Giese, Tim (2023)
Design Data Literacy – Herkunftsmanagement, Nachverfolgung und Souveränität digitaler Entwicklungsdaten.
Technische Universität Darmstadt
Dissertation, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Die durch die Digitalisierung getriebene Generierung und Verarbeitung sehr großer Datenmengen eröffnet neue wirtschaftliche Potentiale zur Effizienzsteigerung sowie für die Entstehung neuer Geschäftsmodelle. Die Entwicklung hin zu einer datenzentrierten Industrie birgt allerdings auch einige Risiken, insbesondere in Bezug auf eine undurchsichtige Datennutzung und -kontrolle, mangelndes Bewusstsein sowie Kenntnis und Transparenz über die Verwendung von Daten. Die trotz der technischen Möglichkeiten bestehenden Unsicherheiten im Umgang mit Daten und der Sicherheit von diesen, hemmen die Weiterentwicklung der Industrie und stellen somit eine große Herausforderung im Bereich der Digitalisierung dar. Die vorliegende Dissertation präsentiert daher ein Konzept zur Erzeugung eines verantwortungsbewussten Umgangs mit Entwicklungsdaten. Dabei wird ein für die Phasen der virtuellen Produktentwicklung durchgängiges Konzept für eine verantwortungsvolle und transparente Generierung und Nutzung von Entwicklungsdaten umgesetzt. Hierfür wird auf die Kerngedanken des Forschungsgebiets der Data Literacy aufgebaut und diese erweitert und auf die Herausforderungen im Umgang mit Daten in der Produktentwicklung angepasst. Im Kern des Konzepts „Design Data Literacy“ wurden hierfür die drei Komponenten Datenprovenienz, Datennachverfolgung und Datensouveränität konzipiert und umgesetzt. Durch Anwendung des Konzepts wird die Identifikation eines Datenursprungs, eine Nachvollziehbarkeit, wohin Entwicklungsdaten verteilt wurden, sowie eine Abfrage, in welchem Datenraum sich Entwicklungsdaten befinden und wer dadurch potentiell Zugriff auf die Daten erhält, ermöglicht.
| Typ des Eintrags: | Dissertation |
|---|---|
| Erschienen: | 2023 |
| Autor(en): | Giese, Tim |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Design Data Literacy – Herkunftsmanagement, Nachverfolgung und Souveränität digitaler Entwicklungsdaten |
| Sprache: | Deutsch |
| Referenten: | Anderl, Prof. Dr.- Reiner ; Stark, Prof. Dr.- Rainer |
| Publikationsjahr: | 2023 |
| Ort: | Düren |
| Verlag: | Shaker Verlag |
| Reihe: | Forschungsberichte aus dem Fachgebiet Datenverarbeitung in der Konstruktion |
| Band einer Reihe: | 73 |
| Kollation: | X, 271 Seiten |
| Datum der mündlichen Prüfung: | 9 Mai 2023 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Die durch die Digitalisierung getriebene Generierung und Verarbeitung sehr großer Datenmengen eröffnet neue wirtschaftliche Potentiale zur Effizienzsteigerung sowie für die Entstehung neuer Geschäftsmodelle. Die Entwicklung hin zu einer datenzentrierten Industrie birgt allerdings auch einige Risiken, insbesondere in Bezug auf eine undurchsichtige Datennutzung und -kontrolle, mangelndes Bewusstsein sowie Kenntnis und Transparenz über die Verwendung von Daten. Die trotz der technischen Möglichkeiten bestehenden Unsicherheiten im Umgang mit Daten und der Sicherheit von diesen, hemmen die Weiterentwicklung der Industrie und stellen somit eine große Herausforderung im Bereich der Digitalisierung dar. Die vorliegende Dissertation präsentiert daher ein Konzept zur Erzeugung eines verantwortungsbewussten Umgangs mit Entwicklungsdaten. Dabei wird ein für die Phasen der virtuellen Produktentwicklung durchgängiges Konzept für eine verantwortungsvolle und transparente Generierung und Nutzung von Entwicklungsdaten umgesetzt. Hierfür wird auf die Kerngedanken des Forschungsgebiets der Data Literacy aufgebaut und diese erweitert und auf die Herausforderungen im Umgang mit Daten in der Produktentwicklung angepasst. Im Kern des Konzepts „Design Data Literacy“ wurden hierfür die drei Komponenten Datenprovenienz, Datennachverfolgung und Datensouveränität konzipiert und umgesetzt. Durch Anwendung des Konzepts wird die Identifikation eines Datenursprungs, eine Nachvollziehbarkeit, wohin Entwicklungsdaten verteilt wurden, sowie eine Abfrage, in welchem Datenraum sich Entwicklungsdaten befinden und wer dadurch potentiell Zugriff auf die Daten erhält, ermöglicht. |
| Freie Schlagworte: | Data Literacy, Datenverarbeitung, Konstruktion |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 16 Fachbereich Maschinenbau 16 Fachbereich Maschinenbau > Fachgebiet Product Life Cycle Management (PLCM) |
| Hinterlegungsdatum: | 04 Okt 2023 05:29 |
| Letzte Änderung: | 04 Okt 2023 05:29 |
| PPN: | 511860048 |
| Referenten: | Anderl, Prof. Dr.- Reiner ; Stark, Prof. Dr.- Rainer |
| Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: | 9 Mai 2023 |
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