工业数据空间
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Fraunhofer工业数据空间
机械自动化类 D工业人 2016-09-13 14:09 发表了文章
今天的案例分享，是Fraunhofer 工业数据空间参考方案。敬请参与！
【案例介绍】
工业数据空间是一个虚拟的数据空间，所有的企业致力于遵守共同的规则、可靠信任地交换数据、相互结合和共同发展。“工业数据空间联盟”将是这一结构选定领域的试点。
为提供规范的数据处理和可靠的企业数据交换，以实现企业数字化的成功转型，弗劳恩霍夫协会软件和系统技术研究所（ISST）与另外11个弗劳恩霍夫研究所为工业数据空间开发了参考结构模型，其保证数据和服务的数字化主权和参与者的数字独立性。
2015年10月“工业数据空间”的启动使德国向工业数字化又迈近了一步，促进了经济与科技间的交流。协会新任董事长Reinhold Achatz教授提到，工业数据空间让他们确保将具体的经济利益引向研究领域，同时企业应尽快利用项目成果实现转型。
工业数据空间——工业4.0，智能数据和智能服务的下一步结合 [英文]
【项目目标】
工业数据空间的任务在于，平衡企业与德国联邦教育和研究部研究项目间的需求以及建立用例模板的主题门户。同时协会还建立了专门委员会、工作组和活动小组，致力于经济科技标准化问题和认证进程。在政策制定和法规进程中其将参与国家级和国际级尤其是欧洲的研究领域并支持促进数据空间安全的信息活动和培训活动，尤其支持中小企业（KMU）。
【项目内容】
数字化改变了传统产业的平衡和传统商业模式的结构。为确保其竞争力，企业利用了数字化的创新潜能。数据带动的创新主要体现在四个方面：
产品创新：在医药行业健康数据的使用中允许更有效、更独立的药物和治疗方案。由此，医药产品的提供者、医疗保险、公共卫生组织和患者在这个经济系统中共同合作。
服务创新:在交通工具的路线导航中，现代交通管理通过不同数据源的使用实现了路线计算的动态化。
过程创新：零售业通过结合商品流和信息流，避免在超市货架上出现“缺货”情况。所有合作伙伴可随时使用商品的数据（位置、参数等），并共同进行控制和监控。
组织创新：汽车行业的自动化驾驶要求产品、订单数量、运输说明等的基本数据必须由制造商、供应商和物流服务商共同、可靠地管理。
工业数据空间支持企业对创新潜能的使用并提供了基本的数据服务，如数据匿名化、集成服务和“误差数据”的调整，对企业的数字化转变作出了贡献。
数字化是商业模式创新的推动者和促进者。数据是企业成功的关键资源。参与者数据的可靠交换和简单结合是智能服务、创新服务和自动化业务流程的前提条件。在这样的背景下，工业数据空间旨在创造一个可靠的数据空间，实现不同行业不同规模的企业对其数据资源的主动权控制。它不受地域控制，且具有欧洲或国际化倾向。
2015年10月“工业数据空间”的启动使德国向工业数字化又迈近了一步，促进了经济与科技间的交流。协会新任董事长Reinhold Achatz教授提到，工业数据空间让他们确保将具体的经济利益引向研究领域，同时企业应尽快利用项目成果实现转型。
这是工业数据空间的四个特征。
【技术架构】
关于工业数据空间，Fraunhofer也形成了一个技术架构，有兴趣的朋友可以看看这个图片，当然，完整的ppt也在工业4.0创新平台上分享出来了。大家有什么想法，可以在分享的文档后面进行评论。【项目重点】
德国机构在研究工业大数据的时候，跟实际产业需要结合得还不错，Fraunhofer应用工业数据空间的概念和技术，为车联网和共享经济提供了解决方案和支撑。
刨根问底
【问1】@【颜强 － 企业架构咨询】
这给我的感觉是某个企业数据管理架构的一个企业架构蓝图。 个人意见啊，前边的几张图的思路框架，数年前在一家石油公司做过类的的，但理念相似，内容有别。
【答1】@胡权·工业4.0研究院
@【颜强 － 企业架构咨询】 @王明芬 颜强讲得有一定道理，差别应该是在概念和体系的完整性上。在IT解决方案中，早就有对数据的解决方案，这在西方国家的工业领域更是如此。Fraunhofer把经验总结成理论体系，也许这才是贡献吧。
