TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - Vom Experiment zur semantischen Wissensrepräsentation: Datenstandards und Interoperabilität in der Materialcharakterisierung N2 - Im Zeitalter der digitalen Transformation rückt die strukturierte Erfassung und semantische Verknüpfung von Materialcharakterisierungsdaten immer stärker in den Fokus, um eine effiziente Nutzung über Disziplin- und Projektgrenzen hinweg zu gewährleisten. Dabei bilden etablierte Datenstandards und semantische Technologien sowie Ontologien die Grundlage für eine nach FAIR-Kriterien aufgebaute Dateninfrastruktur, die sowohl maschinenlesbare als auch nachvollziehbare Wissensrepräsentationen ermöglicht. In dieser Präsentation sollen Prinzipien interoperabler Datenarchitekturen erläutert werden, wobei auf die Bedeutung normkonformer Modelle und semantischer Konzeptualisierungen eingegangen wird. Dabei wird der steigende Bedarf an verlässlichen, reproduzierbaren und wiederverwendbaren Daten im Bereich der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik adressiert, der insbesondere die Materialcharakterisierung und Werkstoffprüfung vor neue Herausforderungen stellt. Hinsichtlich der angestrebten Möglichkeiten zum erleichterten Datenaustausch kommen einheitlichen Datenformaten und -beschreibungen eine besondere Bedeutung zu. Anhand ausgewählter Publikationen und Demonstratoren wird aufgezeigt, wie Ontologien als verbindende Zwischenschicht unterschiedliche Material- und Verfahrensdomänen konsistent abbilden und zusammenführen können. Ein praktischer Anwendungsfall verdeutlicht die RDF-basierte Repräsentation von Zugversuchsdaten und deren Einbettung in ein Triple-Store-Datenbank-Umfeld. Hierbei fließen Erfahrungen aus der Entwicklung und Anwendung der PMD Core Ontology (PMDco) sowie normenkonformer Ontologien (z.B. Tensile Test Ontology, TTO) ein, welche im Rahmen des Projektes Plattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) erstellt und betrachtet wurden. Darüber hinaus werden weitere methodische Ansätze und Entwicklungen aus diesem Projekt illustriert. T2 - Tagung Werkstoffprüfung 2025 CY - Dresden, Germany DA - 27.11.2025 KW - Wissensrepräsentation KW - Ontologie KW - Werkstoffprüfung KW - Digitale Transformation KW - Interoperabilität PY - 2025 AN - OPUS4-64944 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - Towards Structured Data Spaces: Prototypical Application of Semantic Technologies as a Driver for Innovation in Materials Science N2 - In the pursuit of advancing development and digitalization within materials science, ensuring quality assurance, interoperability, and adherence to FAIR principles is significant. To address these aspects, semantic technologies are employed for storage, processing, and contextualization of data, offering machine-actionable and human-readable knowledge representations crucial for data management. This presentation showcases the prototypical application of generic approaches of knowledge representation in materials science. It includes the design and documentation of graph patterns that may be compiled into rule-based semantic shapes. The development and application of the PMD Core Ontology 3.0 (PMDco 3.0) tailored for materials science is highlighted. Its integration into daily lab life is demonstrated through its functional incorporation into electronic lab notebooks (ELN). Examples of material processing and standardized mechanical testing illustrate how knowledge graph operations enhance ELN capabilities, providing a generalizable unified approach for managing diverse experimental data from different sources with automation potentials. T2 - TMS Specialty Congress 2025 CY - Anaheim, CA, USA DA - 15.06.2025 KW - Semantic Data KW - Data Integration KW - Digitalization KW - Data Interoperability KW - Plattform MaterialDigital PY - 2025 AN - OPUS4-63401 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - Ansätze zur digitalen Wissensrepräsentation aus der Plattform MaterialDigital (PMD) N2 - Die Digitalisierung von Materialien und Prozessen stellt eine große Herausforderung dar, die nur durch eine Bündelung der Bemühungen aller Beteiligten in diesem Bereich erreicht werden kann. Bei einer derartigen digitalen Beschreibung spielen Datenanalysemethoden, eine Qualitätssicherung von Prozessen inklusive Input- und Output-Daten sowie die Interoperabilität zwischen Anwendungen nach den FAIR-Prinzipien eine wichtige Rolle. Dies umfasst das Speichern, Verarbeiten und Abfragen von Daten in einer vorzugsweise standardisierten Form (Beteiligung von Normungsgremien). Zur Bewältigung dieser Herausforderung ist eine mit allen Stakeholdern konsistente Kontextualisierung der Materialdaten anzustreben, d.h. alle erforderlichen Informationen über den Zustand des Materials einschließlich produktions- und anwendungsbezogener Änderungen müssen über eine einheitliche, maschinenlesbare Beschreibung verfügbar gemacht werden. Dazu werden Wissensrepräsentationen