Moumlglichkei-
ten Anwendungsfelder sind derzeit vor
allem Faumllle bei denen die Art der spaumlter fol-
genden Analyse bei der Erfassung der Daten
noch unklar ist Die durch ein Datenmanage-
ment-System zur Verfuumlgung gestellten
Daten koumlnnen auf vielfaumlltige Weise genutzt
werden um die bestehenden Produktions-
prozesse zu verbessern Bevor man Daten
erfasst und sich mit den Analysen beschaumlf-
tigt sollten sich Unternehmen mit den zen-
tralen Fragen und zu loumlsenden Problemen
auseinandersetzen So koumlnnen basierend auf
Prozessmodellen Datenmodelle aufgebaut
und die Auswahl der passenden Algorith-
men beschleunigt werden Zudem laumlsst sich
so abschaumltzen ob der zu erwartende Nut-
| INDUSTRIE 40BIG DATA
zen ndash wie niedrigere Ausschussreduktion ndash
den Aufwand wirtschaftlich uumlberhaupt
lohnt Das groumlszligte Potential von Datenanaly-
sen liegt meist bei praumldiktiven und praumlskrip-
tiven Auswertungen Das liegt daran dass
der Ausschuss eines Produktes zu einem fruuml-
hen Zeitpunkt dem Unternehmen weniger
Kosten verursacht als die Aussteuerung
eines Erzeugnisses in das bereits viele Re-
sourcen investiert wurden Abschlieszligend
laumlsst sich festhalten Mit dem Grad der Im-
plementation des Datenlebenszyklus steigt
auch der Wert der Daten da sich auf dieser
Basis fortgeschrittene Analysen wie praumldik-
tive Analysen in die Prozesse integrieren
und und so Kosten sparen lassen
Die Autoren Jonas Doriszligen wissenschaftlicher
Mitarbeiter Jonathan Krauszlig Gruppenleiter
Hendrik Mende wissenschaftlicher Mitarbeiter
sowie Laura Niendorf wissenschaftliche
Mitarbeiterin sind am Fraunhofer-Institut fuumlr
Produktionstechnologie IPT taumltig
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Nur eine Null-Fehler-Produktion kann fuumlr ein produzierendes
Unternehmen langfristig betrachtet tragfaumlhig und nachhaltig sein
Spaumltestens seit Crosbys bdquoMachrsquos gleich richtigldquo in den 60er-Jahren
sollte eine Fehlerverhinderung gegenuumlber einem Fehlerentde-
ckungs-Verhalten im Vordergrund stehen
Erst durch eine ganzheitliche Betrachtung von Qualitaumlt und
Produktion wird eine Rundumsicht ermoumlglicht die die Abhaumlngig-
keiten der Prozesse zueinander transparent macht und bekannte
Fehler verhindert Informationen muumlssen kategorisiert analysiert
gefiltert und zur richtigen Zeit an die richtige Person uumlbermittelt
werden Die gewonnenen Erkenntnisse koumlnnen so im Sinne eines
KVP zukuumlnftig verwendet werden Unbekannte Fehler werden zu
bekannten Fehlern die somit nicht mehr auftreten
Ermoumlglicht wird dies durch
ganzheitliche und standardi-
sierte IT-Systeme die modular
aufgebaut sind und die schritt-
weise Einfuumlhrung einer solchen
Fehlerverhinderungsstrategie
ermoumlglichen Durch vertikale und hori-
zontale Integration gelingt es die Ferti-
gung flexibler zu gestalten die Fehler Reklamationen und
Qualitaumltskosten zu reduzieren ndash bei gleichzeitigem Anstieg der
Zufriedenheit Ihrer Kunden
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Stell Dir eine Welt vor in der alle Produktewie erwartet funktionierenBeinahe taumlglich ist von Produktruumlckrufen in allen
Lebensbereichen zu lesen Nicht immer kann argu-
mentiert werden dass diese durch Zeit- und Kosten-
druck verursacht werden Haumlufig stellt man fest dass
es insbesondere das Lernen aus Fehlern ist das nicht
konsequent umgesetzt ist
KontaktPickert amp Partner GmbHHaumlndelstr 1076327 PfinztalTel +49 721 6652-0infopickertde bull wwwnull-fehler-sind-moeglichde
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69ITampProduction 62018
WWaumlhrend die Begriffe Digitali-
sierung und Industrie 40
selbst in weite Teile der Ge-
sellschaft vorgedrungen sind koumlnnen sich
die wenigsten etwas konkretes unter der
Blockchain-Technologie vorstellen Vor
allem IT-Fachleute sprechen gar von einer
Revolution aumlhnlich wie sie einst das Inter-
net mit sich brachte Speziell in der Fi-
nanzbranche erregte die Datenbanktech-
nologie bereits in Form des Bitcoin Netz-
werks Aufmerksamkeit Doch was steckt
eigentlich dahinter Es geht um Vertrauen
und Sicherheit in einer Zeit in der immer
mehr Dinge im Internet of Things und Ma-
schinen in der Smart Factory miteinander
vernetzt kommunizieren Grundlegend ist
Blockchain eine Datenbank-Technologie
zum Speichern und sicherem Manage-
ment von Daten Ihren Ursprung hat die
Blockchain nach der Finanzkrise 2008 in
der Internetwaumlhrung Bitcoin bei der Geld-
werte ohne eine zentrale Vertrauensin-
stanz also einer Bank uumlberwiesen werden
koumlnnen Mittlerweile findet diese Techno-
logie zusammen mit darauf aufbauenden
Anwendungen ihren Weg in andere Bran-
chen wie die produzierende Industrie
Nach heutigem Maszligstab sicher
Der Definition nach ist die Blockchain eine
unveraumlnderbare hochverfuumlgbare und ver-
teilte Datenbank in der alle Daten die in
Sie geschrieben werden revisionssicher
sind und uumlber eine Verschluumlsselung vor
fremden Zugriff abgeschirmt werden koumln-
nen Elementare Einheiten sind die Trans-
aktionen wobei zwei Parteien Informatio-
nen austauschen Die Blockchain ist wie
ein Hauptbuch in das alle Transaktionen
eingetragen werden Das fortlaufende Pro-
tokoll dokumentiert chronologisch jede
Veraumlnderung eines beliebigen Datenbe-
stands und stellt sicher dass alle Teilneh-
mer des Netzwerkes immer die gleiche
Kopie der Blockchain besitzen Nach einer
bestimmten Zeit werden die Transaktionen
zu Bloumlcken zusammengefasst und daruumlber
eine Pruumlfsumme gebildet Dieser Hash-
Wert kann als digitaler Fingerabdruck ver-
standen werden Danach werden die Blouml-
cke an die Kette ndash Blockchain heiszligt uumlber-
setzt Blockkette ndash angehangen und uumlber
ein Peer-to-Peer-Netzwerk verteilt in dem
alle Teilnehmer sowohl Client- als auch
Server-Aufgaben uumlbernehmen Manipula-
tionen und Aumlnderungen an der Datenbank
lieszligen sich daher sofort erkennen und gel-
ten somit als ausgeschlossen
Mitglieder verifizieren die Daten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind
zwei essentielle Eigenschaften der Daten-
banktechnologie jeder hat jederzeit im
Netzwerk die Moumlglichkeit die Daten in
Echtzeit zu uumlberpruumlfen und weiszlig so was
wann wo passiert Alle Mitglieder des Netz-
werks verifizieren sozusagen die Daten Die
dezentrale Natur der Blockchain also die
Wie Blockchain und die Industrie zusammenpassen
Technik und Anwendungen
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70 ITampProduction 62018
Einige Experten sehen in der Blockchain-Technologie
das Potenzial die Wirtschaft grundlegend zu veraumln-
dern Es geht vor allem um Vertrauen und Sicherheit
Also um zwei Voraussetzungen um den bereits jetzt
aufbluumlhenden Markt rund um das Internet of Things
weiter zu befluumlgeln Doch wie koumlnnte ein im Grunde
einfacher Ansatz Daten zu speichern und zu verwal-
ten dieses Versprechen erfuumlllen
BLOCKCHAIN | GRUNDLAGEN
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
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che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
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Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
Wertschoumlpfung von Daten mit der Zeit
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uumlr P
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deutet Smart Data aus groszligen chaotischen
Datenmengen durch Einbringen von Se-
mantik und Struktur die informationstra-
genden Datensaumltze herauszufiltern Es kann
aber auch als kausalgetriebene Herange-
hensweise gesehen werden bei der nur die
Daten gesammelt werden die man zum Be-
antworten einer konkreten Frage braucht
Unabhaumlngig von der Definition bietet der
Ansatz der Smart Data einen sinnvollen
Zwischenschritt um die Potentiale von
Daten nutzen zu koumlnnen Potentiale finden
sich in allen Unternehmensbereichen ent-
lang des Produktlebenszyklus Als Beispiele
koumlnnen die Unterstuumltzung von Make-or-
Buy-Entscheidungen Analyse und Vorher-
sage vom Kundenbedarf das Aufdecken
unbekannter Zusammenhaumlnge in Datensaumlt-
zen (Data Discovery) oder die vorausschau-
ende Planung und Wartung von Produkti-
onsanlagen und Ressourcen (Predictive
MaintenanceProcess Control) genannt
werden Analog zum Produktlebenszyklus
der seinen Anfang in der Idee und Konstruk-
tion des Produktes hat durchlaufen Daten
einen Lebenszyklus der in der Auswahl und
Erfassung der Daten also den Datenquellen
seinen Anfang findet
Unterschiedliche Datenquellen
Informationstraumlchtige Daten entstehen
oft im Prozess also in Maschinen und Sen-
soren Jedoch liegen die Daten meist in
heterogener Rohform die ohne Bezug
zum Prozess Produkt oder den Anforde-
rungen nicht ohne Weiteres verarbeitet
werden koumlnnen Ausgenommen sind sol-
che Sensordaten die normalerweise in Re-
gelungen entweder sofort verarbeitet
oder durch Steuerungen einer Prozessleit-
ebene zur langfristigeren Nutzung zur Ver-
fuumlgung gestellt werden Aufgrund der vie-
len verschiedenen Maschinen Maschinen-
steuerung und Sensoren herrscht eine
groszlige Heterogenitaumlt der Datenquellen
und damit der Datenformate Dies ist hin-
sichtlich Semantik und Syntax eine groszlige
Herausforderung da die Informationszu-
sammenfuumlhrung nicht oder nur unvoll-
staumlndig moumlglich ist Initiativen wie die OPC
Foundation versuchen zwar industrie-
uumlbergreifende Standards zu entwickeln
doch viele Unternehmen sind im Produk-
tionsalltag weit von einer homogenen
Systemlandschaft entfernt Hauptursache
fuumlr diese Situation ist ein bislang in vielen
Unternehmen noch zu sehr vernachlaumlssig-
tes Thema Das Speichern Verwalten und
Bereitstellen von Daten Erst das effiziente
Speichern von Daten und die Aufberei-
tung dieser anfallenden Datenmengen er-
moumlglichen es Potenziale auszuschoumlpfen
Data Warehouse und Data Lakes
Um alle benoumltigten Informationen verfuumlg-
bar zu haben muumlssen schnell auftretende
groszlige und heterogene Datenmengen ver-
arbeitet werden Auszligerdem sind beste-
hende Daten zu integrieren und verbun-
den mit neuen Daten dem Anwender be-
darfsgerecht zur Verfuumlgung zu stellen Klas-
sische Konzepte wie Data-Warehouse-Sys-
teme koumlnnen Daten strukturiert zur Verfuuml-
gung stellen Die Daten werden hierfuumlr zu-
naumlchst aus der Datenquelle extrahiert in
das Schema des Data Warehouse-Systems
