Praxiswissen auf den Punkt gebracht.
Kundenservice: 0931 4170-472 | Hilfe
logo
  • Meine Produkte
    Bitte melden Sie sich an, um Ihre Produkte zu sehen.
Menu Menu
MyIww MyIww

    • · Fachbeitrag · Industrial Internet of Things

    „need to know“: Rechtliche Rahmenbedingungen für Big-Data- und/oder IoT-Anwendungen

    von RA Dr. Oliver M. Habel, tecLEGAL Habel Rechtsanwälte, München

    | Die Frage nach Rechten an oder ein Recht auf Zugriff auf maschinen- und personenbezogene Daten ist bei Big Data- und IoT-Anwendungen rechtlich noch nicht geklärt. Wie können diese Angebote vertragsrechtlich erfasst werden? Die engen rechtlichen Bindungen bei der Vertragsgestaltung durch das AGB-Recht im BGB können einer interessengerechten Verteilung der Verantwortlichkeiten zwischen dem Anbieter und dem Nachfrager von Big Data- und IoT-Anwendungen bei den Gewährleistungs- und Haftungsregelungen entgegenstehen. Erforderliche Standardisierungen und Interoparabilitäten sind noch offen. Dieser Beitrag gibt einen Überblick zu den rechtlichen Themen als „need to know“. |

    1. Ein Beispiel aus dem Maschinen- und Anlagenbau

    Ein Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau bietet Geräte und Maschinen, deren Wartung und Pflege sowie den Verkauf von Ersatz- und Verschleißteilen auch international an (nachfolgend „Hersteller“). Service-Leistungen erfolgen vielfach über einen Remote-Zugang des Herstellers vom Geschäftssitz in Deutschland zu den Geräten/Maschinen bei den Kunden. Neben den allgemeinen branchenspezifischen Erfahrungen sowie dem speziellen technischen und kaufmännischen Know-how des Herstellers hat dieser per Remote Zugriff auf Maschinen- und potenziell auch auf personenbezogene Daten aus dem Betrieb der Anlage von seinen Kunden.

     

    Bild: © IWW Institut

     

    Der Umfang von Maschinendaten ist um das Vielfache gewachsen, nachdem der Hersteller in den letzten zwei Jahren vielfach Sensoren und andere Datenerfassungseinrichtungen bis in die Kugellager und Beschichtungen der Geräte/Maschinen installiert hat. Diese Datenfülle soll nicht nur für den jeweiligen Kunden ausgewertet werden, sondern auch zu Datenbanken ausgebaut werden, in denen ebenfalls die unstrukturierten Daten durch Einsatz von Analyse-Tools in Kennzahlen und Vergleichswerte umgewandelt werden.