und Konzeptualisierungen ermöglichende Ontologien verwendet. Eine zentrale Betrachtungsweise in diesem Zusammenhang ist die Realisierung von (automatisierten) Datenpipelines, die eine Beschreibung und Verfolgung von Daten ausgehend von ihrer Erzeugung, bspw. in einem Messgerät, bis zu ihrer globalen Verwendung in möglicherweise verschiedenen Kontexten beinhalten. Erste Bemühungen und Ansätze zu diesen Problemstellungen führten im Projekt Innovations-Plattform Material Digital (PMD, materialdigital.de) zur Erstellung von Anwendungsontologien, die Prozesse und Testmethoden explizit beschreiben. Dabei wurde u.a. der Zugversuch an Metallen bei Raumtemperatur nach ISO 6892-1 ontologisch beschrieben. Diese als Beispiel dienende Ontologieentwicklung wird in dieser Präsentation vorgestellt. Weiterhin wurde, ausgehend von der domänenspezifischen Entwicklung von Anwendungsontologien, eine Kernontologie erstellt, die eine übergeordnete Verbindung von ontologischen Konzepten aufgrund der Verwendung gleichen Vokabulars und semantischer Verknüpfungen erlaubt. Diese sowie die das PMD-Projekt selbst werden ebenfalls in dieser Präsentation vorgestellt. T2 - DVM Workshop: Grundlagen und Beispiele zur Digitalisierung für die Materialforschung und -prüfung CY - Online meeting DA - 19.10.2021 KW - Plattform Material Digital (PMD) KW - Ontologie KW - Zugversuch KW - Wissensrepräsentation KW - Semantic Web PY - 2021 AN - OPUS4-53565 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - Towards digitalization of materials in PMD: An application ontology of the tensile test N2 - Due to the diversity of materials and the processes associated with their production and use, the complexity of the lifecycles of materials and the multitude of academic and industrial researchers participating in generation of data for material design impose a huge challenge. The topical goal of digitalizing materials and processes can only be adequately addressed by consolidating the efforts of all stakeholders in this field. There are many scattered activities, but there is a demand for an elimination of redundancies as well as an advance in acceptance and a common basis in the digitalization of materials. Furthermore, data analysis methods play an important role in both, the experimental and simulation-based digital description of materials, but they have been poorly structured so far. Therefore, the two joint projects Platform Material Digital (PMD, materialdigital.de) and Materials open Laboratory (Mat-o-Lab, matolab.de) aim to contribute to a standardized description of data processing methods in materials research. Besides stimulating the formation of a collaborative community in this respect, their main technical goals are the quality assurance of the processes and the output data, the acquisition and definition of their accuracy as well as the interoperability between applications. In this regard, data management in accordance with the FAIR (findability, accessibility, interoperability, reuseability) principles is addressed. There is a common agreement in the scientific community following current discussions that data is supposed to be conform to these principles. This includes storage, processing and querying of data in a preferably standardized form. To meet the challenge to contextualize material data in a way that is consistent with all stakeholders, all necessary information on the condition of the material including production and application-related changes have to be made available via a uniform, machine-readable description. For this purpose, ontologies are to be used since they allow for machine-understandable knowledge representations and conceptualizations that are needed for data management and the digitalization in the field of materials science. As first efforts in PMD and Mat-o-Lab, application ontologies are created to explicitly describe processes and test methods. Thereby, the well-known tensile test of metals at room temperature was described ontologically in accordance with the respective ISO standard 6892-1:2019-11. The efforts in creating this tensile test application ontology are shown in this presentation. Especially, the path of ontology development based on standards to be pursued is focused, which is in accordance with the generic recommendations for ontology development and which is supposed to be exemplary for the creation of other application ontologies. T2 - VirtMet: 1st International Workshop on Metrology for Virtual Measuring Instruments and Digital Twins CY - Online meeting DA - 21.09.2021 KW - Platform Material Digital (PMD) KW - Ontology KW - Tensile test KW - Standard KW - Ontology development PY - 2021 AN - OPUS4-53481 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - Zugversuchsdaten FAIR integriert: Von der normenkonformen Ontologie bis zu interoperablen Daten im Triple Store N2 - Mit der Digitalisierung von Materialien und Prozessen ist ein Paradigmenwechsel in der