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Dieses Dokument legt Anforderungen an die Methode zur Identifizierung und Bewertung der zeitlichen Flexibilität von Energieumwandlungsanlagen in Gebäuden und Quartieren fest. Die Methode ermöglicht, diese Anlagen im Hinblick auf Flexibilitätsoptionen zu identifizieren, entsprechend technischer, organisatorischer, systemischer und informationstechnischer Kriterien zu charakterisieren und zu bewerten. Dabei werden verschiedene Anwendungsfelder für Flexibilität im elektrischen Energiemarkt, -netz und -system berücksichtigt. Fähigkeiten der elektrischen Anlagen, dynamisch auf entsprechende Flexibilitätsbedarfe zu reagieren, werden bewertet. Wesentliche Bewertungskriterien sind unter anderem die regelbare Leistung und die Dauer der Leistungsänderung. Es können sowohl Neubauten als auch Bestandsgebäude und -quartiere mit ihren bestehenden Anlagen mit diesem Dokument hinsichtlich Flexibilität bewertet werden. Dieses Dokument kann beispielsweise von Energieberatungen, Energiedienstleistungsunternehmen, planenden Personen, Softwareingenieur*innen und Betreibenden dieser Anlagen angewendet werden. Diese DIN SPEC wurde nach dem PAS-Verfahren erarbeitet. Die Erarbeitung von DIN SPEC nach dem PAS-Verfahren erfolgt in DIN SPEC-Konsortien und nicht zwingend unter Einbeziehung aller interessierten Kreise. Die vorliegende DIN SPEC ging aus dem Projekt "WindNODE - Das Schaufenster für intelligente Energie aus dem Nordosten Deutschlands" im Rahmen der vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Initiative "Schaufenster intelligente Energie - Digitale Agenda für die Energiewende (SINTEG - Förderkennzeichen: 03SIN548)" hervor.
Durch die steigende Vernetzung in produzierenden Unternehmen nimmt die potenzielle Gefahr durch Cyberangriffe zu. Die meisten kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) sind sich heute bewusst, dass hierbei nicht mehr ausschließlich Großkonzerne ein beliebtes Angriffsziel darstellen. Durch automatisierte Malware-Kampagnen und die wachsende Anzahl von Cyberangriffen rücken alle Akteure der Wertschöpfungskette produzierender Unternehmen zunehmend in das Visier von Angreifern – dabei können KMU direkt oder indirekt, zur Schädigung ihrer Partner, angegriffen werden. Die steigende Bedrohungslandschaft ist allerdings nicht die einzige Herausforderung, mit der sich KMU konfrontiert sehen. Besonders schwerwiegend und besorgniserregend ist ihr Umgang mit Cybersicherheit: Viele KMU setzen sich trotz zunehmender Digitalisierung bislang nur unzureichend mit ihrer Cybersicherheit auseinander. Durch die Verschmelzung unterschiedlicher Domänen steigt nicht nur die Komplexität der Technologien, sondern auch die der Prozesse sowie der Organisation in Unternehmen. Die Sicherheit von Systemen definiert sich nicht mehr nur über einzelne Komponenten, sondern durch die Sicherheit des unternehmensübergreifenden Gesamtsystems. Klassische Lösungsansätze zur Absicherung einzelner Komponenten decken die gestiegenen Schutzanforderungen nicht mehr ausreichend ab. Um KMU einen selbständigen und pragmatischen Einstieg in die Thematik zu ermöglichen, muss diese Komplexität beherrschbar gemacht werden. Aus Sicht der Cybersicherheit darf die Komplexität jedoch nicht dadurch reduziert werden, relevante Aspekte zu ignorieren. Es bedarf neuer und angepasster Sichtweisen, die KMU den Einstieg erleichtern.