我在案例评论中写了一段话：Fraunhofer对工业大数据（美国及中国的称谓，但它们发明了一个概念——工业数据空间）的认识，本质上不出奇，但它的确系统性强，具有完整的理论和应用体系，方便进一步推动研究及创新工作，相比之下，国内谈工业大数据比较多，实践工作也比较丰富，可惜缺少了理论和体系上的总结。
@成为发明家（陈辉） 没有理论指导，数据治理，数据管理走不远，欢迎大家总结数据解决方案及理论。
【问2】如何定义数据产品的规格与型号和尺寸？
【答2】
1.这是特殊产品，属性也应该是特殊的。不能和很具像的产品一样。
2.现实中广泛存在数据交易。各种基于数据的有偿服务都可以广泛地归结为数据交易。这些数据交易的共同特性是基于对数据的专业加工，呈现为有偿的数据服务。
3.交易所的共同特性是买家和卖家集中交易，交易物定义明确，交易规则明确，交易的安全性有基本保障。
4.数据资产与其他资产的主要区别。数据资产可以无限制复制，数据资产的所有权很难界定。数据资产的质量需要第三方专业机构评估，否则，数据资产更难于被买卖双方共同认定。数据资产的价值是由对数据资产的加工创造的。这些加工主要包括：数据汇集，数据分类，数据清洗，数据脱敏等。
【问3】区块链技术能否对数据交易有帮助？政府部门的数据如何交易？个人，企业的好处理？工业数据如何交易？
【答3】
@Jeffrey 现在没有什么交易，这种模式看似容易，但实际困难还是在那里的。例如，贵阳不是有一个大数据交易所嘛，但大家都清楚，这个交易不过是一个游戏而已，腾讯跟京东的交易，不就是一家人的交易嘛。
【问4】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长
@胡权•工业4.0研究院 德国交易情况如何？
【答4】@胡权•工业4.0研究院
似乎没有看到这样的交易案例，也算是一个尝试吧，我觉得大家谈的是交易平台，而不是某个交易方式，例如，通过API把数据出售给第三方，这样的方式一直是有的，但是不是需要一个独立的第三方平台，还要看产业竞争发展的情况吧。
【问5】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长
@胡权·工业4.0研究院 区块链与这个有关吗？
【答5】@胡权•工业4.0研究院
有关系，但不是根本上的关系。
专家观点
【观点1】@【颜强 － 企业架构咨询】
数据管理体系的理论研究很多的，见场景方可求方案，这是我个人见解。 似这类产业级的模型，别叫方案，也别说是标准，会误导人的。 称之为【参考模型】最为适当。
【观点2】@刘春光 科技自动化联盟
本人非常同意共享文件中所说的话：数据是产品。既然是产品，就要能够买卖与交换。所以，安全与标准化很重要。这也是我几次参加中德标准化会议时感觉到的。
【观点3】@冯琳-中信
@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长 歪果仁政府提供科研经费，尽量支持500人以下的公司，研发成果必须商品化，通过国会立法来提供保障。创新与贪婪交叉，可能会更快速发展。
@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长 是的，支持的成果除了上交国库以外还要推向市场。
【观点4】@昱辰泰克--尹金国
数据交易有多种方式吧，麦子是按吧卖的，面粉按袋卖，做成馒头面包就按个卖。所以未来的交易不仅在数据生产者，更在数据加工者。
道听途说
物联网数据都可做交易
汽车移动数据六千日圆、紫外线数据一千日圆……当大数据越来越受重视，有业者提出，建立交易平台，让个人产生的、物联网搜集到的信息，都能公开买卖。
一个催生(东京数据交易所)的构想正在启动。今年三月，在自民党的IT战略特别任命委员会议上，现任欧姆龙(Omron)公司技术官宫田喜一郎以民间企业重要关键人物的身分，参加此一非公开会议。当时他表示：和股票交易一样，企业或个人之间的数据交易将会越来越蓬勃，我们要创造这样的流通市场。
