Dateninteroperabilität und Datensouveränität für die Lebensmittelproduktion

Praxisbeispiel und aktuelle Herausforderungen

• Die Lebensmittelindustrie nimmt sowohl volkswirtschaftlich als auch gesellschaftlich eine strategisch wichtige Rolle in der deutschen Wirtschaft ein (185 Mrd. € Umsatz, ca. 618.000 Beschäftigte) . Für die Verarbeitung von Rohstoffen zu standardisierten Produkten mittels physikalischer, biologischer oder chemischer Verfahren sowie die abschließende Qualitätskontrolle werden Daten in großen Mengen erfasst. Eine standort- oder herstellerübergreifende wirtschaftliche Verwertung der Daten wird nur in Teilen auf hoher Aggregationsebene durchgeführt, so dass ein Großteil des Datenwertes ungenutzt bleibt.
• Eine durchgängige Erfassung und Auswertung von Daten würde dem Lebensmittelproduzenten helfen, seine Produktion zu optimieren (lokales Ökosystem). Versteht sich der Lebensmittelproduzent zudem als Datenproduzent, so kann er Datenprodukte anbieten, die auf überregionaler Ebene zu höherwertigen Datenprodukten vernetzt werden (globales Ökosystem). Sie lassen sich zusammen mit Datenprodukten anderer Industrien integrieren, um geographische, ökologische und ökonomische Analysen zu ermöglichen. Dadurch können unterschiedliche Anspruchsgruppen wie Landwirte, Handel und die weiterverarbeitende Industrie Antworten auf Fragen zu Zuständen, Missständen und Prognosen in lokalen Regionen als auch überregional finden. Dies wiederum ermöglicht eine frühzeitige Vorhersage von Preisentwicklungen für Rohstoffe.
• FAST ist ein dezentraler Datenmarktplatz für den Handel von Daten und Algorithmen im Kontext der Lebensmittelproduktion mit der Grundidee einer europäischen, rechtskonformen und souveränen Dateninfrastruktur. Die übergeordnete Zielsetzung von FAST besteht in der Realisierung sogenannter „Data Products as a Service“, die wertvolles Wissen aus Rohdaten abstrahieren und so Erkenntnisse für spezifische Anwendungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Lebensmittelproduktion liefern. Damit lassen sich bspw. gezielte Maßnahmen zur Vermeidung von Lagerengpässen, Optimierungspotenziale hinsichtlich der Nachhaltigkeit sowie eine verbesserte Bedarfsplanung oder die Abschätzung von Kundenbedürfnissen am Markt zur Reduktion von Investitionsrisiken realisieren.
• Mit der Umsetzung des Use Cases FAST würde ein Datenökosystem entstehen, das basierend auf den Marktgegebenheiten und Bedürfnissen der Akteure der Lebensmittelindustrie, nachhaltig eine Plattformökonomie aufbauen und tragen kann. Diese Datenökonomie wird durch neue, dynamische Geschäfts- und Preismodelle sowie eine technische und vertragliche Rahmengestaltung unterstützt. Nur durch innovative, kontextbasierte Preismodelle lassen sich Standards etablieren und ein Anreiz für ihre Nutzung schaffen. So werden potenzielle Rollen und Geschäftsbeziehungen identifiziert und kontextbasierte Preis- und Lizenzmodelle abgeleitet.

Welchen Mehrwert bietet das „Projekt GAIA-X“?

• GAIA-X ermöglicht das sichere Speichern und Anreichern von Daten und gibt die Möglichkeit nicht vor Ort vorhandene Rechenleistung sowie Cloud-Module und KI-Anwendungen zu nutzen, um bestehende Defizite auszugleichen.
• GAIA-X setzt Regeln und Standards für kooperative Ansätze und ermöglicht die Verwendung eines Berechtigungskonzepts zum sicheren und geregelten Zugriff, Teilen, Einbinden und Bereitstellen von Daten, die zuvor nicht zugänglich waren.
• GAIA-X stellt adäquate Regeln und Standards für kooperative Geschäftsmodellansätze zur Verfügung sowie rechtssichere Konzepte der Daten-Monetarisierung, um Komplexität und Kosten der Kommerzialisierung von Daten zu reduzieren.

Patinnen und Paten

• Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Maaß - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
• Dr.-Ing. Sabine Janzen - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
• Hannah Stein - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
• Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (Smart Service Engineering)
• Agrarmarkt Informations-Gesellschaft mbH (AMI)
• Chocoladefabriken Lindt & Sprüngli GmbH
• Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. (FIR), RWTH Aachen
• Software AG
• Universität des Saarlandes