Beschreibung
Rückverfolgbarkeitssysteme sind der Schlüssel zu einer intelligenten Fertigung, da sie für Transparenz entlang der Wertschöpfungskette sorgen und eine strukturierte Dokumentation der Produkthistorie ermöglichen. Mit den steigenden regulatorischen und organisatorischen Anforderungen haben sich Rückverfolgbarkeitssysteme über die letzten Jahre von einem Instrument zur Risikominimierung zu einer wesentlichen Säule der Datenrevolution im Kontext von Industrie 4.0 entwickelt. Insbesondere in der Automobilindustrie steigt ihre Bedeutung an, da das Rückverfolgbarkeitssystem es ermöglicht, die Kosten durch eine gezieltere Eingrenzung der Rückrufe zu reduzieren und die Sicherheit der Produkte durch eine schnelle Fehlersuche zu gewährleisten.
In dieser Arbeit wird eine Methodik zur systematischen Modellierung von Rückverfolgbarkeitssystemen vorgestellt. Das entwickelte Modell baut auf einer standardisierten Terminologie auf, die aus Trace Objekten, Trace Links, Trace Akteuren sowie Tracking und Tracing Funktionen besteht, und umfasst sowohl Produktions- als auch Lieferkettendaten. Basierend auf einer Graphdatenbank und einer Blockchain wird das Modell für einen Anwendungsfall aus der Automobilindustrie spezifiziert und ganzheitlich implementiert. Die Graphdatenbank ermöglicht die Verknüpfung semantisch angereicherter und detaillierter Fertigungsdaten, während die Ethereum-basierte Blockchain-Lösung Daten über verschiedene Produktionsstandorte hinweg vernetzt und aggregiert.
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