文章来源于 工业4.0俱乐部 查看全部
今天的案例分享，是Fraunhofer 工业数据空间参考方案。敬请参与！
【案例介绍】
工业数据空间是一个虚拟的数据空间，所有的企业致力于遵守共同的规则、可靠信任地交换数据、相互结合和共同发展。“工业数据空间联盟”将是这一结构选定领域的试点。
为提供规范的数据处理和可靠的企业数据交换，以实现企业数字化的成功转型，弗劳恩霍夫协会软件和系统技术研究所（ISST）与另外11个弗劳恩霍夫研究所为工业数据空间开发了参考结构模型，其保证数据和服务的数字化主权和参与者的数字独立性。
2015年10月“工业数据空间”的启动使德国向工业数字化又迈近了一步，促进了经济与科技间的交流。协会新任董事长Reinhold Achatz教授提到，工业数据空间让他们确保将具体的经济利益引向研究领域，同时企业应尽快利用项目成果实现转型。
工业数据空间——工业4.0，智能数据和智能服务的下一步结合 [英文]
【项目目标】
工业数据空间的任务在于，平衡企业与德国联邦教育和研究部研究项目间的需求以及建立用例模板的主题门户。同时协会还建立了专门委员会、工作组和活动小组，致力于经济科技标准化问题和认证进程。在政策制定和法规进程中其将参与国家级和国际级尤其是欧洲的研究领域并支持促进数据空间安全的信息活动和培训活动，尤其支持中小企业（KMU）。
【项目内容】
数字化改变了传统产业的平衡和传统商业模式的结构。为确保其竞争力，企业利用了数字化的创新潜能。数据带动的创新主要体现在四个方面：
产品创新：在医药行业健康数据的使用中允许更有效、更独立的药物和治疗方案。由此，医药产品的提供者、医疗保险、公共卫生组织和患者在这个经济系统中共同合作。
服务创新:在交通工具的路线导航中，现代交通管理通过不同数据源的使用实现了路线计算的动态化。
过程创新：零售业通过结合商品流和信息流，避免在超市货架上出现“缺货”情况。所有合作伙伴可随时使用商品的数据（位置、参数等），并共同进行控制和监控。
组织创新：汽车行业的自动化驾驶要求产品、订单数量、运输说明等的基本数据必须由制造商、供应商和物流服务商共同、可靠地管理。
工业数据空间支持企业对创新潜能的使用并提供了基本的数据服务，如数据匿名化、集成服务和“误差数据”的调整，对企业的数字化转变作出了贡献。
数字化是商业模式创新的推动者和促进者。数据是企业成功的关键资源。参与者数据的可靠交换和简单结合是智能服务、创新服务和自动化业务流程的前提条件。在这样的背景下，工业数据空间旨在创造一个可靠的数据空间，实现不同行业不同规模的企业对其数据资源的主动权控制。它不受地域控制，且具有欧洲或国际化倾向。
2015年10月“工业数据空间”的启动使德国向工业数字化又迈近了一步，促进了经济与科技间的交流。协会新任董事长Reinhold Achatz教授提到，工业数据空间让他们确保将具体的经济利益引向研究领域，同时企业应尽快利用项目成果实现转型。
这是工业数据空间的四个特征。
【技术架构】
关于工业数据空间，Fraunhofer也形成了一个技术架构，有兴趣的朋友可以看看这个图片，当然，完整的ppt也在工业4.0创新平台上分享出来了。大家有什么想法，可以在分享的文档后面进行评论。【项目重点】
德国机构在研究工业大数据的时候，跟实际产业需要结合得还不错，Fraunhofer应用工业数据空间的概念和技术，为车联网和共享经济提供了解决方案和支撑。
刨根问底
【问1】@【颜强 － 企业架构咨询】
这给我的感觉是某个企业数据管理架构的一个企业架构蓝图。 个人意见啊，前边的几张图的思路框架，数年前在一家石油公司做过类的的，但理念相似，内容有别。
【答1】@胡权·工业4.0研究院
@【颜强 － 企业架构咨询】 @王明芬 颜强讲得有一定道理，差别应该是在概念和体系的完整性上。在IT解决方案中，早就有对数据的解决方案，这在西方国家的工业领域更是如此。Fraunhofer把经验总结成理论体系，也许这才是贡献吧。