transformiert und anschlieszligend hineingela-
den Das Schema legt hierbei fest welche
Arten von Daten es geben kann welche
Bedingungen sie erfuumlllen muumlssen und in
welchen Beziehungen sie zueinander ste-
hen koumlnnen Fuumlr jedes abzulegende Daten-
format muss einzeln festgelegt werden
wie die Transformation in das gemeinsame
Schema erfolgen soll Wenn sehr viele und
sehr unterschiedliche Daten aufgenommen
werden sollen stoumlszligt dieser Ansatz an
Grenzen Zum einen muss fuumlr jedes Daten-
format die Transformation definiert wer-
den was schnell unwirtschaftlich wird Zum
anderen benoumltigt die Uumlberfuumlhrung groszliger
Datenmengen in das Data Warehouse viel
| INDUSTRIE 40BIG DATA
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Wert der Daten bei steigender Komplexitaumlt der Analyse
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Zeit Das System ist nicht in der Lage viele
heterogene Datenquellen ohne groumlszligeren
Aufwand zu verarbeiten (Riess und Rei-
mann 2015) Ein Data Lake ist ein System
zur Datenhaltung das in den meisten Faumlllen
fuumlr den skalierbaren Einsatz bei groszligen Da-
tenmengen ausgelegt wird (Ignacio Terriz-
zano Peter Schwarz Mary Roth John E
Colino 2015) Dabei koumlnnen Daten beliebi-
ger Strukturen aufgenommen werden
Waumlhrend bei klassischen Ansaumltzen die auf-
zunehmenden Daten zunaumlchst an die
Struktur der Datenbank angepasst werden
muumlssen werden die Daten bei einem Data
Lake unveraumlndert abgespeichert So kann
ein heterogenes Datenumfeld in einem ein-
zigen System abgebildet werden Dies gilt
beispielsweise fuumlr kleinschrittige Sensorda-
ten aus einer Maschine bis hin zu Ge-
schaumlftsdaten aus ERP-Systemen Zusaumltzlich
ist die Uumlberfuumlhrung ganzer Datenverzeich-
nisse ins Data Lake moumlglich Bei der Uumlber-
fuumlhrung findet keine semantische also be-
deutungsmaumlszligige Homogenisierung statt
Diese erfolgt erst dann wenn ein Nutzer
mittels einer Applikation entsprechende
Anfragen an das System stellt Die Leis-
tungsfaumlhigkeit des Systems wird somit ent-
scheidend von der Auslegung der Applika-
tion bestimmt
Algorithmen gegen Menschen
Wie beschrieben stellen meist performante
Applikationen Anfragen an das Datenmana-
gementsystem Solche Applikationen koumln-
nen systemintegrierte Programme oder
Data Analytics-Systeme sein die neben der
Analyse einen Teil der Datenverwaltung ab-
decken koumlnnen Die Data Analytics Suite
IBM Watson hat es beispielsweise ge-
schafft zwei Menschen beim Quizspiel Jeo-
pardy zu schlagen die zuvor Rekordsum-
men darin gewonnen hatten In Social
Media und im Konsumbereich sind Data
Analytics Anwendungen nicht mehr wegzu-
denken In den letzten Jahren laumlsst sich die-
ser Trend immer mehr in der produzieren-
den Industrie durch die Verwendung von
Datenanalysen verzeichnen Dabei ist die
Expertise derer die mit dem Produktions-
prozess in Beruumlhrung stehen diesen bei-
spielsweise entwickeln kontrollieren oder
steuern fuumlr die Interpretation der Ergeb-
nisse und die Entwicklung einer Datenana-
lyse noch immer essentiell
Abgestufte Analysevarianten
Grundsaumltzlich lassen sich bei einer Daten-
analyse vier Reifegrade unterscheiden In
der simpelsten Form wird unter Verwen-
dung von statistischen Mitteln von der so-
genannten beschreibenden Analyse gespro-
chen beziehungsweise der Frage nachge-
gangen was im Produktionsprozess ge-
schieht Uumlber diagnostische Analysen wer-
den Ursachen fuumlr Vorkommnisse identifi-
ziert und analysiert Diese Informationen
werden bestenfalls fuumlr praumldiktive und prauml-
skriptive Analysen genutzt um den Prozess-
verlauf und die Produktqualitaumlt vorherzusa-
gen und rechtzeitig Handlungsempfehlun-
gen geben zu koumlnnen sodass die Robust-
heit des Prozesses und damit der Produkt-
qualitaumlt sichergestellt wird Unabhaumlngig von
der Analyse muss in der Produktionstechnik
die zu beantwortende Frage klar formuliert
werden Daher ist die Erfahrung des Anwen-
ders mit den Prozessen gefragt Fuumlr die In-
terpretation und Implementation der Ergeb-
nisse braucht es Wissen zur Verwendbarkeit
der Ergebnisse und deren Auswirkungen
Die blinde Implementierung von Ergebnis-
sen aus Datenanalysen lassen per se keine
Ruumlckschluumlsse auf die Ursachen zu
Passende Algorithmen finden
Ob Datenanalysen mit Hilfe von Suiten oder
programmieraffinen Data Scientists durch-
gefuumlhrt werden und ob es maschinelles
Lernen kuumlnstliche Intelligenz oder Data
Analytics genannt wird Es gibt eine unuumlber-
sichtliche Zahl an Algorithmen die in Frage
kommen Welcher Algorithmus sich am bes-
ten auf die jeweilige Fragestellung anwen-
den laumlsst laumlsst sich vorab nicht pauschal be-
stimmen Meist ist sogar eine stufenweise
Analyse und Kombination verschiedener Al-
gorithmen mit teilweise niedriger Komple-
xitaumlt sehr effizient Optimal waumlre die An-
wendung verschiedener Algorithmen mit
dem Datensatz und eine anschlieszligende Per-
formanceanalyse und Vergleich der Ergeb-
nisse Dies ist jedoch ein aufwendiges Ver-
fahren vor allem wenn Echtzeitanwendun-
gen eine sofortige Analyse und Handlung
voraussetzen
Machinelles Lernen
Speziell beim maschinellen Lernen gibt es
durch die Unterscheidung von supervised
und unsupervised learning also uumlberwach-
tes und unuumlberwachtes Lernen eine Ein-
schraumlnkung Die Analyse eines Datensatzes
kann ebenfalls nach einem modellgetriebe-
nen oder datengetriebenen Ansatz erfol-
gen Beim ersteren muss zunaumlchst ein phy-
sikalisches Modell des Prozesses entwickelt
werden bevor Daten analysiert werden
Beim letzteren hingegen werden zunaumlchst
Daten unstrukturiert analysiert und bei be-
stehenden Korrelationen weiterverarbeitet
Stellt sich eine Abhaumlngigkeit heraus basiert
diese nicht auf einem physikalischen Mo-
dell sondern lediglich auf Datenpunkten So
koumlnnen unter Umstaumlnden nicht vermutete
Abhaumlngigkeiten gefunden werden Unab-
haumlngig davon ob ein datengetriebenes
INDUSTRIE 40 | BIG DATA
68 ITampProduction 62018
oder ein modellbasiertes Vorgehen gewaumlhlt
wird empfiehlt es sich bei der Durchfuumlh-
rung am CRISP-DM als systematischen
Standardprozess beim Thema Datenanalyse
zu orientieren Der aus sechs Phasen beste-
hende Prozess umschreibt das Vorgehen
ausgehend von Klaumlrung der Zielfragestel-
lung bis hin zur Implementierung des Da-
tenmodells im Prozess
Strategische Ressource
Die Weiterentwicklung von Daten als reines
Prozessergebnis hin zu einer strategischen
Ressource und einem wertvollen Produkt
hat in Social Media schon lange stattgefun-
den und steht wohl auch der Produktions-
technik bevor Dass Daten analog zu ande-
ren Produkten ebenfalls einen Lebenslauf
haben und verschiedene Phasen durchlau-
fen ist demnach ebenfalls nachvollziehbar
Der Erfolg der Produkte lsquoDatenrsquo haumlngt wie
von der effizienten und effektiven Nutzung
derselben ab Dafuumlr muumlssen die Grundpha-
sen Speichern Aufbereiten und Bereitstellen
von Daten beherrscht werden Zurzeit wer-
den in der Wissenschaft und Industrie ver-
schiedene Ansaumltze entwickelt um groszlige
Datenmengen effizient zu verarbeiten und
die entsprechenden Big Data-Potenziale zu
heben Die Vernetzung uumlber Plattformen
und unterschiedliche Datenformate hinweg
stellt eine groszlige Herausforderung dar Data
Lake-Systeme bieten hier neue Moumlglichkei-
ten Anwendungsfelder sind derzeit vor
allem Faumllle bei denen die Art der spaumlter fol-
genden Analyse bei der Erfassung der Daten
noch unklar ist Die durch ein Datenmanage-
ment-System zur Verfuumlgung gestellten
Daten koumlnnen auf vielfaumlltige Weise genutzt
werden um die bestehenden Produktions-
prozesse zu verbessern Bevor man Daten
erfasst und sich mit den Analysen beschaumlf-
tigt sollten sich Unternehmen mit den zen-
tralen Fragen und zu loumlsenden Problemen
auseinandersetzen So koumlnnen basierend auf
Prozessmodellen Datenmodelle aufgebaut
und die Auswahl der passenden Algorith-
men beschleunigt werden Zudem laumlsst sich
so abschaumltzen ob der zu erwartende Nut-
| INDUSTRIE 40BIG DATA
zen ndash wie niedrigere Ausschussreduktion ndash
den Aufwand wirtschaftlich uumlberhaupt
lohnt Das groumlszligte Potential von Datenanaly-
sen liegt meist bei praumldiktiven und praumlskrip-
tiven Auswertungen Das liegt daran dass
der Ausschuss eines Produktes zu einem fruuml-
hen Zeitpunkt dem Unternehmen weniger
Kosten verursacht als die Aussteuerung
eines Erzeugnisses in das bereits viele Re-
sourcen investiert wurden Abschlieszligend
laumlsst sich festhalten Mit dem Grad der Im-
plementation des Datenlebenszyklus steigt
auch der Wert der Daten da sich auf dieser
Basis fortgeschrittene Analysen wie praumldik-
tive Analysen in die Prozesse integrieren
und und so Kosten sparen lassen
Die Autoren Jonas Doriszligen wissenschaftlicher
Mitarbeiter Jonathan Krauszlig Gruppenleiter
Hendrik Mende wissenschaftlicher Mitarbeiter
sowie Laura Niendorf wissenschaftliche
Mitarbeiterin sind am Fraunhofer-Institut fuumlr
Produktionstechnologie IPT taumltig
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Nur eine Null-Fehler-Produktion kann fuumlr ein produzierendes
Unternehmen langfristig betrachtet tragfaumlhig und nachhaltig sein
Spaumltestens seit Crosbys bdquoMachrsquos gleich richtigldquo in den 60er-Jahren
sollte eine Fehlerverhinderung gegenuumlber einem Fehlerentde-
ckungs-Verhalten im Vordergrund stehen
Erst durch eine ganzheitliche Betrachtung von Qualitaumlt und
Produktion wird eine Rundumsicht ermoumlglicht die die Abhaumlngig-
keiten der Prozesse zueinander transparent macht und bekannte
Fehler verhindert Informationen muumlssen kategorisiert analysiert
gefiltert und zur richtigen Zeit an die richtige Person uumlbermittelt
werden Die gewonnenen Erkenntnisse koumlnnen so im Sinne eines
KVP zukuumlnftig verwendet werden Unbekannte Fehler werden zu
bekannten Fehlern die somit nicht mehr auftreten
Ermoumlglicht wird dies durch
ganzheitliche und standardi-
sierte IT-Systeme die modular
aufgebaut sind und die schritt-
weise Einfuumlhrung einer solchen
Fehlerverhinderungsstrategie
ermoumlglichen Durch vertikale und hori-
zontale Integration gelingt es die Ferti-
gung flexibler zu gestalten die Fehler Reklamationen und
Qualitaumltskosten zu reduzieren ndash bei gleichzeitigem Anstieg der
Zufriedenheit Ihrer Kunden
Pickert amp Partner GmbH