Materialentwicklung, -gestaltung und -optimierung verbunden, welcher gleichermaßen vielseitige Möglichkeiten eröffnet und eine große Herausforderung darstellt. Insbesondere sind bei den Digitalisierungsbestrebungen die Qualitätssicherung von Prozessen und Ausgabedaten sowie die Interoperabilität zwischen Anwendungen nach FAIR-Prinzipien (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability) sicherzustellen. Dies umfasst die Speicherung, Verarbeitung und Abfrage von Daten in möglichst standardisierter Form, wobei entsprechend auch Normungs- und Standardisierungsgremien beteiligt werden müssen. Um der Herausforderung gerecht zu werden, Materialdaten für alle Beteiligten konsistent zu kontextualisieren, müssen alle notwendigen Informationen zum Zustand des Materials inklusive produktions- und anwendungsbedingter Veränderungen über eine einheitliche, maschinenlesbare Beschreibung verfügbar gemacht werden. Hierfür sollen Ontologien genutzt werden, da sie maschinenverständliche und -interpretierbare Wissensrepräsentationen durch semantische Konzeptualisierungen ermöglichen, die für das Datenmanagement und die Digitalisierung im Bereich der Materialwissenschaften benötigt werden. Dieses hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien wird in den Projekten Innovationsplattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) und Materials-open-Lab (Mat-o-Lab, matolab.org) adressiert. Diese beiden unter der Beteiligung der Bundeanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) durchgeführten Projekte wurden auf der 39. Vortrags- und Diskussionstagung „Werkstoffprüfung“ (2021) grundlegend vorgestellt. In dieser Präsentation sollen die Weiterentwicklungen hinsichtlich der Speicherung von Zugversuchsdaten gemäß einer normenkonformen ontologischen Repräsentation vorgestellt werden. Das umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verknüpfung von Ontologie und Daten. Letztendlich können die entsprechenden Daten in einem Triple Store abgelegt und abgefragt werden. Die übliche Standardisierung von mechanischen Prüfverfahren im Bereich der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik dient als solide Grundlage für die Ontologieentwicklung. Daher wurde der Zugversuch von Metallen bei Raumtemperatur nach DIN EN ISO Norm 6892-1:2019-11 als einer der ersten Anwendungsfälle in den genannten Projekten ausgewählt. Die Betrachtung und Beschreibung des Zugversuchs beinhaltet sowohl dessen ontologische Darstellung als auch eine exemplarische Datengenerierung. Die semantische Verbindung von Ontologie und Daten führt zu Interoperabilität und einer verbesserten Abfragefähigkeit. T2 - Tagung Werkstoffprüfung 2022 CY - Dresden, Germany DA - 27.10.2022 KW - Ontologie KW - Semantisches Web KW - Wissensrepräsentation KW - Digitalisierung KW - Zugversuch PY - 2022 AN - OPUS4-56130 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - FAIR data in PMD: Development of MSE mid-level and standard-compliant application ontologies N2 - The efforts taken within the project ‘platform MaterialDigital’ (PMD, materialdigital.de) to store FAIR data in accordance with a standard-compliant ontological representation (‘application ontology’) of a tensile test of metals at room temperature (ISO 6892-1:2019-11) will be presented. This includes the path from developing an ontology in accordance with the respective standard, converting ordinary data obtained from standard tests into the interoperable RDF format, up to connecting the ontology and data. The semantic connection of the ontology and data leads to interoperability and an enhanced ability of querying. For further reusability of data and knowledge semantically stored, the PMD core ontology (PMDco) was developed, which is a mid-level ontology in the field of MSE. The semantic connection of the tensile test application ontology to the PMDco is also presented. Moreover, Ontopanel, a tool for domain experts facilitating visual ontology development and mapping for FAIR data sharing in MSE, is introduced briefly. T2 - World Congress on Integrated Computational Materials and Engineering (ICME) CY - Orlando, Florida, USA DA - 21.05.2023 KW - Digitalization KW - Semantic Web Technologies KW - FAIR KW - Data Interoperability KW - PMD Core Ontology KW - Tensile Test Ontology PY - 2023 AN - OPUS4-57549 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - Seamless Science in Platform MaterialDigital (PMD): Demonstration of Semantic Data Integration as Good Practices N2 - Following the new paradigm of materials development, design, and optimization, digitalization is the main goal in materials sciences and engineering (MSE) which imposes a huge challenge. In this respect, the quality assurance of processes and output data as well as the interoperability between applications following FAIR principles are to be ensured. For storage, processing, and querying of data in contextualized form, Semantic Web technologies (SWT) are used since they allow