我在案例评论中写了一段话：Fraunhofer对工业大数据（美国及中国的称谓，但它们发明了一个概念——工业数据空间）的认识，本质上不出奇，但它的确系统性强，具有完整的理论和应用体系，方便进一步推动研究及创新工作，相比之下，国内谈工业大数据比较多，实践工作也比较丰富，可惜缺少了理论和体系上的总结。
@成为发明家（陈辉） 没有理论指导，数据治理，数据管理走不远，欢迎大家总结数据解决方案及理论。
【问2】如何定义数据产品的规格与型号和尺寸？
【答2】
1.这是特殊产品，属性也应该是特殊的。不能和很具像的产品一样。
2.现实中广泛存在数据交易。各种基于数据的有偿服务都可以广泛地归结为数据交易。这些数据交易的共同特性是基于对数据的专业加工，呈现为有偿的数据服务。
3.交易所的共同特性是买家和卖家集中交易，交易物定义明确，交易规则明确，交易的安全性有基本保障。
4.数据资产与其他资产的主要区别。数据资产可以无限制复制，数据资产的所有权很难界定。数据资产的质量需要第三方专业机构评估，否则，数据资产更难于被买卖双方共同认定。数据资产的价值是由对数据资产的加工创造的。这些加工主要包括：数据汇集，数据分类，数据清洗，数据脱敏等。
【问3】区块链技术能否对数据交易有帮助？政府部门的数据如何交易？个人，企业的好处理？工业数据如何交易？
【答3】
@Jeffrey 现在没有什么交易，这种模式看似容易，但实际困难还是在那里的。例如，贵阳不是有一个大数据交易所嘛，但大家都清楚，这个交易不过是一个游戏而已，腾讯跟京东的交易，不就是一家人的交易嘛。
【问4】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长
@胡权•工业4.0研究院 德国交易情况如何？
【答4】@胡权•工业4.0研究院
似乎没有看到这样的交易案例，也算是一个尝试吧，我觉得大家谈的是交易平台，而不是某个交易方式，例如，通过API把数据出售给第三方，这样的方式一直是有的，但是不是需要一个独立的第三方平台，还要看产业竞争发展的情况吧。
【问5】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长
@胡权·工业4.0研究院 区块链与这个有关吗？
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有关系，但不是根本上的关系。
专家观点
【观点1】@【颜强 － 企业架构咨询】
数据管理体系的理论研究很多的，见场景方可求方案，这是我个人见解。 似这类产业级的模型，别叫方案，也别说是标准，会误导人的。 称之为【参考模型】最为适当。
【观点2】@刘春光 科技自动化联盟
本人非常同意共享文件中所说的话：数据是产品。既然是产品，就要能够买卖与交换。所以，安全与标准化很重要。这也是我几次参加中德标准化会议时感觉到的。
【观点3】@冯琳-中信
@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长 歪果仁政府提供科研经费，尽量支持500人以下的公司，研发成果必须商品化，通过国会立法来提供保障。创新与贪婪交叉，可能会更快速发展。
@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长 是的，支持的成果除了上交国库以外还要推向市场。
【观点4】@昱辰泰克--尹金国
数据交易有多种方式吧，麦子是按吧卖的，面粉按袋卖，做成馒头面包就按个卖。所以未来的交易不仅在数据生产者，更在数据加工者。
道听途说
物联网数据都可做交易
汽车移动数据六千日圆、紫外线数据一千日圆……当大数据越来越受重视，有业者提出，建立交易平台，让个人产生的、物联网搜集到的信息，都能公开买卖。
一个催生(东京数据交易所)的构想正在启动。今年三月，在自民党的IT战略特别任命委员会议上，现任欧姆龙(Omron)公司技术官宫田喜一郎以民间企业重要关键人物的身分，参加此一非公开会议。当时他表示：和股票交易一样，企业或个人之间的数据交易将会越来越蓬勃，我们要创造这样的流通市场。