Stell Dir eine Welt vor in der alle Produktewie erwartet funktionierenBeinahe taumlglich ist von Produktruumlckrufen in allen
Lebensbereichen zu lesen Nicht immer kann argu-
mentiert werden dass diese durch Zeit- und Kosten-
druck verursacht werden Haumlufig stellt man fest dass
es insbesondere das Lernen aus Fehlern ist das nicht
konsequent umgesetzt ist
KontaktPickert amp Partner GmbHHaumlndelstr 1076327 PfinztalTel +49 721 6652-0infopickertde bull wwwnull-fehler-sind-moeglichde
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69ITampProduction 62018
WWaumlhrend die Begriffe Digitali-
sierung und Industrie 40
selbst in weite Teile der Ge-
sellschaft vorgedrungen sind koumlnnen sich
die wenigsten etwas konkretes unter der
Blockchain-Technologie vorstellen Vor
allem IT-Fachleute sprechen gar von einer
Revolution aumlhnlich wie sie einst das Inter-
net mit sich brachte Speziell in der Fi-
nanzbranche erregte die Datenbanktech-
nologie bereits in Form des Bitcoin Netz-
werks Aufmerksamkeit Doch was steckt
eigentlich dahinter Es geht um Vertrauen
und Sicherheit in einer Zeit in der immer
mehr Dinge im Internet of Things und Ma-
schinen in der Smart Factory miteinander
vernetzt kommunizieren Grundlegend ist
Blockchain eine Datenbank-Technologie
zum Speichern und sicherem Manage-
ment von Daten Ihren Ursprung hat die
Blockchain nach der Finanzkrise 2008 in
der Internetwaumlhrung Bitcoin bei der Geld-
werte ohne eine zentrale Vertrauensin-
stanz also einer Bank uumlberwiesen werden
koumlnnen Mittlerweile findet diese Techno-
logie zusammen mit darauf aufbauenden
Anwendungen ihren Weg in andere Bran-
chen wie die produzierende Industrie
Nach heutigem Maszligstab sicher
Der Definition nach ist die Blockchain eine
unveraumlnderbare hochverfuumlgbare und ver-
teilte Datenbank in der alle Daten die in
Sie geschrieben werden revisionssicher
sind und uumlber eine Verschluumlsselung vor
fremden Zugriff abgeschirmt werden koumln-
nen Elementare Einheiten sind die Trans-
aktionen wobei zwei Parteien Informatio-
nen austauschen Die Blockchain ist wie
ein Hauptbuch in das alle Transaktionen
eingetragen werden Das fortlaufende Pro-
tokoll dokumentiert chronologisch jede
Veraumlnderung eines beliebigen Datenbe-
stands und stellt sicher dass alle Teilneh-
mer des Netzwerkes immer die gleiche
Kopie der Blockchain besitzen Nach einer
bestimmten Zeit werden die Transaktionen
zu Bloumlcken zusammengefasst und daruumlber
eine Pruumlfsumme gebildet Dieser Hash-
Wert kann als digitaler Fingerabdruck ver-
standen werden Danach werden die Blouml-
cke an die Kette ndash Blockchain heiszligt uumlber-
setzt Blockkette ndash angehangen und uumlber
ein Peer-to-Peer-Netzwerk verteilt in dem
alle Teilnehmer sowohl Client- als auch
Server-Aufgaben uumlbernehmen Manipula-
tionen und Aumlnderungen an der Datenbank
lieszligen sich daher sofort erkennen und gel-
ten somit als ausgeschlossen
Mitglieder verifizieren die Daten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind
zwei essentielle Eigenschaften der Daten-
banktechnologie jeder hat jederzeit im
Netzwerk die Moumlglichkeit die Daten in
Echtzeit zu uumlberpruumlfen und weiszlig so was
wann wo passiert Alle Mitglieder des Netz-
werks verifizieren sozusagen die Daten Die
dezentrale Natur der Blockchain also die
Wie Blockchain und die Industrie zusammenpassen
Technik und Anwendungen
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70 ITampProduction 62018
Einige Experten sehen in der Blockchain-Technologie
das Potenzial die Wirtschaft grundlegend zu veraumln-
dern Es geht vor allem um Vertrauen und Sicherheit
Also um zwei Voraussetzungen um den bereits jetzt
aufbluumlhenden Markt rund um das Internet of Things
weiter zu befluumlgeln Doch wie koumlnnte ein im Grunde
einfacher Ansatz Daten zu speichern und zu verwal-
ten dieses Versprechen erfuumlllen
BLOCKCHAIN | GRUNDLAGEN
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
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che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
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rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
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Toria
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Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
Wert der Daten bei steigender Komplexitaumlt der Analyse
Bild Fraunhofer-Institut fuumlr Produktionstechnologie IPT
Zeit Das System ist nicht in der Lage viele
heterogene Datenquellen ohne groumlszligeren
Aufwand zu verarbeiten (Riess und Rei-
mann 2015) Ein Data Lake ist ein System
zur Datenhaltung das in den meisten Faumlllen
fuumlr den skalierbaren Einsatz bei groszligen Da-
tenmengen ausgelegt wird (Ignacio Terriz-
zano Peter Schwarz Mary Roth John E
Colino 2015) Dabei koumlnnen Daten beliebi-
ger Strukturen aufgenommen werden
Waumlhrend bei klassischen Ansaumltzen die auf-
zunehmenden Daten zunaumlchst an die
Struktur der Datenbank angepasst werden
muumlssen werden die Daten bei einem Data
Lake unveraumlndert abgespeichert So kann
ein heterogenes Datenumfeld in einem ein-
zigen System abgebildet werden Dies gilt
beispielsweise fuumlr kleinschrittige Sensorda-
ten aus einer Maschine bis hin zu Ge-
schaumlftsdaten aus ERP-Systemen Zusaumltzlich
ist die Uumlberfuumlhrung ganzer Datenverzeich-
nisse ins Data Lake moumlglich Bei der Uumlber-
fuumlhrung findet keine semantische also be-
deutungsmaumlszligige Homogenisierung statt
Diese erfolgt erst dann wenn ein Nutzer
mittels einer Applikation entsprechende
Anfragen an das System stellt Die Leis-
tungsfaumlhigkeit des Systems wird somit ent-
scheidend von der Auslegung der Applika-
tion bestimmt
Algorithmen gegen Menschen
Wie beschrieben stellen meist performante
Applikationen Anfragen an das Datenmana-
gementsystem Solche Applikationen koumln-
nen systemintegrierte Programme oder
Data Analytics-Systeme sein die neben der
Analyse einen Teil der Datenverwaltung ab-
decken koumlnnen Die Data Analytics Suite
IBM Watson hat es beispielsweise ge-
schafft zwei Menschen beim Quizspiel Jeo-
pardy zu schlagen die zuvor Rekordsum-
men darin gewonnen hatten In Social
Media und im Konsumbereich sind Data
Analytics Anwendungen nicht mehr wegzu-
denken In den letzten Jahren laumlsst sich die-
ser Trend immer mehr in der produzieren-
den Industrie durch die Verwendung von
Datenanalysen verzeichnen Dabei ist die
Expertise derer die mit dem Produktions-
prozess in Beruumlhrung stehen diesen bei-
spielsweise entwickeln kontrollieren oder
steuern fuumlr die Interpretation der Ergeb-
nisse und die Entwicklung einer Datenana-
lyse noch immer essentiell
Abgestufte Analysevarianten
Grundsaumltzlich lassen sich bei einer Daten-
analyse vier Reifegrade unterscheiden In
der simpelsten Form wird unter Verwen-
dung von statistischen Mitteln von der so-
genannten beschreibenden Analyse gespro-
chen beziehungsweise der Frage nachge-
gangen was im Produktionsprozess ge-
schieht Uumlber diagnostische Analysen wer-
den Ursachen fuumlr Vorkommnisse identifi-
ziert und analysiert Diese Informationen
werden bestenfalls fuumlr praumldiktive und prauml-
skriptive Analysen genutzt um den Prozess-
verlauf und die Produktqualitaumlt vorherzusa-
gen und rechtzeitig Handlungsempfehlun-
gen geben zu koumlnnen sodass die Robust-
heit des Prozesses und damit der Produkt-
qualitaumlt sichergestellt wird Unabhaumlngig von
der Analyse muss in der Produktionstechnik
die zu beantwortende Frage klar formuliert
werden Daher ist die Erfahrung des Anwen-
ders mit den Prozessen gefragt Fuumlr die In-
terpretation und Implementation der Ergeb-
nisse braucht es Wissen zur Verwendbarkeit
der Ergebnisse und deren Auswirkungen
Die blinde Implementierung von Ergebnis-
sen aus Datenanalysen lassen per se keine
Ruumlckschluumlsse auf die Ursachen zu
Passende Algorithmen finden
Ob Datenanalysen mit Hilfe von Suiten oder
programmieraffinen Data Scientists durch-
gefuumlhrt werden und ob es maschinelles
Lernen kuumlnstliche Intelligenz oder Data
Analytics genannt wird Es gibt eine unuumlber-
sichtliche Zahl an Algorithmen die in Frage
kommen Welcher Algorithmus sich am bes-
ten auf die jeweilige Fragestellung anwen-
den laumlsst laumlsst sich vorab nicht pauschal be-
stimmen Meist ist sogar eine stufenweise
Analyse und Kombination verschiedener Al-
gorithmen mit teilweise niedriger Komple-
xitaumlt sehr effizient Optimal waumlre die An-
wendung verschiedener Algorithmen mit
dem Datensatz und eine anschlieszligende Per-
formanceanalyse und Vergleich der Ergeb-
nisse Dies ist jedoch ein aufwendiges Ver-
fahren vor allem wenn Echtzeitanwendun-
gen eine sofortige Analyse und Handlung
voraussetzen
Machinelles Lernen
Speziell beim maschinellen Lernen gibt es
durch die Unterscheidung von supervised
und unsupervised learning also uumlberwach-
tes und unuumlberwachtes Lernen eine Ein-
schraumlnkung Die Analyse eines Datensatzes
kann ebenfalls nach einem modellgetriebe-
nen oder datengetriebenen Ansatz erfol-
gen Beim ersteren muss zunaumlchst ein phy-
sikalisches Modell des Prozesses entwickelt
werden bevor Daten analysiert werden
Beim letzteren hingegen werden zunaumlchst
Daten unstrukturiert analysiert und bei be-
stehenden Korrelationen weiterverarbeitet
Stellt sich eine Abhaumlngigkeit heraus basiert
diese nicht auf einem physikalischen Mo-
dell sondern lediglich auf Datenpunkten So
koumlnnen unter Umstaumlnden nicht vermutete
Abhaumlngigkeiten gefunden werden Unab-
haumlngig davon ob ein datengetriebenes
INDUSTRIE 40 | BIG DATA
68 ITampProduction 62018
oder ein modellbasiertes Vorgehen gewaumlhlt
wird empfiehlt es sich bei der Durchfuumlh-
rung am CRISP-DM als systematischen
Standardprozess beim Thema Datenanalyse
zu orientieren Der aus sechs Phasen beste-
hende Prozess umschreibt das Vorgehen
ausgehend von Klaumlrung der Zielfragestel-
lung bis hin zur Implementierung des Da-
tenmodells im Prozess
Strategische Ressource
Die Weiterentwicklung von Daten als reines
Prozessergebnis hin zu einer strategischen
Ressource und einem wertvollen Produkt
hat in Social Media schon lange stattgefun-
den und steht wohl auch der Produktions-
technik bevor Dass Daten analog zu ande-
ren Produkten ebenfalls einen Lebenslauf
haben und verschiedene Phasen durchlau-
fen ist demnach ebenfalls nachvollziehbar
Der Erfolg der Produkte lsquoDatenrsquo haumlngt wie