for machine-actionable and human-readable knowledge representations needed for data management, retrieval, and (re)use. The project ‘platform MaterialDigital’ (PMD) aims to bring together and support interested parties from both industrial and academic sectors in a sustainable manner in solving digitalization tasks and implementing digital solutions. Therefore, the establishment of a virtual material data space and the systematization of the handling of hierarchical, process-dependent material data are focused. Core points to be dealt with are the development of agreements on data structures and interfaces implemented in distinct software tools and to offer users specific support in their projects. Furthermore, the platform contributes to a standardized description of data processing methods in materials research. In this respect, selected MSE methods are semantically represented on a prototypical basis which are supposed to serve as best practice examples with respect to knowledge representation and the creation of knowledge graphs used for material data. Accordingly, this poster presentation illustrates demonstrators developed and deployed within the PMD project. Semantically anchored using the mid-level PMD Core Ontology (PMDco), they address data transformation leading to a novel data management which is based on semantic integrated data. The PMD data acquisition pipeline (DAP), which is fueled by traditional, diverse data formats, and a pipeline applying an electronic laboratory notebook (ELN) as data source are displayed. Additionally, the efficient combination of diverse datasets originating from different sources is demonstrated by the representation of a use case dealing with the well-known Orowan relation. T2 - Materials Science and Engineering Congress 2024 CY - Darmstadt, Germany DA - 24.09.2024 KW - Semantic Data KW - Data Integration KW - Digitalization KW - Demonstrators PY - 2024 AN - OPUS4-61136 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Bayerlein, Bernd A1 - Waitelonis, Jörg A1 - Birkholz, Henk A1 - Jung, Matthias A1 - Schilling, Markus A1 - v. Hartrott, Philipp A1 - Bruns, Marian A1 - Schaarschmidt, Jörg A1 - Beilke, Kristian A1 - Mutz, Marcel A1 - Nebel, Vincent A1 - Königer, Veit A1 - Beran, Lisa A1 - Kraus, Tobias A1 - Vyas, Akhilesh A1 - Vogt, Lars A1 - Blum, Moritz A1 - Ell, Basil A1 - Chen, Ya‐Fan A1 - Waurischk, Tina A1 - Thomas, Akhil A1 - Durmaz, Ali Riza A1 - Ben Hassine, Sahar A1 - Fresemann, Carina A1 - Dziwis, Gordian A1 - Beygi Nasrabadi, Hossein A1 - Hanke, Thomas A1 - Telong, Melissa A1 - Pirskawetz, Stephan A1 - Kamal, Mohamed A1 - Bjarsch, Thomas A1 - Pähler, Ursula A1 - Hofmann, Peter A1 - Leemhuis, Mena A1 - Özçep, Özgür L. A1 - Meyer, Lars‐Peter A1 - Skrotzki, Birgit A1 - Neugebauer, Jörg A1 - Wenzel, Wolfgang A1 - Sack, Harald A1 - Eberl, Chris A1 - Portella, Pedro Dolabella A1 - Hickel, Tilmann A1 - Mädler, Lutz A1 - Gumbsch, Peter T1 - Concepts for a Semantically Accessible Materials Data Space: Overview over Specific Implementations in Materials Science N2 - This article describes advancements in the ongoing digital transformation in materials science and engineering. It is driven by domain‐specific successes and the development of specialized digital data spaces. There is an evident and increasing need for standardization across various subdomains to support science data exchange across entities. The MaterialDigital Initiative, funded by the German Federal Ministry of Education and Research, takes on a key role in this context, fostering collaborative efforts to establish a unified materials data space. The implementation of digital workflows and Semantic Web technologies, such as ontologies and knowledge graphs, facilitates the semantic integration of heterogeneous data and tools at multiple scales. Central to this effort is the prototyping of a knowledge graph that employs application ontologies tailored to specific data domains, thereby enhancing semantic interoperability. The collaborative approach of the Initiative's community provides significant support infrastructure for understanding and implementing standardized data structures, enhancing the efficiency of data‐driven processes in materials development and discovery. Insights and methodologies developed via the MaterialDigital Initiative emphasize the transformative potential of ontology‐based approaches in materials science, paving the way toward simplified integration into a unified, consolidated data space of high value. KW - Semantic Interoperability KW - Data Spaces KW - Integration Workflows KW - MaterialDigital PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-622952 DO - https://doi.org/10.1002/adem.202401092 SN - 1527-2648 SP - 1 EP - 25 PB - Wiley-VCH CY - Weinheim AN - OPUS4-62295 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - Crafting High-Quality, Reliable, and FAIR Data: From Metadata, Schema and Ontologies to Data Management and