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Kurzfassung Die Digitalisierung verspricht Unternehmen, die Wandlungsfähigkeit und Produktivität bestehender Fertigungssysteme zu fördern. Durch die Komplexität cyber-physischer Produktionssysteme liegen Produktionsdaten jedoch heterogen, unstrukturiert und isoliert vor. Die für eine konkrete Aufgabe oder Fragestellung benötigten Daten werden durch Digitale Schatten zielgerichtet verknüpft, abstrahiert und aggregiert, sodass eine wissensbasierte und echtzeitfähige Entscheidungsfindung in der Produktion möglich wird.

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Due to their growing amount and heterogeneity, we need a precise and standardized understanding about the foundation, structure, and forms of aggregation and especially the use of data and models within the production domain. Our aim is to investigate how to model data elements and static and dynamic relationships as well as their physical resources in the IoP, in a cross-disciplinary life cycle spanning cooperation as a basis for information management, meeting all technical, scientific-ethical, and legal framework conditions. The core solution for this challenge is the use of an adequate set of modeling techniques, transformations, and their integration with digital shadows. This chapter provides a deep insight into relevant concepts that constitute a digital shadow, link it to their semantics defined by appropriate metamodels, and discuss the data and models a digital shadow consists of in four use cases. We show a method to derive digital shadows and introduce their life cycle in relation to the product life cycle. These concepts are the foundation for data and model sharing within digital shadows applicable for worldwide production labs.