von der effizienten und effektiven Nutzung
derselben ab Dafuumlr muumlssen die Grundpha-
sen Speichern Aufbereiten und Bereitstellen
von Daten beherrscht werden Zurzeit wer-
den in der Wissenschaft und Industrie ver-
schiedene Ansaumltze entwickelt um groszlige
Datenmengen effizient zu verarbeiten und
die entsprechenden Big Data-Potenziale zu
heben Die Vernetzung uumlber Plattformen
und unterschiedliche Datenformate hinweg
stellt eine groszlige Herausforderung dar Data
Lake-Systeme bieten hier neue Moumlglichkei-
ten Anwendungsfelder sind derzeit vor
allem Faumllle bei denen die Art der spaumlter fol-
genden Analyse bei der Erfassung der Daten
noch unklar ist Die durch ein Datenmanage-
ment-System zur Verfuumlgung gestellten
Daten koumlnnen auf vielfaumlltige Weise genutzt
werden um die bestehenden Produktions-
prozesse zu verbessern Bevor man Daten
erfasst und sich mit den Analysen beschaumlf-
tigt sollten sich Unternehmen mit den zen-
tralen Fragen und zu loumlsenden Problemen
auseinandersetzen So koumlnnen basierend auf
Prozessmodellen Datenmodelle aufgebaut
und die Auswahl der passenden Algorith-
men beschleunigt werden Zudem laumlsst sich
so abschaumltzen ob der zu erwartende Nut-
| INDUSTRIE 40BIG DATA
zen ndash wie niedrigere Ausschussreduktion ndash
den Aufwand wirtschaftlich uumlberhaupt
lohnt Das groumlszligte Potential von Datenanaly-
sen liegt meist bei praumldiktiven und praumlskrip-
tiven Auswertungen Das liegt daran dass
der Ausschuss eines Produktes zu einem fruuml-
hen Zeitpunkt dem Unternehmen weniger
Kosten verursacht als die Aussteuerung
eines Erzeugnisses in das bereits viele Re-
sourcen investiert wurden Abschlieszligend
laumlsst sich festhalten Mit dem Grad der Im-
plementation des Datenlebenszyklus steigt
auch der Wert der Daten da sich auf dieser
Basis fortgeschrittene Analysen wie praumldik-
tive Analysen in die Prozesse integrieren
und und so Kosten sparen lassen
Die Autoren Jonas Doriszligen wissenschaftlicher
Mitarbeiter Jonathan Krauszlig Gruppenleiter
Hendrik Mende wissenschaftlicher Mitarbeiter
sowie Laura Niendorf wissenschaftliche
Mitarbeiterin sind am Fraunhofer-Institut fuumlr
Produktionstechnologie IPT taumltig
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Nur eine Null-Fehler-Produktion kann fuumlr ein produzierendes
Unternehmen langfristig betrachtet tragfaumlhig und nachhaltig sein
Spaumltestens seit Crosbys bdquoMachrsquos gleich richtigldquo in den 60er-Jahren
sollte eine Fehlerverhinderung gegenuumlber einem Fehlerentde-
ckungs-Verhalten im Vordergrund stehen
Erst durch eine ganzheitliche Betrachtung von Qualitaumlt und
Produktion wird eine Rundumsicht ermoumlglicht die die Abhaumlngig-
keiten der Prozesse zueinander transparent macht und bekannte
Fehler verhindert Informationen muumlssen kategorisiert analysiert
gefiltert und zur richtigen Zeit an die richtige Person uumlbermittelt
werden Die gewonnenen Erkenntnisse koumlnnen so im Sinne eines
KVP zukuumlnftig verwendet werden Unbekannte Fehler werden zu
bekannten Fehlern die somit nicht mehr auftreten
Ermoumlglicht wird dies durch
ganzheitliche und standardi-
sierte IT-Systeme die modular
aufgebaut sind und die schritt-
weise Einfuumlhrung einer solchen
Fehlerverhinderungsstrategie
ermoumlglichen Durch vertikale und hori-
zontale Integration gelingt es die Ferti-
gung flexibler zu gestalten die Fehler Reklamationen und
Qualitaumltskosten zu reduzieren ndash bei gleichzeitigem Anstieg der
Zufriedenheit Ihrer Kunden
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Stell Dir eine Welt vor in der alle Produktewie erwartet funktionierenBeinahe taumlglich ist von Produktruumlckrufen in allen
Lebensbereichen zu lesen Nicht immer kann argu-
mentiert werden dass diese durch Zeit- und Kosten-
druck verursacht werden Haumlufig stellt man fest dass
es insbesondere das Lernen aus Fehlern ist das nicht
konsequent umgesetzt ist
KontaktPickert amp Partner GmbHHaumlndelstr 1076327 PfinztalTel +49 721 6652-0infopickertde bull wwwnull-fehler-sind-moeglichde
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mbH
69ITampProduction 62018
WWaumlhrend die Begriffe Digitali-
sierung und Industrie 40
selbst in weite Teile der Ge-
sellschaft vorgedrungen sind koumlnnen sich
die wenigsten etwas konkretes unter der
Blockchain-Technologie vorstellen Vor
allem IT-Fachleute sprechen gar von einer
Revolution aumlhnlich wie sie einst das Inter-
net mit sich brachte Speziell in der Fi-
nanzbranche erregte die Datenbanktech-
nologie bereits in Form des Bitcoin Netz-
werks Aufmerksamkeit Doch was steckt
eigentlich dahinter Es geht um Vertrauen
und Sicherheit in einer Zeit in der immer
mehr Dinge im Internet of Things und Ma-
schinen in der Smart Factory miteinander
vernetzt kommunizieren Grundlegend ist
Blockchain eine Datenbank-Technologie
zum Speichern und sicherem Manage-
ment von Daten Ihren Ursprung hat die
Blockchain nach der Finanzkrise 2008 in
der Internetwaumlhrung Bitcoin bei der Geld-
werte ohne eine zentrale Vertrauensin-
stanz also einer Bank uumlberwiesen werden
koumlnnen Mittlerweile findet diese Techno-
logie zusammen mit darauf aufbauenden
Anwendungen ihren Weg in andere Bran-
chen wie die produzierende Industrie
Nach heutigem Maszligstab sicher
Der Definition nach ist die Blockchain eine
unveraumlnderbare hochverfuumlgbare und ver-
teilte Datenbank in der alle Daten die in
Sie geschrieben werden revisionssicher
sind und uumlber eine Verschluumlsselung vor
fremden Zugriff abgeschirmt werden koumln-
nen Elementare Einheiten sind die Trans-
aktionen wobei zwei Parteien Informatio-
nen austauschen Die Blockchain ist wie
ein Hauptbuch in das alle Transaktionen
eingetragen werden Das fortlaufende Pro-
tokoll dokumentiert chronologisch jede
Veraumlnderung eines beliebigen Datenbe-
stands und stellt sicher dass alle Teilneh-
mer des Netzwerkes immer die gleiche
Kopie der Blockchain besitzen Nach einer
bestimmten Zeit werden die Transaktionen
zu Bloumlcken zusammengefasst und daruumlber
eine Pruumlfsumme gebildet Dieser Hash-
Wert kann als digitaler Fingerabdruck ver-
standen werden Danach werden die Blouml-
cke an die Kette ndash Blockchain heiszligt uumlber-
setzt Blockkette ndash angehangen und uumlber
ein Peer-to-Peer-Netzwerk verteilt in dem
alle Teilnehmer sowohl Client- als auch
Server-Aufgaben uumlbernehmen Manipula-
tionen und Aumlnderungen an der Datenbank
lieszligen sich daher sofort erkennen und gel-
ten somit als ausgeschlossen
Mitglieder verifizieren die Daten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind
zwei essentielle Eigenschaften der Daten-
banktechnologie jeder hat jederzeit im
Netzwerk die Moumlglichkeit die Daten in
Echtzeit zu uumlberpruumlfen und weiszlig so was
wann wo passiert Alle Mitglieder des Netz-
werks verifizieren sozusagen die Daten Die
dezentrale Natur der Blockchain also die
Wie Blockchain und die Industrie zusammenpassen
Technik und Anwendungen
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70 ITampProduction 62018
Einige Experten sehen in der Blockchain-Technologie
das Potenzial die Wirtschaft grundlegend zu veraumln-
dern Es geht vor allem um Vertrauen und Sicherheit
Also um zwei Voraussetzungen um den bereits jetzt
aufbluumlhenden Markt rund um das Internet of Things
weiter zu befluumlgeln Doch wie koumlnnte ein im Grunde
einfacher Ansatz Daten zu speichern und zu verwal-
ten dieses Versprechen erfuumlllen
BLOCKCHAIN | GRUNDLAGEN
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
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che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
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rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
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Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
oder ein modellbasiertes Vorgehen gewaumlhlt
wird empfiehlt es sich bei der Durchfuumlh-
rung am CRISP-DM als systematischen
Standardprozess beim Thema Datenanalyse
zu orientieren Der aus sechs Phasen beste-
hende Prozess umschreibt das Vorgehen
ausgehend von Klaumlrung der Zielfragestel-
lung bis hin zur Implementierung des Da-
tenmodells im Prozess
Strategische Ressource
Die Weiterentwicklung von Daten als reines
Prozessergebnis hin zu einer strategischen
Ressource und einem wertvollen Produkt
hat in Social Media schon lange stattgefun-
den und steht wohl auch der Produktions-
technik bevor Dass Daten analog zu ande-
ren Produkten ebenfalls einen Lebenslauf
haben und verschiedene Phasen durchlau-
fen ist demnach ebenfalls nachvollziehbar
Der Erfolg der Produkte lsquoDatenrsquo haumlngt wie
von der effizienten und effektiven Nutzung
derselben ab Dafuumlr muumlssen die Grundpha-
sen Speichern Aufbereiten und Bereitstellen
von Daten beherrscht werden Zurzeit wer-
den in der Wissenschaft und Industrie ver-
schiedene Ansaumltze entwickelt um groszlige
Datenmengen effizient zu verarbeiten und
die entsprechenden Big Data-Potenziale zu
heben Die Vernetzung uumlber Plattformen
und unterschiedliche Datenformate hinweg
stellt eine groszlige Herausforderung dar Data
Lake-Systeme bieten hier neue Moumlglichkei-
ten Anwendungsfelder sind derzeit vor
allem Faumllle bei denen die Art der spaumlter fol-
genden Analyse bei der Erfassung der Daten
noch unklar ist Die durch ein Datenmanage-
ment-System zur Verfuumlgung gestellten
Daten koumlnnen auf vielfaumlltige Weise genutzt
werden um die bestehenden Produktions-
prozesse zu verbessern Bevor man Daten
erfasst und sich mit den Analysen beschaumlf-
tigt sollten sich Unternehmen mit den zen-
tralen Fragen und zu loumlsenden Problemen
auseinandersetzen So koumlnnen basierend auf
Prozessmodellen Datenmodelle aufgebaut
und die Auswahl der passenden Algorith-
men beschleunigt werden Zudem laumlsst sich
so abschaumltzen ob der zu erwartende Nut-
| INDUSTRIE 40BIG DATA
zen ndash wie niedrigere Ausschussreduktion ndash
den Aufwand wirtschaftlich uumlberhaupt
lohnt Das groumlszligte Potential von Datenanaly-
sen liegt meist bei praumldiktiven und praumlskrip-
tiven Auswertungen Das liegt daran dass
der Ausschuss eines Produktes zu einem fruuml-
hen Zeitpunkt dem Unternehmen weniger
Kosten verursacht als die Aussteuerung
eines Erzeugnisses in das bereits viele Re-
sourcen investiert wurden Abschlieszligend
laumlsst sich festhalten Mit dem Grad der Im-