文章来源于 工业4.0俱乐部
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机械自动化类 D工业人 2016-09-13 14:09 发表了文章
今天的案例分享，是Fraunhofer 工业数据空间参考方案。敬请参与！
【案例介绍】
工业数据空间是一个虚拟的数据空间，所有的企业致力于遵守共同的规则、可靠信任地交换数据、相互结合和共同发展。“工业数据空间联盟”将是这一结构选定领域的试点。
为提供规范的数据处理和可靠的企业数据交换，以实现企业数字化的成功转型，弗劳恩霍夫协会软件和系统技术研究所（ISST）与另外11个弗劳恩霍夫研究所为工业数据空间开发了参考结构模型，其保证数据和服务的数字化主权和参与者的数字独立性。
2015年10月“工业数据空间”的启动使德国向工业数字化又迈近了一步，促进了经济与科技间的交流。协会新任董事长Reinhold Achatz教授提到，工业数据空间让他们确保将具体的经济利益引向研究领域，同时企业应尽快利用项目成果实现转型。
工业数据空间——工业4.0，智能数据和智能服务的下一步结合 [英文]
【项目目标】
工业数据空间的任务在于，平衡企业与德国联邦教育和研究部研究项目间的需求以及建立用例模板的主题门户。同时协会还建立了专门委员会、工作组和活动小组，致力于经济科技标准化问题和认证进程。在政策制定和法规进程中其将参与国家级和国际级尤其是欧洲的研究领域并支持促进数据空间安全的信息活动和培训活动，尤其支持中小企业（KMU）。
【项目内容】
数字化改变了传统产业的平衡和传统商业模式的结构。为确保其竞争力，企业利用了数字化的创新潜能。数据带动的创新主要体现在四个方面：
产品创新：在医药行业健康数据的使用中允许更有效、更独立的药物和治疗方案。由此，医药产品的提供者、医疗保险、公共卫生组织和患者在这个经济系统中共同合作。
服务创新:在交通工具的路线导航中，现代交通管理通过不同数据源的使用实现了路线计算的动态化。
过程创新：零售业通过结合商品流和信息流，避免在超市货架上出现“缺货”情况。所有合作伙伴可随时使用商品的数据（位置、参数等），并共同进行控制和监控。
组织创新：汽车行业的自动化驾驶要求产品、订单数量、运输说明等的基本数据必须由制造商、供应商和物流服务商共同、可靠地管理。
工业数据空间支持企业对创新潜能的使用并提供了基本的数据服务，如数据匿名化、集成服务和“误差数据”的调整，对企业的数字化转变作出了贡献。
数字化是商业模式创新的推动者和促进者。数据是企业成功的关键资源。参与者数据的可靠交换和简单结合是智能服务、创新服务和自动化业务流程的前提条件。在这样的背景下，工业数据空间旨在创造一个可靠的数据空间，实现不同行业不同规模的企业对其数据资源的主动权控制。它不受地域控制，且具有欧洲或国际化倾向。
2015年10月“工业数据空间”的启动使德国向工业数字化又迈近了一步，促进了经济与科技间的交流。协会新任董事长Reinhold Achatz教授提到，工业数据空间让他们确保将具体的经济利益引向研究领域，同时企业应尽快利用项目成果实现转型。
这是工业数据空间的四个特征。
【技术架构】
关于工业数据空间，Fraunhofer也形成了一个技术架构，有兴趣的朋友可以看看这个图片，当然，完整的ppt也在工业4.0创新平台上分享出来了。大家有什么想法，可以在分享的文档后面进行评论。【项目重点】
德国机构在研究工业大数据的时候，跟实际产业需要结合得还不错，Fraunhofer应用工业数据空间的概念和技术，为车联网和共享经济提供了解决方案和支撑。
刨根问底
【问1】@【颜强 － 企业架构咨询】
这给我的感觉是某个企业数据管理架构的一个企业架构蓝图。 个人意见啊，前边的几张图的思路框架，数年前在一家石油公司做过类的的，但理念相似，内容有别。
【答1】@胡权·工业4.0研究院