Die vernetzte Digitalisierung als Befähiger für Intelligente Produkte und datenbasierte Geschäftsmodelle stellt Unternehmen vor zahlreiche und vielfältige Herausforderungen auf dem Weg durch die digitale Transformation. Zur Unterstützung dieser Unternehmen wurden in den vergangenen Jahren diverse Referenzarchitekturmodelle entwickelt. Eine detaillierte Analyse derselben und insbesondere ihrer Nutzung durch Unternehmen zeigte schnell, dass aktuell bestehende Referenzmodelle große Schwächen in der Praxistauglichkeit aufweisen. Mit dem Aachener Digital-Architecture-Management (ADAM) wurde ein Framework entwickelt, das gezielt die Schwächen bestehender Referenzarchitekturen adressiert und ihre Stärken gezielt aufnimmt. Als holistisches Modell, speziell für die Anwendung durch Unternehmen entwickelt, strukturiert ADAM die digitale Transformation von Unternehmen in den Bereichen der digitalen Infrastruktur und der Geschäftsentwicklung ausgehend von den Kundenanforderungen. Systematisch werden Unternehmen dazu befähigt, die Gestaltung der Digitalarchitektur unter Berücksichtigung von Gestaltungsfeldern voranzutreiben. Die Beschreibung der Gestaltungsfelder bietet einen detaillierten Einblick in die wesentlichen Aufgaben auf dem Weg zu einem digital vernetzten Unternehmen. Dabei stellt das Modell nicht nur eine Strukturierungshilfe dar, sondern beinhaltet mit den Gestaltungsfeldern einen Baukasten, um das Vorgehen in der digitalen Transformation zu konfigurieren. Das Vorgehen differenziert zwischen der Entwicklung der Digitalisierungsstrategie und der Umsetzung der Digitalarchitektur. Drei unterschiedliche Case-Studys zeigen zudem auf, wie ADAM in der Industrie konkret genutzt, welche Strukturierungshilfe es leisten und wie die digitale Transformation konfiguriert werden kann. Durch die Breite und Tiefe von ADAM werden Unternehmen befähigt, den Weg der digitalen Transformation systematisch und strukturiert zu bestreiten, ohne die wertschöpfenden Bestandteile der Digitalisierung außer Acht zu lassen. Dies qualifiziert ADAM zu einem nachhaltigkeitsorientierten Framework, da es die wirtschaftliche Skalierung, die bedarfsgerechte Anpassung und die zukunftsgerichtete Robustheit von Lösungsbausteinen in den Fokus der digitalen Transformation rückt.
Daten und Informationen sind die wichtigsten Ressourcen vieler Unternehmen und müssen daher entsprechend geschützt werden. Getrieben durch die erhöhte Vernetzung von Informationstechnologie, die höhere Offenheit infolge datengetriebener Dienstleistungen und eine starke Zunahme an Datenquellen, rücken die Gefahren von Informationsdiebstahl, -manipulation und -verlust in den Fokus von produzierenden Unternehmen. Auf dem Weg zum lern- und wandlungsfähigen Unternehmen kann dies zu einem großen Hindernis werden, da einerseits zu hohe Sicherheitsanforderungen neue Entwicklungen beschränken, andererseits wegen des Mangels an ausreichenden Informationssicherheitskonzepten Unternehmen weniger Innovationen wagen. Deshalb bedarf es individuell angepasster Konzepte für die Bereiche IT-Security, IT-Safety und Datenschutz für vernetzte Produkte, Produktion und Arbeitsplätze. Bei der Entwicklung und Durchsetzung dieser Konzepte steht der Faktor Mensch im Zentrum aller Überlegungen.
In diesem Kapitel wird dargestellt, wie der Faktor Mensch bei der Erstellung von Informationssicherheitskonzepten in verschiedenen Phasen zu beachten ist. Beginnend mit der Integration von Informationssystemen und damit verbundenen Sicherheitsmaßnahmen, über die Administration, bis hin zur Anwendung durch den Endnutzer, werden Methoden beschrieben, die den Menschen, verbunden mit seinem Mehrwert wie auch den Risiken, einschließen. Dabei werden sowohl Grundlagen aufgezeigt als auch Konzepte vorgestellt, mit denen Entscheider in der Unternehmens-IT Leitlinien für die Informationssicherheit festlegen können. (Quelle: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-63758-6_15)
Die Umsetzung von Industrie 4.0, also der umfassenden Digitalisierung und Vernetzung der Produktion, stellt Unternehmen noch immer vor Herausforderungen. In dieser Marktstudie wurde eine bei produzierenden Unternehmen identifizierte Hürde, die IT-Komplexität und deren Management, stärker beleuchtet. Unternehmen, die sich besser aufgestellt sehen, legen in der Regel einen stärkeren Fokus auf verschiedene Aktivitäten.
The development of renewable energies and smart mobility has profoundly impacted the future of the distribution grid. An increasing bidirectional energy flow stresses the assets of the distribution grid, especially medium voltage switchgear. This calls for improved maintenance strategies to prevent critical failures. Predictive maintenance, a maintenance strategy relying on current condition data of assets, serves as a guideline. Novel sensors covering thermal, mechanical, and partial discharge aspects of switchgear, enable continuous condition monitoring of some of the most critical assets of the distribution grid. Combined with machine learning algorithms, the demands put on the distribution grid by the energy and mobility revolutions can be handled. In this paper, we review the current state-of-the-art of all aspects of condition monitoring for medium voltage switchgear. Furthermore, we present an approach to develop a predictive maintenance system based on novel sensors and machine learning. We show how the existing medium voltage grid infrastructure can adapt these new needs on an economic scale.