plementation des Datenlebenszyklus steigt
auch der Wert der Daten da sich auf dieser
Basis fortgeschrittene Analysen wie praumldik-
tive Analysen in die Prozesse integrieren
und und so Kosten sparen lassen
Die Autoren Jonas Doriszligen wissenschaftlicher
Mitarbeiter Jonathan Krauszlig Gruppenleiter
Hendrik Mende wissenschaftlicher Mitarbeiter
sowie Laura Niendorf wissenschaftliche
Mitarbeiterin sind am Fraunhofer-Institut fuumlr
Produktionstechnologie IPT taumltig
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Nur eine Null-Fehler-Produktion kann fuumlr ein produzierendes
Unternehmen langfristig betrachtet tragfaumlhig und nachhaltig sein
Spaumltestens seit Crosbys bdquoMachrsquos gleich richtigldquo in den 60er-Jahren
sollte eine Fehlerverhinderung gegenuumlber einem Fehlerentde-
ckungs-Verhalten im Vordergrund stehen
Erst durch eine ganzheitliche Betrachtung von Qualitaumlt und
Produktion wird eine Rundumsicht ermoumlglicht die die Abhaumlngig-
keiten der Prozesse zueinander transparent macht und bekannte
Fehler verhindert Informationen muumlssen kategorisiert analysiert
gefiltert und zur richtigen Zeit an die richtige Person uumlbermittelt
werden Die gewonnenen Erkenntnisse koumlnnen so im Sinne eines
KVP zukuumlnftig verwendet werden Unbekannte Fehler werden zu
bekannten Fehlern die somit nicht mehr auftreten
Ermoumlglicht wird dies durch
ganzheitliche und standardi-
sierte IT-Systeme die modular
aufgebaut sind und die schritt-
weise Einfuumlhrung einer solchen
Fehlerverhinderungsstrategie
ermoumlglichen Durch vertikale und hori-
zontale Integration gelingt es die Ferti-
gung flexibler zu gestalten die Fehler Reklamationen und
Qualitaumltskosten zu reduzieren ndash bei gleichzeitigem Anstieg der
Zufriedenheit Ihrer Kunden
Pickert amp Partner GmbH
Stell Dir eine Welt vor in der alle Produktewie erwartet funktionierenBeinahe taumlglich ist von Produktruumlckrufen in allen
Lebensbereichen zu lesen Nicht immer kann argu-
mentiert werden dass diese durch Zeit- und Kosten-
druck verursacht werden Haumlufig stellt man fest dass
es insbesondere das Lernen aus Fehlern ist das nicht
konsequent umgesetzt ist
KontaktPickert amp Partner GmbHHaumlndelstr 1076327 PfinztalTel +49 721 6652-0infopickertde bull wwwnull-fehler-sind-moeglichde
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69ITampProduction 62018
WWaumlhrend die Begriffe Digitali-
sierung und Industrie 40
selbst in weite Teile der Ge-
sellschaft vorgedrungen sind koumlnnen sich
die wenigsten etwas konkretes unter der
Blockchain-Technologie vorstellen Vor
allem IT-Fachleute sprechen gar von einer
Revolution aumlhnlich wie sie einst das Inter-
net mit sich brachte Speziell in der Fi-
nanzbranche erregte die Datenbanktech-
nologie bereits in Form des Bitcoin Netz-
werks Aufmerksamkeit Doch was steckt
eigentlich dahinter Es geht um Vertrauen
und Sicherheit in einer Zeit in der immer
mehr Dinge im Internet of Things und Ma-
schinen in der Smart Factory miteinander
vernetzt kommunizieren Grundlegend ist
Blockchain eine Datenbank-Technologie
zum Speichern und sicherem Manage-
ment von Daten Ihren Ursprung hat die
Blockchain nach der Finanzkrise 2008 in
der Internetwaumlhrung Bitcoin bei der Geld-
werte ohne eine zentrale Vertrauensin-
stanz also einer Bank uumlberwiesen werden
koumlnnen Mittlerweile findet diese Techno-
logie zusammen mit darauf aufbauenden
Anwendungen ihren Weg in andere Bran-
chen wie die produzierende Industrie
Nach heutigem Maszligstab sicher
Der Definition nach ist die Blockchain eine
unveraumlnderbare hochverfuumlgbare und ver-
teilte Datenbank in der alle Daten die in
Sie geschrieben werden revisionssicher
sind und uumlber eine Verschluumlsselung vor
fremden Zugriff abgeschirmt werden koumln-
nen Elementare Einheiten sind die Trans-
aktionen wobei zwei Parteien Informatio-
nen austauschen Die Blockchain ist wie
ein Hauptbuch in das alle Transaktionen
eingetragen werden Das fortlaufende Pro-
tokoll dokumentiert chronologisch jede
Veraumlnderung eines beliebigen Datenbe-
stands und stellt sicher dass alle Teilneh-
mer des Netzwerkes immer die gleiche
Kopie der Blockchain besitzen Nach einer
bestimmten Zeit werden die Transaktionen
zu Bloumlcken zusammengefasst und daruumlber
eine Pruumlfsumme gebildet Dieser Hash-
Wert kann als digitaler Fingerabdruck ver-
standen werden Danach werden die Blouml-
cke an die Kette ndash Blockchain heiszligt uumlber-
setzt Blockkette ndash angehangen und uumlber
ein Peer-to-Peer-Netzwerk verteilt in dem
alle Teilnehmer sowohl Client- als auch
Server-Aufgaben uumlbernehmen Manipula-
tionen und Aumlnderungen an der Datenbank
lieszligen sich daher sofort erkennen und gel-
ten somit als ausgeschlossen
Mitglieder verifizieren die Daten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind
zwei essentielle Eigenschaften der Daten-
banktechnologie jeder hat jederzeit im
Netzwerk die Moumlglichkeit die Daten in
Echtzeit zu uumlberpruumlfen und weiszlig so was
wann wo passiert Alle Mitglieder des Netz-
werks verifizieren sozusagen die Daten Die
dezentrale Natur der Blockchain also die
Wie Blockchain und die Industrie zusammenpassen
Technik und Anwendungen
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70 ITampProduction 62018
Einige Experten sehen in der Blockchain-Technologie
das Potenzial die Wirtschaft grundlegend zu veraumln-
dern Es geht vor allem um Vertrauen und Sicherheit
Also um zwei Voraussetzungen um den bereits jetzt
aufbluumlhenden Markt rund um das Internet of Things
weiter zu befluumlgeln Doch wie koumlnnte ein im Grunde
einfacher Ansatz Daten zu speichern und zu verwal-
ten dieses Versprechen erfuumlllen
BLOCKCHAIN | GRUNDLAGEN
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
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che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
Bild
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drii
Toria
nyk
Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
WWaumlhrend die Begriffe Digitali-
sierung und Industrie 40
selbst in weite Teile der Ge-
sellschaft vorgedrungen sind koumlnnen sich
die wenigsten etwas konkretes unter der
Blockchain-Technologie vorstellen Vor
allem IT-Fachleute sprechen gar von einer
Revolution aumlhnlich wie sie einst das Inter-
net mit sich brachte Speziell in der Fi-
nanzbranche erregte die Datenbanktech-
nologie bereits in Form des Bitcoin Netz-
werks Aufmerksamkeit Doch was steckt
eigentlich dahinter Es geht um Vertrauen
und Sicherheit in einer Zeit in der immer
mehr Dinge im Internet of Things und Ma-
schinen in der Smart Factory miteinander
vernetzt kommunizieren Grundlegend ist
Blockchain eine Datenbank-Technologie
zum Speichern und sicherem Manage-
ment von Daten Ihren Ursprung hat die
Blockchain nach der Finanzkrise 2008 in
der Internetwaumlhrung Bitcoin bei der Geld-
werte ohne eine zentrale Vertrauensin-
stanz also einer Bank uumlberwiesen werden
koumlnnen Mittlerweile findet diese Techno-
logie zusammen mit darauf aufbauenden
Anwendungen ihren Weg in andere Bran-
chen wie die produzierende Industrie
Nach heutigem Maszligstab sicher
Der Definition nach ist die Blockchain eine
unveraumlnderbare hochverfuumlgbare und ver-
teilte Datenbank in der alle Daten die in
Sie geschrieben werden revisionssicher
sind und uumlber eine Verschluumlsselung vor
fremden Zugriff abgeschirmt werden koumln-
nen Elementare Einheiten sind die Trans-
aktionen wobei zwei Parteien Informatio-
nen austauschen Die Blockchain ist wie
ein Hauptbuch in das alle Transaktionen
eingetragen werden Das fortlaufende Pro-
tokoll dokumentiert chronologisch jede
Veraumlnderung eines beliebigen Datenbe-
stands und stellt sicher dass alle Teilneh-
mer des Netzwerkes immer die gleiche
Kopie der Blockchain besitzen Nach einer
bestimmten Zeit werden die Transaktionen
zu Bloumlcken zusammengefasst und daruumlber
eine Pruumlfsumme gebildet Dieser Hash-
Wert kann als digitaler Fingerabdruck ver-
standen werden Danach werden die Blouml-
cke an die Kette ndash Blockchain heiszligt uumlber-
setzt Blockkette ndash angehangen und uumlber
ein Peer-to-Peer-Netzwerk verteilt in dem
alle Teilnehmer sowohl Client- als auch
Server-Aufgaben uumlbernehmen Manipula-
tionen und Aumlnderungen an der Datenbank
lieszligen sich daher sofort erkennen und gel-
ten somit als ausgeschlossen
Mitglieder verifizieren die Daten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit sind
zwei essentielle Eigenschaften der Daten-
banktechnologie jeder hat jederzeit im
Netzwerk die Moumlglichkeit die Daten in
Echtzeit zu uumlberpruumlfen und weiszlig so was
wann wo passiert Alle Mitglieder des Netz-
werks verifizieren sozusagen die Daten Die
dezentrale Natur der Blockchain also die
Wie Blockchain und die Industrie zusammenpassen
Technik und Anwendungen
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70 ITampProduction 62018
Einige Experten sehen in der Blockchain-Technologie
das Potenzial die Wirtschaft grundlegend zu veraumln-
dern Es geht vor allem um Vertrauen und Sicherheit
Also um zwei Voraussetzungen um den bereits jetzt
aufbluumlhenden Markt rund um das Internet of Things
weiter zu befluumlgeln Doch wie koumlnnte ein im Grunde
einfacher Ansatz Daten zu speichern und zu verwal-
ten dieses Versprechen erfuumlllen
BLOCKCHAIN | GRUNDLAGEN
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
Bild
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m
che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
Bild
copyAn
drii
Toria
nyk
Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
Bild copysdecoret Stockadobecom
Verteilung im Netzwerk hat auch den Vor-
teil dass bei einem Ausfall von einem oder
mehreren Knoten alle anderen noch genug
Kopien vorhalten um den Datenverlust
wieder auszugleichen Bei einer zentralen
Serverstruktur ist es meist mit einigen He-
rausforderungen und Zeitverlust verbun-
den Daten wiederherzustellen
Offene Netze und Hyperledger
Bei Blockchains kann zwischen verschiede-
nen Arten unterschieden werden offene
Netzwerke (unpermissioned) wie beispiels-
weise Bitcoin und Ethereum und private be-
ziehungsweise konsortiale Systeme wie Hy-
perledger Diese Unterscheidung ist wichtig
da in offenen Blockchains quasi jeder mit-
machen kann da die Software frei verfuumlgbar
und keine besondere Anmeldung notwen-
dig ist Bei den permissioned lsquoChainsrsquo welche