@【颜强 － 企业架构咨询】 @王明芬 颜强讲得有一定道理，差别应该是在概念和体系的完整性上。在IT解决方案中，早就有对数据的解决方案，这在西方国家的工业领域更是如此。Fraunhofer把经验总结成理论体系，也许这才是贡献吧。
我在案例评论中写了一段话：Fraunhofer对工业大数据（美国及中国的称谓，但它们发明了一个概念——工业数据空间）的认识，本质上不出奇，但它的确系统性强，具有完整的理论和应用体系，方便进一步推动研究及创新工作，相比之下，国内谈工业大数据比较多，实践工作也比较丰富，可惜缺少了理论和体系上的总结。
@成为发明家（陈辉） 没有理论指导，数据治理，数据管理走不远，欢迎大家总结数据解决方案及理论。
【问2】如何定义数据产品的规格与型号和尺寸？
【答2】
1.这是特殊产品，属性也应该是特殊的。不能和很具像的产品一样。
2.现实中广泛存在数据交易。各种基于数据的有偿服务都可以广泛地归结为数据交易。这些数据交易的共同特性是基于对数据的专业加工，呈现为有偿的数据服务。
3.交易所的共同特性是买家和卖家集中交易，交易物定义明确，交易规则明确，交易的安全性有基本保障。
4.数据资产与其他资产的主要区别。数据资产可以无限制复制，数据资产的所有权很难界定。数据资产的质量需要第三方专业机构评估，否则，数据资产更难于被买卖双方共同认定。数据资产的价值是由对数据资产的加工创造的。这些加工主要包括：数据汇集，数据分类，数据清洗，数据脱敏等。
【问3】区块链技术能否对数据交易有帮助？政府部门的数据如何交易？个人，企业的好处理？工业数据如何交易？
【答3】
@Jeffrey 现在没有什么交易，这种模式看似容易，但实际困难还是在那里的。例如，贵阳不是有一个大数据交易所嘛，但大家都清楚，这个交易不过是一个游戏而已，腾讯跟京东的交易，不就是一家人的交易嘛。
【问4】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长
@胡权•工业4.0研究院 德国交易情况如何？
【答4】@胡权•工业4.0研究院
似乎没有看到这样的交易案例，也算是一个尝试吧，我觉得大家谈的是交易平台，而不是某个交易方式，例如，通过API把数据出售给第三方，这样的方式一直是有的，但是不是需要一个独立的第三方平台，还要看产业竞争发展的情况吧。
【问5】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长
@胡权·工业4.0研究院 区块链与这个有关吗？
【答5】@胡权•工业4.0研究院
有关系，但不是根本上的关系。
专家观点
【观点1】@【颜强 － 企业架构咨询】
数据管理体系的理论研究很多的，见场景方可求方案，这是我个人见解。 似这类产业级的模型，别叫方案，也别说是标准，会误导人的。 称之为【参考模型】最为适当。
【观点2】@刘春光 科技自动化联盟
本人非常同意共享文件中所说的话：数据是产品。既然是产品，就要能够买卖与交换。所以，安全与标准化很重要。这也是我几次参加中德标准化会议时感觉到的。
【观点3】@冯琳-中信
@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长 歪果仁政府提供科研经费，尽量支持500人以下的公司，研发成果必须商品化，通过国会立法来提供保障。创新与贪婪交叉，可能会更快速发展。
@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长 是的，支持的成果除了上交国库以外还要推向市场。
【观点4】@昱辰泰克--尹金国
数据交易有多种方式吧，麦子是按吧卖的，面粉按袋卖，做成馒头面包就按个卖。所以未来的交易不仅在数据生产者，更在数据加工者。
道听途说
物联网数据都可做交易
汽车移动数据六千日圆、紫外线数据一千日圆……当大数据越来越受重视，有业者提出，建立交易平台，让个人产生的、物联网搜集到的信息，都能公开买卖。
一个催生(东京数据交易所)的构想正在启动。今年三月，在自民党的IT战略特别任命委员会议上，现任欧姆龙(Omron)公司技术官宫田喜一郎以民间企业重要关键人物的身分，参加此一非公开会议。当时他表示：和股票交易一样，企业或个人之间的数据交易将会越来越蓬勃，我们要创造这样的流通市场。
