Data Sharing Framework

Das Projekt wird aus Mitteln des Interreg-Programms „Alpenrhein-Bodensee-Hochrhein“, dessen Mittel vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) und vom Schweizer Bund zur Verfügung gestellt werden, gefördert. (Hintergrundbild: colourbox)

Auf einen Blick

Projektleiter/in : Dr. Jürg Meierhofer, Dr. Helen Vogt
Projektteam : Rodolfo Andres Benedech
Projektstatus : abgeschlossen
Drittmittelgeber : EU und andere Internationale Programme (Interreg Alpenrhein-Bodensee-Hochrhein / Projekt Nr. ABH097)
Kontaktperson : Jürg Meierhofer

Beschreibung

Das Projekt "Data Sharing Framework"; (auch "DSF") setzt sich das Ziel, kleine und mittlere Unternehmen ("KMU") in der Förderregion beim unternehmens- und grenzübergreifenden Austausch von Daten zu unterstützen. Es sollen konkrete Hilfen („Tools“ ) praxisnah und disziplinübergreifend entwickelt werden, um die Hürden des unternehmens- und grenzüberschreitenden Datentransfers zu reduzieren und bestenfalls zu überwinden. Dabei werden Lösungsansätze zu folgenden Fragen erarbeitet: - Wie kann die Datenbasierte Kooperations- und Teilbereitschaft unter KMU gefördert werden? - Wie können KMU durch das Teilen von Daten mehr Nutzen für Produkte und Services generieren? - Wie können Zugang und Vertrauen in Datenkooperationen gefördert werden durch gemeinsame Standards, Data Governance Policies und Vorlagen für Vertragswerke? Das Projekt entwickelt praxistaugliche und KMU-gerechte Tools in folgenden Dimensionen: - Recht: Data Governance-Modelle und Vertragstoolboxen. - Datenbewertung: den Wert von Daten in Ökosystemen quantifizieren und transparent machen - Vertrauen: Handlungsempfehlungen / Instrumente zur Steigerung des Vertrauens in das Datenteilen - Kultur: Instrumente zur Diagnose und Entwicklung einer datengetriebenen Organisationskultur - Sicherheit: Methoden zur Minimierung von IT-Sicherheitsrisiken bei Kooperation zwischen KMU

Weiterführende Informationen

Data Sharing Framework für KMU

Publikationen

Kugler, Petra; Vogt, Helen; Meierhofer, Jürg; Dobler, Martin; Strittmatter, Marc; Treiterer, Manuel; Schick, Sophia,

2024.

Daten im B2B-Ökosystem teilen und nutzen : wie KMU Voraussetzungen schaffen und Hürden überwinden

.

In:

Digitale Plattformen und Ökosysteme im B2B-Bereich.

Wiesbaden:

Springer.

S. 209-240.

Schwerpunkt Business Model Innovation.

Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-658-43130-3_8
Benedech, Rodolfo Andres; Vogt, Helen; Meierhofer, Jürg; Kugler, Petra; Strittmatter, Marc; Dobler, Martin; Meyer, Johanna; Treiterer, Manuel,

2023.

Data Sharing Framework für KMU.

ResearchGate.

Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/publication/376811588_Data_Sharing_Framework_fur_KMU
Meierhofer, Jürg; Benedech, Rodolfo Andres; Schweiger, Lukas,

2023.

Data driven decision support framework for industrial smart services design and operations [Poster].

In:

Bigdeli, Ali Z.; Kohtamäki, Marko; Rabetino, Rodrigo; Baines, Tim, Hrsg.,

The Role of Servitization in Grand Challenges.

Spring Servitization Conference (SSC), Helsinki, Finland, 8-9 May 2023.

Birmingham:

Aston University.

S. 220-221.
Weisskopf, Simon; Meierhofer, Jürg,

2023.

Industrial smart services for circular economy [Paper].

In:

Bigdeli, Ali Z.; Kohtamäki, Marko; Rabetino, Rodrigo; Baines, Tim, Hrsg.,

The Role of Servitization in Grand Challenges.

Spring Servitization Conference (SSC), Helsinki, Finland, 8-9 May 2023.

Birmingham:

Aston University.

S. 54-64.
Meierhofer, Jürg; Kugler, Petra; Vogt, Helen; Dobler, Martin; Benedech, Rodolfo Andres; Strittmatter, Marc; Treiterer, Manuel,

2022.

Improving service value creation for manufacturing SMEs by overcoming data sharing hurdles in ecosystems [Paper].

In:

Bigdeli, Ali; Rapaccini, Mario; Saccani, Nicola; Adrodegari, Federico; Baines, Tim, Hrsg.,

Achieving Net-Zero through Servitization.

Spring Servitization Conference (SSC), Florence, Italy, 9-10 May 2022.

Birmingham:

Aston University.

S. 86-94.

Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-25047
Meierhofer, Jürg,

2022.

Wie produzierende KMU den Wert ihrer Daten erkennen können.

Topsoft-Fachmagazin.

22(1), S. 10-11.

Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-24559
Meierhofer, Jürg; Benedech, Rodolfo Andres; Schweiger, Lukas; Barbieri, Cosimo; Rapaccini, Mario,

2022.

Quantitative modelling of the value of data for manufacturing SMEs in smart service provision [Paper].

In:

Le Dinh, Thắng; Drăgoicea, Monica, Hrsg.,

International Conference on Exploring Service Science (IESS 2.2).

12th International Conference on Exploring Service Science, Geneva (virtual), 16-18 February 2022.

EDP Sciences.

S. 04001.

ITM Web of Conferences ; 41.

Verfügbar unter: https://doi.org/10.1051/itmconf/20224104001
Meierhofer, Jürg,

2022.

Den Wert von Daten bestimmen.

KunststoffXtra .

1-2(2022), S. 30-32.

Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-24530

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