gerade im Industrieumfeld und Lieferketten
von Bedeutung sind muumlssen Nutzer vor Zu-
gang ins Netzwerk eine Art Onboarding-
Prozess durchlaufen Diese Legitimation des
Nutzers soll sicherstellen dass nur berech-
tigte Teilnehmer im Netzwerk kommunizie-
ren Das Vertrauen in dieser Infrastruktur
entsteht vor allem mit dem Onboarding-
Vorgang und der Vorteil dieser Blockchain
liegt eher im Teilen von Daten (jeder hat
exakt denselben aktuellen Informations-
stand) oder Protokollieren von Aktionen
Kluge Vertraumlge
Die wohl zukunftstraumlchtigste Blockchain
Anwendung die derzeit diskutiert wird
sind Smart Contacts Dies sind webbasierte
Computerprotokolle die Vertraumlge abbilden
und automatisiert abwickeln Die Vertrags-
partner legen in Computeralgorithmen fest
welche Bedingung zu welcher Entschei-
dung (wenn-dann) fuumlhrt Im Produktions-
umfeld koumlnnen beispielsweise Daten aus
einer SPS-Steuerung uumlber eine Middleware
in die Blockchain geschrieben und somit re-
visionssicher gespeichert werden Auch hier
koumlnnen direkt uumlber anschlieszligende Smart
Contacts andere Aktionen ausgeloumlst und
somit die Maschine aktiv in den Wert-
schoumlpfungskreislauf eingebunden werden
Anwendungsbeispiele
Heutige Supply Chains erwarten eine hohe
Informationsdichte nach Moumlglichkeit die
Originaldaten eines Produktionsprozesses
Die direkte Anbindung der Maschine soll
Datenverlust und Datenmanipulation
durch manuelle Eingriffe ausschlieszligen In-
nerhalb eines zertifizierten Produktions-
prozesses wird dadurch eine kontinuierli-
che Qualitaumltskontrolle moumlglich Machine-
to-Machine-Kommunikation (M2M) und
kommende Predictive Maintenance-Stan-
dards muumlssen anfallende Daten in ein ver-
trauenswuumlrdiges System uumlbernehmen und
vorhalten koumlnnen Die Anbindung der Ma-
schine an eine Blockchain koumlnnte beste-
hende Prozesse vereinfachen und
auch Abrechnungsmodelle wie Pay-per-
Use in Echtzeit ermoumlglichen Bisher lag die-
sen Modellen meist eine Schaumltzung sowie
eine nachtraumlgliche Verrechnung zu Grunde
Im Bereich Logistik koumlnnten Zuumlge oder
Schiffe mit eigener digitaler Brieftasche ndash
einem Wallet ndash aumlhnliche Ablaumlufe bei der
Einfahrt in Bahnhoumlfe oder Haumlfen anstoszligen
Hier sind zurzeit zahlreiche Inter- und
Transaktionen sowie Bezahlvorgaumlnge zwi-
schen Logistikern notwendig Eine pruuml-
fende und verwaltende Zwischeninstanz
wuumlrde mit Einsatz einer Blockchain uumlber-
fluumlssig Medienbruumlche werden durch die
Verwendung einer gemeinsamen Daten-
basis gemindert und zeitaufwendige Ar-
beit wie die Verwaltung von Dokumenten
beschleunigt Des Weiteren sind Anwen-
dungen im Asset-Management denkbar
wenn etwa Sensordaten von Maschinen
und Anlagen in einer Blockchain gespei-
chert werden Plagiate von Bauteilen lie-
szligen sich via Blockchain unterbinden und
so kostenintensive Ruumlckrufaktionen durch
defekte Bauteile vermeiden Die gesamte
Lieferkette wird vertrauenswuumlrdig weil
beispielsweise alle im Rahmen der Frist-
wahrung gleichberechtigt auf demselben
Stand sind und eine durchgaumlngige Nach-
vollziehbarkeit ndash beispielsweise des Stand-
orts ndash zu jedem Zeitpunkt moumlglich ist
Auch in der Verwaltung und Organisation
von Dokumenten lieszlige sich eine Block-
chain einsetzen Hierbei unterstuumltzt die
Technologie bei der fuumlr jeden transparen-
ten und manipulationssicheren Ablage von
unternehmensuumlbergreifenden Dokumen-
ten Es koumlnnen digitale hochverschluumlsselte
Datenraumlume geschaffen werden in denen
Informationen ausgetauscht werden koumln-
nen Es koumlnnen Berechtigungen vergeben
und entzogen werden beispielsweise
Lese- Schreib- oder andere Nutzungs-
rechte Die Datenablage erfolgt dezentral
Noch ganz am Anfang
Die Blockchain Technologie steckt noch
in den Kinderschuhen birgt aber enor-
mes Potenzial fuumlr alle industriellen wirt-
schaftlichen aber auch gesellschaftlichen
Bereiche angefangen von der Digitalisie-
rung von Supply-Chain-Prozessen bis hin
zur digitalen Identitaumlt im Gesundheits-
wesen Unternehmen sollten sich des-
halb schon heute mit dem Thema Block-
chain auseinandersetzen und abwaumlgen
ob ein Einsatz in ihrem Unternehmen
sinnvoll und zweckmaumlszligig ist
Die Autorin Christina Seifert ist
Innovationsmanagerin bei Faizod
wwwfaizodcom
| BLOCKCHAINGRUNDLAGEN
71ITampProduction 62018
Blockchain-Technologie koumlnnte sich besonders in der Logistik
schon bald etablieren
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
Bild
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plas
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umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
Bild
copy S
ashk
in -
Foto
liaco
m
che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
Bild
copyAn
drii
Toria
nyk
Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
BLOCKCHAIN |
DDer Begriff Blockchain duumlrfte inzwi-
schen nicht mehr nur IT-Profis be-
kannt sein In einer fortlaufend er-
weiterbaren digitalen Sammlung aus Daten-
saumltzen werden einzelne Bloumlcke aufwendig
verschluumlsselt miteinander verbunden Jeder
Block ermoumlglicht uumlber den distributed led-
ger ndash eine Art dezentral gefuumlhrtes Konto-
buch ndash die faumllschungssichere Ablage von
Daten Hier verwaltete Daten koumlnnen etwa
Kontostaumlnde von Kryptowaumlhrungen die
Herkunftsinformationen von Waren oder
selbstausfuumlhrende Vertraumlge sein Die Block-
chain erlaubt damit einen sehr sicheren Aus-
tausch von Daten der nur schwer zu mani-
pulieren ist Und diese Transaktionssicherheit
ist der wichtigste Aspekt fuumlr selbstausfuumlh-
rende Vertraumlge ndash den Smart Contracts
Rechtsverbindliche Vertraumlge
Ein Smart Contract beruht als selbstausfuumlh-
rende Transaktion nach unserem Rechts-
verstaumlndnis auf einem zuvor geschlossenen
Vertrag Dabei werden die anfangs ausge-
handelten Vertragsbedingungen uumlber-
wacht und vordefinierte Aktionen wie Aus-
zahlungen automatisch durchgefuumlhrt Diese
Absicherung kann fuumlr Vertragsabschluumlsse
mit unbekannten Dritten eine erhebliche
Risikominderung bedeuten Fragen wie
bdquower sagt mir dass mein Kunde zahltldquo
koumlnnten so kuumlnftig der Vergangenheit an-
gehoumlren Viele praktische Anwendungsfaumllle
der Blockchain und somit auch der Smart
Contracts liegen momentan zwar noch im
Finanzsektor doch im Umfeld von Industrie
40 ist das Konzept kuumlnftig gut in mehrsei-
tigen Maumlrkten und plattformbasierten Pro-
dukt- und Dienstleistungssegmenten denk-
bar So wird diskutiert dass ein Auto das
Fahrverhalten des Besitzers laufend analy-
siert und uumlber die Blockchain Daten an die
zustaumlndige Versicherung schickt Vorbildli-
che Fahrweise kann dann direkt mit einer
gesenkten Versicherungspraumlmie belohnt
werden Ob dies datenschutzrechtlich funk-
tioniert ist aber noch zu klaumlren Ein weite-
res Anwendungsbeispiel aus der Logistik
hat direkte Auswirkungen auf den Verbrau-
cherschutz Bei der Verschiffung von
Waren werden traditionell Konnossements
in Papierform eingesetzt Diese informieren
uumlber die Guumlter protokollieren Uumlbergaben
und Verantwortlichkeiten und beinhalten
Vereinbarungen zum Umgang mit den
Waren Durch Smart Contracts laumlsst sich
diese Papierform abloumlsen und der Handel
wuumlrde transparenter So koumlnnen die auf der
Blockchain basierten Vertraumlge beispiels-
weise Auskunft daruumlber geben ob beim
Transport von Lebensmitteln die Kuumlhlkette
eingehalten wurde
Motor fuumlr die Industrie 40
Auch in der industriellen Produktion wer-
den zunehmend Szenarien fuumlr den Einsatz
von Smart Contracts erarbeitet insbeson-
dere fuumlr mehrseitige Maumlrkte plattformba-
sierte Produkt- und Dienstleistungsseg-
mente sowie Lieferketten mit wechselsei-
tigen Abhaumlngigkeiten bei der Verlaumlsslich-
keit der Zulieferleistung Auf diese Weise
kann nahezu in Echtzeit nachgehalten wer-
den ob Rohstoffe oder Bauteile vorab ver-
einbarte Qualitaumltsanspruumlche erfuumlllen Bei
Nichterfuumlllung koumlnnen die Vertragspartner
Smart Contracts Blockchain und das Recht
Transparenter handeln und produzieren
In Diskussionen um
Blockchain-Technologie
ruumlcken zunehmend auch
Smart Contracts in den
Fokus Bei dieser Form
der Vertragsabwicklung
laumlsst sich die Einhaltung
ausgehandelter Bedin-
gungen zwar transparent
und sehr manipulations-
sicher dokumentieren
das vertragliche Rahmen-
werk ersetzen Smart Con-
tracts aber nicht Bild
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wpi
xel
Uns
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SMART CONTRACTS
72 ITampProduction 62018
Bild
copy
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ing
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plas
h
umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
Bild
copy S
ashk
in -
Foto
liaco
m
che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
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copyAn
drii
Toria
nyk
Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
Bild
copy
JJ Y
ing
Uns
plas
h
umgehend informiert Zahlungen ange-
passt und sogar entsprechende Strafzah-
lungen uumlber Smart Contracts ausgeloumlst
werden Zudem koumlnnen jederzeit alle betei-
ligten und zugriffsberechtigten Parteien ak-
tuelle Produktionsdaten und Messwerte
einsehen und uumlberpruumlfen Denn oumlffentliche
Blockchains und damit auch Smart Con-
tracts sind nicht in nur einem System ge-
speichert sondern liegen uumlber den distribu-
ted ledger immer auf mehreren Servern
verteilt Damit entsteht eine transparente
und vertrauenswuumlrdige Grundlage fuumlr den
Datenaustausch zwischen allen Beteiligten
Insbesondere in den Bereichen Supply
Chain Management und Einkauf kann es
sinnvoll sein Smart Contracts einzusetzen
Doch trotz aller Vorteile sind mit dem Ein-
satz der Vertraumlge auch einige wichtige
rechtliche Fragen zu klaumlren
Wer haftet fuumlr Fehler
Koumlnnen viele Parteien gemeinsam Daten-
saumltze einsehen draumlngt sich die Frage auf
ob Unternehmen dazu verpflichtet sind
ihren Teil fehlerfrei zu halten Technisch ge-
sehen ist ein einzelner Block der Kette
genau dann fehlerfrei wenn er erfolgreich
mit den anderen Bloumlcken verknuumlpft wird ndash
beziehungsweise wenn er von mehr als 50
Prozent der verknuumlpften Rechnerinstanzen
als richtig bestaumltigt wurde Vereinfacht ge-
sagt Die im Smart Contract angelegte
Blockchain-Transaktion kann nicht falsch
