Konzept zur Digitalisierung der Datenverarbeitung aus werkstoffwissenschaftlicher Forschung

Die Digitalisierung hält zunehmend Einzug in das klassische Ingenieurwesen und gerade im Bereich der Werkstoffwissenschaften zeichnen sich bahnbrechende Innovationen durch moderne Methoden der Datenverarbeitung ab. Im Zuge dieser Entwicklungen beschreibt der vorliegende Beitrag ein Konzept zur nachhaltigen Digitalisierung der Verarbeitung von Forschungsdaten, welche im Umfeld werkstoffwissenschaftlicher Forschung anfallen können. Die Forschungsdaten sollen dabei in ihrem gesamten Lebenszyklus nutzbar gemacht und die ""FAIR""-Prinzipien für den Umgang mit ihnen etabliert werden. Hierzu werden semantische Technologien genutzt, die auf Metadaten aufbauen und das den Forschungsdaten zu Grunde liegende Wissen verwertbar machen. Aufgrund ihrer hohen Aussagekraft fördert der Einsatz von Ontologien als Wissensorganisationssystem neben der Erhaltung und Erweiterung von Domänenwissen die Interoperabilität zwischen heterogenen Datenstrukturen und Anwendungen. Hierfür wird ein Graph-basiertes Datenbanksystem vorgeschlagen, welches Ontologie-basiertes Forschungsdatenmanagement ermöglicht. Der exemplarische Lebenslauf einer werkstoff-wissenschaftlichen Probe am Fraunhofer EMI entspringt einer initialen Anforderungsanalyse und dient der durchgängigen Transparenz über den aktuellen bzw. vergangenen Bearbeitungszustandes der Forschungsdaten entlang der vorliegenden Prozesskette.

Digitization is increasingly entering classical engineering disciplines. Especially in the field of materials science, pioneering innovations are characterized by modern methods of data processing. This article describes a concept for the sustainable digitization of the processing of research data, which can accumulate in the field of materials research. In this regard, the whole life cycle of research data must be addressed and the ""FAIR"" principles have to be established. Semantic technologies build on metadata and allow for the exploitation of the knowledge that underlies the research data. Using ontologies as knowledge organization system promotes the preservation and extension of domain knowledge, as well as the interoperability between heterogeneous data structures and applications. A graph database system is proposed that allows for ontology-based research data management. The exemplary life cycle of a materials specimen at Fraunhofer EMI is presented. It originates from an initial requirements analysis and serves the continuous transparency about the current or past state of the research data processing along the given process chain.