文章来源于 工业4.0俱乐部 查看全部
今天的案例分享，是Fraunhofer 工业数据空间参考方案。敬请参与！
【案例介绍】
工业数据空间是一个虚拟的数据空间，所有的企业致力于遵守共同的规则、可靠信任地交换数据、相互结合和共同发展。“工业数据空间联盟”将是这一结构选定领域的试点。
为提供规范的数据处理和可靠的企业数据交换，以实现企业数字化的成功转型，弗劳恩霍夫协会软件和系统技术研究所（ISST）与另外11个弗劳恩霍夫研究所为工业数据空间开发了参考结构模型，其保证数据和服务的数字化主权和参与者的数字独立性。
2015年10月“工业数据空间”的启动使德国向工业数字化又迈近了一步，促进了经济与科技间的交流。协会新任董事长Reinhold Achatz教授提到，工业数据空间让他们确保将具体的经济利益引向研究领域，同时企业应尽快利用项目成果实现转型。
工业数据空间——工业4.0，智能数据和智能服务的下一步结合 [英文]
【项目目标】
工业数据空间的任务在于，平衡企业与德国联邦教育和研究部研究项目间的需求以及建立用例模板的主题门户。同时协会还建立了专门委员会、工作组和活动小组，致力于经济科技标准化问题和认证进程。在政策制定和法规进程中其将参与国家级和国际级尤其是欧洲的研究领域并支持促进数据空间安全的信息活动和培训活动，尤其支持中小企业（KMU）。
【项目内容】
数字化改变了传统产业的平衡和传统商业模式的结构。为确保其竞争力，企业利用了数字化的创新潜能。数据带动的创新主要体现在四个方面：
产品创新：在医药行业健康数据的使用中允许更有效、更独立的药物和治疗方案。由此，医药产品的提供者、医疗保险、公共卫生组织和患者在这个经济系统中共同合作。
服务创新:在交通工具的路线导航中，现代交通管理通过不同数据源的使用实现了路线计算的动态化。
过程创新：零售业通过结合商品流和信息流，避免在超市货架上出现“缺货”情况。所有合作伙伴可随时使用商品的数据（位置、参数等），并共同进行控制和监控。
组织创新：汽车行业的自动化驾驶要求产品、订单数量、运输说明等的基本数据必须由制造商、供应商和物流服务商共同、可靠地管理。
工业数据空间支持企业对创新潜能的使用并提供了基本的数据服务，如数据匿名化、集成服务和“误差数据”的调整，对企业的数字化转变作出了贡献。
数字化是商业模式创新的推动者和促进者。数据是企业成功的关键资源。参与者数据的可靠交换和简单结合是智能服务、创新服务和自动化业务流程的前提条件。在这样的背景下，工业数据空间旨在创造一个可靠的数据空间，实现不同行业不同规模的企业对其数据资源的主动权控制。它不受地域控制，且具有欧洲或国际化倾向。
2015年10月“工业数据空间”的启动使德国向工业数字化又迈近了一步，促进了经济与科技间的交流。协会新任董事长Reinhold Achatz教授提到，工业数据空间让他们确保将具体的经济利益引向研究领域，同时企业应尽快利用项目成果实现转型。
这是工业数据空间的四个特征。
【技术架构】
关于工业数据空间，Fraunhofer也形成了一个技术架构，有兴趣的朋友可以看看这个图片，当然，完整的ppt也在工业4.0创新平台上分享出来了。大家有什么想法，可以在分享的文档后面进行评论。【项目重点】
德国机构在研究工业大数据的时候，跟实际产业需要结合得还不错，Fraunhofer应用工业数据空间的概念和技术，为车联网和共享经济提供了解决方案和支撑。
刨根问底
【问1】@【颜强 － 企业架构咨询】
这给我的感觉是某个企业数据管理架构的一个企业架构蓝图。 个人意见啊，前边的几张图的思路框架，数年前在一家石油公司做过类的的，但理念相似，内容有别。
【答1】@胡权·工业4.0研究院
@【颜强 － 企业架构咨询】 @王明芬 颜强讲得有一定道理，差别应该是在概念和体系的完整性上。在IT解决方案中，早就有对数据的解决方案，这在西方国家的工业领域更是如此。Fraunhofer把经验总结成理论体系，也许这才是贡献吧。