ablaufen Entweder sie wird technisch er-
folgreich abgewickelt oder eben nicht
Doch ob die Beteiligten die inhaltlichen
Voraussetzungen der Transaktion richtig
oder fehlerhaft eingeschaumltzt haben und
welche Rechtsfolgen sich daraus ergeben
ist eine ganz andere Frage Hier traumlgt zu-
naumlchst jedes Unternehmen selbst das Ri-
siko dass es eine von ihm bestimmte
Transaktion im Wege eines Smart Con-
tracts ausfuumlhren laumlsst ndash auch auf die Ge-
fahr hin dass mehrere Smart Contracts pa-
rallel laufen und sich womoumlglich gegensei-
tig bedingen oder ausschlieszligen
Ruumlckabwicklung der Vertraumlge
Rechtlich lsquofehlerhaftrsquo ist eine vertragliche
Transaktion jedenfalls dann wenn es ge-
setzliche Gruumlnde fuumlr die Nichtigkeit der
Transaktion gibt Dies ist beispielsweise der
Fall wenn das zugrundeliegende Rechts-
geschaumlft als illegales Geldwaumlsche-Geschaumlft
von vornherein nichtig ist oder wegen arg-
listiger Taumluschung erfolgreich angefochten
wird Zwar ist die Transaktion in der Block-
chain automatisch und unveraumlnderlich voll-
zogen ndash aber nach deutschem Recht ist
die Transaktion nichtig und darf keine
Rechtswirkung entfalten beziehungsweise
ist diese Rechtswirkung ruumlckwirkend zu
beseitigen Einen Vertrag aus der Block-
chain zu loumlschen ist jedoch nicht moumlglich
Der betroffene Vertragspartner koumlnnte al-
lenfalls die Ruumlckabwicklung der Transak-
tion im Sinne einer lsquoreverse transactionrsquo
verlangen indem ein neuer Block in der
Kette mit umgekehrten Vorzeichen erstellt
wird Dies ist nach der aktuellen Rechtsord-
nung aber eben eine Ruumlckabwicklungs-
maszlignahme und steht nicht ohne Weiteres
der Nichtigkeit von vornherein gleich
Wuumlnscht ein Vertragspartner eine solche
Ruumlckabwicklung muss er sich an den Initia-
tor des Smart Contracts halten dies ist in
der Regel der andere Vertragspartner
Streit automatisiert beilegen
Die Ruumlckabwicklung in der Blockchain ge-
staltet sich also schwierig Zum einen
wenn der Initiator der Transaktion ndash wie so
oft in der Blockchain ndash nicht persoumlnlich er-
kennbar oder zum anderen wenn die
Nichtigkeit des Vertrages bereits an einer
deutlich fruumlheren Stelle in der Blockchain
ansetzt So waumlren saumlmtliche Folgetransak-
tionen die auf der nichtigen Transaktion
aufbauen ohne Grundlage Damit kaumlme es
zu einer systemwidrigen Ruumlckabwicklung
durch die ganze Kette ndash doch die ur-
spruumlngliche Transaktion in der Blockchain
bleibt dabei weiterhin fuumlr jedermann sicht-
bar Daher muss noch diskutiert werden
ob das Problem zum Beispiel mit einer di-
rekt im Block integrierten automatisierten
Streiterledigung geloumlst werden kann und
wie diese dann umsetzbar ist
Der Autor Dr Alexander Duisberg ist Partner
bei Bird amp Bird in Muumlnchen
wwwtwobirdscomde
| BLOCKCHAINSMART CONTRACTS
73ITampProduction 62018
Smart Contracts koumlnnten kuumlnftig fuumlr Vertrauen und Transparenz beim Handelnmit sogar unbekannten Geschaumlftspartnern sorgen Aber Vorsicht Im klassischenSinn lassen sich die digital gespeicherten Vertaumlge kaum ruumlckabwickeln
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
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Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
Bild
copy S
ashk
in -
Foto
liaco
m
che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
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BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
Bild
copyAn
drii
Toria
nyk
Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
DDie Daten die in eine Blockchain
geschrieben werden sind in der
Regel oumlffentlich Sogar lsquoprivatersquo
zentral verwaltete Blockchains koumlnnen
von den Teilnehmern eingesehen werden
Daruumlber hinaus werden die in die Block-
chain geschriebenen Daten nicht selbst
verwaltet Stattdessen befinden sie sich in
einem geteilten Ledger das in einem de-
zentralen System gespeichert wird Ohne
ein umfassendes Verstaumlndnis davon wel-
che Daten in eine Blockchain gehoumlren und
welche nicht koumlnnen erhebliche Daten-
schutz- und Sicherheitsrisiken entstehen
Unternehmen muumlssen die Risiken ein-
schaumltzen koumlnnen fuumlr den Fall dass die
Blockchain ihr volles Potenzial entfaltet
Gelegentlich werden diese Risiken mit
denen in der Fruumlhphase des Internets ver-
glichen Damals bestand die Gefahr dass
Unternehmen aus dem Gesundheitswe-
sen der Produktion und vor allem dem Fi-
nanzwesen lahmgelegt werden koumlnnten
Kein herkoumlmmliches Datenbankverwaltungssystem
Auszligerdem muss beruumlcksichtigt werden
dass die Blockchain kein Datenbankver-
waltungssystem im herkoumlmmlichen Sinne
ist Sie eignet sich fuumlr unveraumlnderliche
Aufzeichnungen und einen Vertrauens-
konsens Datenbankverwaltungssysteme
sind im Gegensatz zu Blockchains fuumlr
hohe Lese- und Schreibraten sowie kom-
plexe Abfragen und Datensuchen entwi-
ckelt Deswegen werden Blockchain-Be-
reitstellungen durch ein Datenbankmana-
gementsystem (DBMS) erweitert das
wichtige operative und datenintensive
Funktionen ausfuumlhrt Betriebsdaten sind
die Grundlage fuumlr ein erfolgreiches Ge-
schaumlft indem sie Echtzeitanwendungen
und Analysen im gesamten Unternehmen
ermoumlglichen Leider haben viele Unter-
nehmen Schwierigkeiten die erfolgskriti-
sche Datenintegration erweiterte Suche
und Priorisierung von Betriebsdaten effi-
zient und dauerhaft bereitzustellen Mit
einem Operational Data Hub (ODH)-An-
satz koumlnnen diese Herausforderungen
gemeistert und die Grundlagen fuumlr Fort-
schritte mit der Blockchain geschaffen
werden Anhand dieser Methode koumlnnen
Unternehmen einfach Daten aus ver-
schiedenen Quellen oder Silos an einem
Ort zusammenfuumlhren und somit Datensu-
Branchenriesen wie Airbus Siemens und Daimler beschaumlftigen sich aktuell damit wie
sich Blockchain-Technologie sinnvoll einsetzen laumlsst Die Fachleute sollten jedoch eine
gewisse Skepsis bewahren und sich zunaumlchst mit der Vertraulichkeit von Daten be-
schaumlftigen Die entscheidende Frage dazu lautet Welche Daten koumlnnen in einer Block-
chain uumlberhaupt gespeichert werden
74 ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
Blockchain und Datensicherheit
IT-INFRASTRUKTUR
Bild
copy S
ashk
in -
Foto
liaco
m
che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
| BLOCKCHAINIT-INFRASTRUKTUR
75ITampProduction 62018
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
Bild
copyAn
drii
Toria
nyk
Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
che und -harmonisierung Sicherheit und
Governance sowie operationale Funktio-
nen in Echtzeit verbessern
Achtung Datenschutz
Ob eine private Blockchain erstellt wird
oder Architekturen implementiert werden
die sich eine oumlffentliche Blockchain zu-
nutze machen ndash es muss zunaumlchst ent-
schieden werden welche Plattform fuumlr die
Bereitstellung am besten geeignet ist Ob-
wohl die Blockchain uumlber inhaumlrente Si-
cherheitseigenschaften verfuumlgt koumlnnen
Schwachstellen manipuliert werden be-
sonders in Zusammenhang mit Technolo-
gien die mit einer Blockchain kommuni-
zieren Die meisten Faumllle in denen Sicher-
heitsluumlcken im Zusammenhang mit Block-
chains ndash zum Beispiel Bitcoin-Umwandlun-
gen ndash ausgenutzt wurden waren das Er-
gebnis von Schwachstellen in verwende-
ten Zusatztechnologien schlecht durch-
dachten Datenarchitekturen oder beidem
Idealerweise besteht jede Technologie
die in einer Blockchain-Architektur einge-
setzt wird aus einer Infrastruktur mit inte-
grierten Sicherheitsmechanismen die
nachfolgend erlaumlutert werden
Den Datenzugriff beschraumlnken
Es gibt Daten die Unternehmen niemals in
eine oumlffentliche Blockchain laden wuumlrden
etwa elektronische Krankenakten oder So-
zialversicherungsnummern Mit einer pri-
vaten Blockchain muumlssen Sicherheitsfunk-
tionen stark genug sein um den Zugriff
durch unautorisierte Personen auf aumlhnlich
vertrauliche Informationen zu verhindern
Gemeint ist hier der Bedarf vertrauliche
Daten wie personenbezogene Daten ver-
fassen zu koumlnnen Dadurch koumlnnen Unter-
nehmen Leseberechtigungen fuumlr ihre
Daten an autorisierte Personen vergeben
indem sie vertrauliche Informationen ent-
fernen ersetzen oder ausblenden um Da-
tenverletzungen oder Verstoumlszlige gegen Ge-
setze oder Vorschriften zu vermeiden Die
Sicherheit auf Elementebene ermoumlglicht
zudem bestimmte Teile in Dokumenten
fuumlr ausgewaumlhlte Benutzer auszublenden
Nicht zuletzt kann die vollstaumlndige Ver-
schluumlsselung vertraulicher Daten sicher-
stellen dass diese nicht von unbefugten
Parteien aufgerufen werden koumlnnen Das
gilt vor allem fuumlr Daten die gerade uumlber-
mittelt oder durch nicht vertrauenswuumlr-
dige Netzwerke uumlbertragen werden
Validierung der Datenqualitaumlt
Blockchains koumlnnen erst dann Verantwor-
tung fuumlr die Genauigkeit und Qualitaumlt von
Daten uumlbernehmen wenn sie in die Block-
chain eingegeben wurden bdquoMan muss auf
die Qualitaumlt der Daten vertrauen koumlnnen
die aus den bestehenden Quellsystemen
der Unternehmen gewonnen werdenldquo
schreibt Deloitte in seinem Bericht lsquoBlock-
chain amp Cyber Riskrsquo Darin wird auch Prakash
Santhana Advisory Managing Director bei
Deloitte US zitiert bdquoDie groumlszligte Schwach-
stelle in der Blockchain-Architektur liegt jen-
seits der Architektur in sogenannten Ora-
cles die vertrauenswuumlrdig sein muumlssen Ein
beschaumldigtes Oracle kann einen Dominoef-
fekt im gesamten Netzwerk verursachenldquo
Oracles sind im Kontext von Blockchain eine
Art von Agent der Geschehnisse aus der
Realwelt verifiziert und diese Smart Con-
tracts bereitstellt Daten sollten also unbe-
dingt vor der Blockchain validiert werden
Richtlinien zu Data Governance
Es ist wichtig Richtlinien zu Data Gover-
nance aufzustellen und an bewaumlhrten Ver-
fahren festzuhalten wie die Wahrung der
Zugriffskontrollen Metadaten Datenqua-
litaumlt und Sicherheitsfunktionen innerhalb
und auszligerhalb der Blockchain Eine der
wahrscheinlichsten Schwachstellen mit
Distributed-Ledger-Technologie entsteht
auszligerhalb der Blockchain Das sind Orte
an denen Blockchains auf andere Compu-
ter treffen die Mitarbeiter und Organisa-
tionen fuumlr den Zugriff auf Blockchain-
Dienste verwenden Waumlhrend des Zugriffs
auf die Blockchain sind die Daten in der
Kette am anfaumllligsten
Die Rolle der Daten
