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Das Forschungsprojekt Data Sharing Framework untersuchte Data Sharing im Kontext von datenbasierten Services und Produkten in Ökosystemen aus fünf Perspektiven: Kultur, Vertrauen, Wert, Recht & Governance, Sicherheit. Die Forschungsergebnisse bestätigen die Relevanz dieser Perspektiven und es hat sich gezeigt, dass diese Aspekte sowohl Barrieren als auch Treiber für Datennutzung und -austausch zwi- schen Unternehmen darstellen.
Ausgangspunkt waren die folgenden forschungs- und praxisleitenden Annahmen:
• These 1: KMU können durch die Nutzung und das
Teilen von Daten Mehrwerte in Form neuer Produkte und Services generieren. Aus wissenschaftlicher Sicht liegt der Fokus des Themas Daten und Data Science bisher überwiegend auf der technischen Umsetzung datenintensiver Geschäftsmodelle und Kooperationen durch die Unternehmen.
• These 2: Die technische Umsetzung ist eine notwendige Bedingung für die datenbasierte Leistun- gen, sie reicht jedoch nicht aus, um eine Kooperations- und Teilbereitschaft bei KMU hinsichtlich ihrer Daten (Daten-Teilbereitschaft) auszulösen. Zahlreiche Stakeholder zögern, Daten zu teilen, vor allem in einem grenzüberschreitenden Kontext, wie z.B. in der Programmregion.
• These 3: KMU benötigen Data Access und Data Trust Strukturen, um mögliche Kooperationspotenziale tatsächlich zu heben. Dies erfordert u.a. gemeinsa- me Standards, ein annäherndes Verständnis vom Wert der Daten, Data-Governance in Kombination mit zu definierenden Trust-Standards, welche die erforderliche formelle und informelle Sicherheit bieten.
Nachfolgend wird ein Überblick über die hieraus hervorgegangenen Ergebnisse gegeben:
Kultur
Die Perspektive der Organisationskultur stellt das Denken und Handeln im Unternehmen und im Ökosystem in den Mittelpunkt. Eine Organisationskultur, welche die Arbeit mit Daten, Data Science Praktiken und vor allem das Teilen von Daten ermöglicht, stellt Daten in den Mittelpunkt des Wertschöpfungsprozesses. Dies erfordert eine generelle Sensibilisierung
für das Thema Daten, durchlässige Grenzen im und zwischen Unternehmen, ebenso wie ein neues Verständnis von Rollen, Strukturen und Prozessen im Unternehmen.
Vertrauen
Das Vertrauen ist im Ökosystem von großer Bedeutung. Das Einbeziehen von internen Stakeholdern und das Starten mit kleineren Pilotprojekten wird vorgeschlagen, um Vertrauen innerhalb der Organisation und mit externen Partnern zu schaffen.
Wert
Als notwendige Voraussetzung wird der Wert der Daten hervorgehoben. Unternehmen sollten den potenziellen Wert der Datenflüsse kennen, bevor sie sich entscheiden, ob sie diese Daten teilen und nutzen möchten. Es wird empfohlen, eine grobe Quanti- fizierung des Wertflusses vorzunehmen oder gegebe- nenfalls eine detailliertere Analyse durchzuführen.
Recht & Governance
Für die Berücksichtigung rechtlicher Rahmenbedingungen gemeinsamer Datennutzung sollten Organisationen zunächst eine interne Data Governance etablieren, um auf neue regulatorische Entwicklungen reagieren zu können. Die Einrichtung von Data-Asset-Management, Data-IP und -Compliance-Ma-nagement und Data-Contract-Management wird hier empfohlen.
Datensicherheit
Im Sicherheitskontext sind Methoden zur Gewährleistung der Datenintegrität, Privatsphäre und Sicherheit entscheidend. Es wird empfohlen, einen kollaborativen Ansatz zur Implementierung von Sicherheitsstandards zu verfolgen und dabei IKT-Experten einzubeziehen. Anfänglich können Best Practices ausreichen, aber längerfristig sollte eine kontinuierliche Sicherheitsrisikobewertung und Ge- schäftsprozessintegration angestrebt werden.
Creating a schedule to perform certain actions in a realworld environment typically involves multiple types of uncertainties. To create a plan which is robust towards uncertainties, it must stay flexible while attempting to be reliable and as close to optimal as possible. A plan is reliable if an adjustment to accommodate for a new requirement causes only a few disruptions. The system needs to be able to adapt to the schedule if unforeseen circumstances make planned actions impossible, or if an unlikely event would enable the system to follow a better path. To handle uncertainties, the used methods need to be dynamic and adaptive. The planning algorithms must be able to re-schedule planned actions and need to adapt the previously created plan to accommodate new requirements without causing critical disruptions to other required actions.
Redundanz und Varietät
(2023)
Ausrechnen oder aushandeln?
(2023)
Vast amounts of oily wastewater are byproducts of the petrochemical and the shipping industry and to this day frequently discharged into water bodies either without or after insufficient treatment. To alleviate the resulting pollution, water treatment processes are in great demand. Bubble column humidifiers (BCHs) as part of humidification–dehumidification systems are predestined for such a task, since they are insensitive to different feed liquids, simple in design and have low maintenance requirements. While humidification in a bubble column has been investigated plentiful for desalination, a systematic investigation of oily wastewater treatment is missing in literature. We filled this gap by analyzing the treatment of an oil–water emulsion experimentally to derive recommendations for future design and operation of BCHs. Our humidity measurements indicate that the air stream is always saturated after humidification for a liquid height of only 10 cm. A residual water mass fraction of 3.5 wt% is measured after a batch run of six hours. Furthermore, continuous measurements show that an increase in oil mass fraction leads to a decrease in system productivity especially for high oil mass fractions. This decrease is caused by the heterogeneity of the liquid temperature profile. A lower liquid height mitigates this heterogeneity, therefore decreasing the heat demand and improving the overall efficiency. The oil content of the produced condensate is below 15 ppm, allowing discharge into various water bodies. The results of our systematic investigation prove suitability and indicate a strong future potential for the use of BCHs in oily wastewater treatment.