我在案例评论中写了一段话：Fraunhofer对工业大数据（美国及中国的称谓，但它们发明了一个概念——工业数据空间）的认识，本质上不出奇，但它的确系统性强，具有完整的理论和应用体系，方便进一步推动研究及创新工作，相比之下，国内谈工业大数据比较多，实践工作也比较丰富，可惜缺少了理论和体系上的总结。
@成为发明家（陈辉） 没有理论指导，数据治理，数据管理走不远，欢迎大家总结数据解决方案及理论。
【问2】如何定义数据产品的规格与型号和尺寸？
【答2】
1.这是特殊产品，属性也应该是特殊的。不能和很具像的产品一样。
2.现实中广泛存在数据交易。各种基于数据的有偿服务都可以广泛地归结为数据交易。这些数据交易的共同特性是基于对数据的专业加工，呈现为有偿的数据服务。
3.交易所的共同特性是买家和卖家集中交易，交易物定义明确，交易规则明确，交易的安全性有基本保障。
4.数据资产与其他资产的主要区别。数据资产可以无限制复制，数据资产的所有权很难界定。数据资产的质量需要第三方专业机构评估，否则，数据资产更难于被买卖双方共同认定。数据资产的价值是由对数据资产的加工创造的。这些加工主要包括：数据汇集，数据分类，数据清洗，数据脱敏等。
【问3】区块链技术能否对数据交易有帮助？政府部门的数据如何交易？个人，企业的好处理？工业数据如何交易？
【答3】
@Jeffrey 现在没有什么交易，这种模式看似容易，但实际困难还是在那里的。例如，贵阳不是有一个大数据交易所嘛，但大家都清楚，这个交易不过是一个游戏而已，腾讯跟京东的交易，不就是一家人的交易嘛。
【问4】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长
@胡权•工业4.0研究院 德国交易情况如何？
【答4】@胡权•工业4.0研究院
似乎没有看到这样的交易案例，也算是一个尝试吧，我觉得大家谈的是交易平台，而不是某个交易方式，例如，通过API把数据出售给第三方，这样的方式一直是有的，但是不是需要一个独立的第三方平台，还要看产业竞争发展的情况吧。
【问5】@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长
@胡权·工业4.0研究院 区块链与这个有关吗？
【答5】@胡权•工业4.0研究院
有关系，但不是根本上的关系。
专家观点
【观点1】@【颜强 － 企业架构咨询】
数据管理体系的理论研究很多的，见场景方可求方案，这是我个人见解。 似这类产业级的模型，别叫方案，也别说是标准，会误导人的。 称之为【参考模型】最为适当。
【观点2】@刘春光 科技自动化联盟
本人非常同意共享文件中所说的话：数据是产品。既然是产品，就要能够买卖与交换。所以，安全与标准化很重要。这也是我几次参加中德标准化会议时感觉到的。
【观点3】@冯琳-中信
@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长 歪果仁政府提供科研经费，尽量支持500人以下的公司，研发成果必须商品化，通过国会立法来提供保障。创新与贪婪交叉，可能会更快速发展。
@杜玉河 工业4.0俱乐部 秘书长 是的，支持的成果除了上交国库以外还要推向市场。
【观点4】@昱辰泰克--尹金国
数据交易有多种方式吧，麦子是按吧卖的，面粉按袋卖，做成馒头面包就按个卖。所以未来的交易不仅在数据生产者，更在数据加工者。
道听途说
物联网数据都可做交易
汽车移动数据六千日圆、紫外线数据一千日圆……当大数据越来越受重视，有业者提出，建立交易平台，让个人产生的、物联网搜集到的信息，都能公开买卖。
一个催生(东京数据交易所)的构想正在启动。今年三月，在自民党的IT战略特别任命委员会议上，现任欧姆龙(Omron)公司技术官宫田喜一郎以民间企业重要关键人物的身分，参加此一非公开会议。当时他表示：和股票交易一样，企业或个人之间的数据交易将会越来越蓬勃，我们要创造这样的流通市场。
文章来源于 工业4.0俱乐部