Knowledge Transfer N2 - Following the new paradigm of materials development, design and optimization, digitalization is the main goal in materials sciences (MS) which imposes a huge challenge. In this respect, the quality assurance of processes and output data as well as the interoperability between applications following FAIR (findability, accessibility, interoperability, reusability) principles are to be ensured. For storage, processing, and querying of data in contextualized form, Semantic Web Technologies (SWT) are used since they allow for machine-actionable and human-readable knowledge representations needed for data management, retrieval, and (re)use. In this respect, the motivation for digital transformation in materials sciences stemming from the need to handle the ever-increasing volume and complexity of data will be elaborated on. By embracing digital tools and methodologies, researchers can enhance the efficiency, accuracy, and reproducibility of their work. The benefits of digital transformation in materials sciences are manifold, including improved data management, enhanced collaboration, and accelerated innovation. Being a core component of this transformation, ensuring data reliability and reproducibility is critical for the advancement of the field, enabling researchers to build on each other's work with confidence. Implementing FAIR data principles facilitates this by making data more accessible and usable across different platforms and studies. Furthermore, Semantic Web technologies (SWT) and ontologies play a crucial role in achieving these goals. Ontologies, typically consisting of the T-Box (terminological component) and A-Box (assertional component), provide a structured framework for representing knowledge. This presentation will outline the path of ontology creation and the formal transformation procedure, highlighting the various ontology levels that organize data into meaningful hierarchies. Real-world use cases presented, such as the Tensile Test Ontology (TTO) and the Orowan Demonstrator, illustrate the practical applications of these technologies. These examples will demonstrate how ontologies can be leveraged to standardize data and facilitate interoperability between different systems and research groups. Finally, in this presentation, Ontopanel is introduced, a tool designed to aid in the creation and management of ontologies. Ontopanel simplifies the process of developing and maintaining ontologies, making it accessible to researchers and practitioners in the field. By integrating these technologies and principles, the materials science community can move towards a more digital, interconnected, and efficient future making the knowledge and education on these topics very valuable. T2 - MaRDA MaRCN FAIR Train Workshop CY - Washington, DC, USA DA - 29.07.2024 KW - FAIR KW - Metadata KW - Digitalization KW - Data Interoperability KW - Ontology KW - Education KW - Workshop PY - 2024 AN - OPUS4-60720 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schilling, Markus T1 - Semantic Technologies in Action: Integrating Mechanical and Microstructure Data in MSE N2 - Semantic technologies (ST) are a powerful tool for storing, processing, and querying data in a contextualized and interoperable manner. They enable machine-actionable and human-readable knowledge representations essential for advanced data management, retrieval, and reuse. As one of the key factors within the frame of the collaborative project platform MaterialDigital (PMD), the establishment of a virtual material data space and the semantic modeling of hierarchical, process-dependent material data is aimed at to serve as best-practice examples of knowledge representation through ontologies and knowledge graphs. In this presentation, the application of ST to a specific use case from the field of materials sciences and engineering (MSE) is demonstrated: the integration and analysis of data related to a 2000 series age-hardenable aluminum alloy. By semantically representing mechanical and microstructural data obtained from tensile tests and dark-field transmission electron microscopy across various aging times, an expandable knowledge graph was constructed that is aligned with the PMD Core Ontology (PMDco) and enriched through the Tensile Test (TTO) and Precipitate Geometry Ontologies. This semantically integrated dataset enables advanced analytical capabilities via SPARQL queries and reveals microstructure–property relationships consistent with the well-known Orowan mechanism. The approach highlights the potential of semantic data integration to support FAIR data principles and to foster a more data-centric and interoperable research infrastructure in MSE. T2 - MSE Research Data Forum 2025 CY - Siegburg, Germany DA - 08.07.2025 KW - Semantic Data KW - Data Integration KW - Digitalization KW - Data Interoperability PY - 2025 AN - OPUS4-63666 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -