Studien 2021
Monetarisierung industrieller Daten
![Businessman making presentation with his colleagues and business strategy digital layer effect at the office as concept Zwei Leute planen eine Präsentation mit verschiedenen Grafiken](/de/ergebnisse/monetarisierung-industrieller-daten/jcr:content/fixedContent/pressArticleParsys/textwithasset/imageComponent/image.img.jpg/1657276861541/Fotolia-114200851-teaser.jpg)
Motivation und Herausforderung
- Daten werden in verschiedenen Wertschöpfungsstufen erzeugt, aber nicht durchgängig verknüpft
- Die Kombination von Nutzenpotenzialen der Industriedaten aus verschiedenen Quellen kann zu wertvollen Erkenntnissen führen, wird aber noch nicht monetarisiert
Ziel
- Akteure der Wertschöpfungskette: Identifikation von generischen Rollen
- Nutzenpotenziale von Maschinensensor-Daten: Identifikation des Nutzenpotenzials, welches verschiedene Datenquellen liefern (Sensoren, Manufacturing Execution System etc.)
- Mehrwert der Datenanalyse: Identifikation geeigneter Machine Learning- / Analytics-Modelle zur Wertgenerierung
- Mehrwert Monetarisierung: Abgleich der Wertbeiträge und Entwicklung von Strategien zur Erzielung nutzenorientierter Umsätze