Bisher hat sich Blockchain-Technologie vor
allem bei digitalen Waumlhrungen bewaumlhrt
Und es gibt viele weitere vielversprechende
Anwendungsbereiche der Blockchain die
erst noch den Absprung schaffen muumlssen
Intelligente Vertraumlge etwa bieten die Moumlg-
lichkeit eine Art Vertrag ohne menschliche
Interaktion abzuschlieszligen ndash sie sind nur
einer von vielen Bereichen die auf groszliges
Interesse stoszligen Intelligente Vertraumlge koumln-
nen jedoch nur solange von der Technologie
profitieren wie die Intelligenz in der Block-
chain auf korrekten Daten basiert Damit das
moumlglich wird muumlssen die Daten die zu Be-
ginn in den intelligenten Vertrag einflieszligen
vollstaumlndig korrekt sein Dies trifft auf eine
Vielzahl von Branchen zu Tatsaumlchlich ver-
spricht Blockchain-Technologie auch in der
Produktion Unternehmen die sich auf ihre
Aufzeichnungen verlassen koumlnnen gerin-
gere Risiken und groumlszligeres Vertrauen sofern
der durchgaumlngige Datenfluss wohl durch-
dacht ist Smart Contracts sind ein weiteres
Beispiel dafuumlr wie die Produktion von
Blockchain profitieren koumlnnte Diese Pro-
grammcodes legen nach dem Wenn-dann-
Prinzip fest unter welchen Bedingungen
welche Entscheidung oder Aktion herbeige-
fuumlhrt wird Meldet eine Anlage zum Beispiel
eine Stoumlrung wird automatisch ein Service-
techniker bestellt der den Fehler behebt
Anschlieszligend wird die Reparatur dokumen-
tiert und die Produktion wieder aufgenom-
men ndash alles ohne manuellen Eingriff
Datenbank als Fundament
Wird eine Blockchain-Technologie mit einer
Datenbank aufgewertet lassen sich die
Daten validieren deren Konsistenz absi-
chern und ein anonymisierter Datenspeicher
bereitstellen Die Datenbank hilft auch beim
Umgang mit Risiken sowie der Einhaltung
der Compliance wenn Daten mit anderen
Quellen verwoben werden Das gleiche gilt
fuumlr die Analyse von Daten mit denen Unter-
nehmen handlungsorientierte Erkenntnisse
gewinnen wollen Ungeachtet dessen wie
Daten gespeichert oder uumlbertragen werden
liegt ihr Wert letztendlich in den Erkenntnis-
sen die sich aus ihnen gewinnen lassen Nur
wenn die eingegebenen Daten korrekt sind
kann die Blockchain-Technologie eine wich-
tige Rolle bei der Umwandlung der resultie-
renden Datenausgabe spielen Blockchains
koumlnnen betriebliche Ablaumlufe verbessern und
sind laut Deloitte in der Lage bdquoTransaktions-
daten schneller als jedes andere System zu
uumlberpruumlfenldquo Jetzt ist es Sache der Unterneh-
men sich dieses Werkzeug fuumlr eine houmlhere
Effizienz und somit Wettbewerbsfaumlhigkeit
zunutze zu machen
Der Autor Stefano Marmonti ist
DACH Director bei Marklogic
wwwmarklogicde
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DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
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Bild
Jak
ub Ji
rsak
Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
Bild
copyAn
drii
Toria
nyk
Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
BLOCKCHAIN |
DDie Globalisierung zieht welt-
weit verteilte Lieferketten nach
sich Doch diese Situation ist
ein idealer Naumlhrboden fuumlr Betrugsfaumllle
wie dem Pferdefleischskandal im Jahre
2013 Wegen mangelhafter Transparenz
in ihren Lieferketten konnten die Her-
steller von Tiefkuumlhllasagne die Manipu-
lation damals nicht erkennen Mit der
Blockchain waumlre diese Irrefuumlhrung ver-
mutlich nie passiert Sie ermoumlglicht es
Rohstoffe vom Ursprungsort bis zum
Ziel nachzuverfolgen Von dieser Trans-
parenz profitieren alle Stakeholder bis
hin zu Kreditgebern Das Prinzip Daten
sind auf vielen verteilten Computern
gespeichert nicht mehr nur in einem
zentralen System Diese dezentrale Pro-
tokollierung und Datenspeicherung
macht Manipulationen annaumlhernd un-
moumlglich Aufsichtsaumlmter wie Lebensmit-
tel- oder Arzneimittelbehoumlrden koumlnnten
so beispielsweise feststellen wer fuumlr
Kontaminationen oder andere Verstoumlszlige
verantwortlich ist
Eigentlich eine einfache Idee
Die Idee hinter der Blockchain-Technolo-
gie in einer Lieferkette ist simpel Saumlmt-
liche Vereinbarungen und Ablaumlufe in
Bezug auf eine Sendung und alle Infor-
mationen eines Lieferanten oder Spedi-
teurs muumlssen in die Blockchain geschrie-
ben werden Jeder Teilnehmer der am
Warentransport entlang der Lieferkette
beteiligt ist kann einen Block mit Infor-
mationen anhaumlngen Diese Information
besteht beispielsweise aus Lieferadres-
sen zu liefernden Produkten oder Ver-
sandvertraumlgen Die Kette aumlhnelt einer di-
gitalen Datenbank in der alle Transaktio-
nen faumllschungssicher dokumentiert sind
Die Folge sind vollkommen transparente
Distributionsprozesse
Traditionelle Lieferketten
Gerade die Lieferketten produzierender
Unternehmen dieser Branche sind je-
doch oft traditionell gepraumlgt mit ver-
gleichsweise starren Arbeitsablaumlufen Ei-
nige Firmen aus dem Logistikbereich
haben sich deshalb zusammengeschlos-
sen und die Blockchain in Transport Al-
liance (BiTA) gegruumlndet Die Unterneh-
men entwickeln gemeinsam ein Frame-
work das den Markt uumlber Blockchain-
Anwendungen aufklaumlren will Auszligerdem
sollen Implementierungsbeispiele den
lsquoBlockchain in Transport Alliancersquo
Blockchains sind zwar fuumlr viele Anwendungen interessant die Logistik koumlnnten sie sogar
revolutionieren Dafuumlr braucht es guumlltige Standards breites technisches Know-how und
branchenuumlbergreifende Akzeptanz gegenuumlber dieser neuen Technologie Um all dies in den
Markt zu tragen wurde jetzt die Blockchain in Transport Alliance gegruumlndet
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
76 ITampProduction 62018
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ub Ji
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Blockchain-Buumlndnis willLieferketten revolutionieren
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
wwwopentextcom
| BLOCKCHAINSUPPLY CHAIN MANAGEMENT
77ITampProduction 62018
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Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr
Nutzen solcher Anwendungen fuumlr die
Logistik aufzeigen Neben der Etablie-
rung von Marktstandards konzentriert
sich der Zusammenschluss auf die Zu-
sammenarbeit mit der Industrie und die
Bereitstellung von Bildungsressourcen
Zahlreiche namhafte Unternehmen sind
bereits involviert ndash darunter Spediteure
Logistikdienstleister Softwareunterneh-
men und Dienstleister So gehoumlren
Fedex Gebruumlder Weiss aber auch SAP
und Salesforce zu den aktiven Mitglie-
dern Zu den ersten Arbeiten der BiTA
zaumlhlte acht Aufgaben zu identifizieren
die sich durch Blockchain-Technologie
deutlich weiterentwickeln
1 Leistungsuumlbersichten
Mit Blockchain-Anwendungen koumlnnen
die involvierten Parteien praumlzise Doku-
mentationen uumlber getaumltigte Leistungen
in saumlmtlichen Geschaumlftsprozessen erstel-
len Durch diese detaillierte Aufzeich-
nung der erbrachten Leistungen koumlnnen
Unternehmen auf die voumlllige Transparenz
aller Taumltigkeiten vertrauen
2 Fahrzeugwartung
Transportierende Unternehmen koumlnnen
in einer Blockchain saumlmtliche Taumltigkeiten
Zustandsberichte und verwendete Res-
sourcen bei Fahrzeugreparaturen doku-
mentieren Auf diese Weise koumlnnen alle
Berechtigten die Reparaturhistorie einse-
hen waumlhrend es bislang lediglich einen
einzigen Bericht gab Dadurch erhalten
alle Betroffenen genaue Kenntnisse uumlber
die Wartungssituation einzelner Fahr-
zeuge eines Fuhrparks
3 Qualitaumltssicherung
Durch die dezentrale Verteilung von
Daten auf mehrere Computer haben alle
Berechtigten Zugriff auf fundierte Liefer-
informationen Der Zustand der Fracht
wird am Abhol- und Zustellort protokol-
liert und ausgewertet Manipulationen
sind somit fast unmoumlglich viele unbe-
gruumlndete Streitigkeiten entfallen
4 Compliance bei Fahrten
Ein elektronisches Logging-Geraumlt (Elect-
ronic Logging Device ELD) ist eine elek-
tronische Einheit in Kraftfahrzeugen die
diverse Parameter wie den Fahrtbeginn
die Fahrtzeiten die Lade- und Entlade-
zeiten sowie Informationen uumlber die
Strecke und Geschwindigkeit aufzeich-
net Die Daten werden dann in Echtzeit
in der Blockchain dokumentiert Da-
durch haben Firmen eine bestmoumlgliche
Kontrolle uumlber die Nutzung des Kraft-
fahrzeugs und dessen Betriebszeiten
Unfaumllle und Fehlzeiten koumlnnen anhand
des Loggings exakt uumlberpruumlft und ge-
klaumlrt werden Auszligerdem bietet die Ver-
knuumlpfung solcher Informationen mit
Verkehrs- und Wetterdaten eine minu-
tengenaue Planung von Umleitungen
5 Kapazitaumlts- und Ressourcenplanung
Im Logistikbereich aumlndern sich verfuumlgbare
Kapazitaumlten mitunter bereits im Tagesver-
lauf Die Blockchain schafft die noumltige
Transparenz damit Verantwortliche wis-
sen wann und wo Kapazitaumlten frei wer-
den sodass sie von Nachfrageverschie-
bungen profitieren koumlnnen
6 Zahlungen und Preise
Zahlungen lassen sich uumlber eine Blockchain
absichern Die Transaktionsdaten sind fuumlr
alle Berechtigten zugaumlnglich Durch detail-
lierte Zahlungsaufzeichnungen koumlnnen Ver-
antwortliche neue Raten auf Basis vergan-
gener Zahlungen ermitteln
7 Betrugserkennung
Jede uumlber die Blockchain abgewickelte
Transaktion ist fuumlr die Zugriffsberechtigten
im Netzwerk sichtbar jedoch nicht modi-
fizierbar Manipulationsversuche werden
direkt erkannt und haben kaum Aussicht
auf Erfolg Diese Transparenz kann Betrug
und Doppelmaklergeschaumlfte verhindern
8 Diebstahlpraumlvention
Daruumlber hinaus ist es moumlglich der Block-
chain detaillierte Informationen und Re-
geln anzuhaumlngen Diese koumlnnen sogar
Fotos oder Codes zur Identifikation sowie
Regeln fuumlr die Abholung und Zustellung
der Fracht beinhalten Das erhoumlht die Si-
cherheit zusaumltzlich und verringert die
Wahrscheinlichkeit eines Diebstahls
Technologischer Ausblick
In Zukunft koumlnnten mit Blockchain-Tech-
nologien intelligente Vertraumlge Handels -
finanzierungen Anlagenwartungen und Ei-
gentumsverhaumlltnisse die Verwahrung von
Frachtguumltern und andere Aufgaben abgewi-
ckelt werden Bei allen Aufgaben verspricht
eine Blockchain ein hohes Maszlig an Sicher-
heit Compliance und Transparenz
Der Autor Arsalan Minhas ist Director
Solution Consulting bei Opentext
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Transportlogistik ndash von derWarenbestellung bis zurLieferung an die Haustuumlr