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In recent years, the design and development of materials are strongly interconnected with the development of digital technologies. In this respect, efficient data management is the building block of material digitization and, in the field of materials science and engineering (MSE), effective solutions for data standardization and sharing of different digital resources are needed. Therefore, ontologies are applied that represent a map of MSE concepts and relationships between them. Among different ontology development approaches, graphical editing based on standard conceptual modeling languages is increasingly used due to its intuitiveness and simplicity. This approach is also adopted by the Materials-open-Laboratory project (Mat-o-Lab), which aims to develop domain ontologies and method graphs in accordance with testing standards in the field of MSE. To suit the actual demands of domain experts in the project, Ontopanel was created as a plugin for the popular open-source graphical editor diagrams.net to enable graphical ontology editing. It includes a set of pipeline tools to foster ontology development in diagrams.net, comprising imports and reusage of ontologies, converting diagrams to Web Ontology Language (OWL), verifying diagrams using OWL rules, and mapping data. It reduces learning costs by eliminating the need for domain experts to switch between various tools. Brinell hardness testing is chosen in this study as a use case to demonstrate the utilization of Ontopanel.
Das hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien ('Digitalisierung von Materialien') wird in den Projekten Innovationsplattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) und Materials-open-Lab (Mat-o-Lab, matolab.org) adressiert. In diesem Beitrag werden die Weiterentwicklungen in diesen Projekten hinsichtlich der Speicherung von Zugversuchsdaten gemäß einer normenkonformen (DIN EN ISO 6892-1:2019-11) ontologischen Repräsentation vorgestellt. 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.
The amount of data generated worldwide is constantly increasing. These data come from a wide variety of sources and systems, are processed differently, have a multitude of formats, and are stored in an untraceable and unstructured manner, predominantly in natural language in data silos. This problem can be equally applied to the heterogeneous research data from materials science and engineering. In this domain, ways and solutions are increasingly being generated to smartly link material data together with their contextual information in a uniform and well-structured manner on platforms, thus making them discoverable, retrievable, and reusable for research and industry. Ontologies play a key role in this context. They enable the sustainable representation of expert knowledge and the semantically structured filling of databases with computer-processable data triples.
In this perspective article, we present the project initiative Materials-open-Laboratory (Mat-o-Lab) that aims to provide a collaborative environment for domain experts to digitize their research results and processes and make them fit for data-driven materials research and development. The overarching challenge is to generate connection points to further link data from other domains to harness the promised potential of big materials data and harvest new knowledge.
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.
Following the new paradigm of materials development, design and optimization, the digitalization of materials and processes is the main goal 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. This includes storage, processing and querying of data in a preferably standardized form, also addressing the incorporation of standardization bodies. 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 semantic conceptualizations that are needed for data management and the digitalization in the field of materials science.
With respect to this currently ever-growing topic of integration and reuse of data and knowledge from synthesis, production and characterization of materials, this presentation shows the efforts taken within the project Platform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) to store tensile test data in accordance with a standard-compliant ontological representation. The includes the path from developing an ontology in accordance with the respective standard, converting ordinary and arbitrarily selected data gained from standard tests into the interoperable RDF format, up to connecting the ontology and data, respectively. Finally, such data can be queried from a triple store.
In the field of material science and engineering (MSE), most mechanical test methods are standardized which serves as a valid basis for ontology development. Therefore, the well-known tensile test of metals at room temperature (DIN EN ISO standard 6892-1:2019-11) was selected to be considered as one of the first use cases in PMD. This consideration within the PMD features both, the ontological representation of such a tensile test in accordance with the standard as well as exemplary data generation. The semantic connection of the ontology and data leads to interoperability and an enhanced ability of querying.
The dataset provided in this repository comprises data obtained from a series of characterization tests performed to a sheet of typical S355 (material number: 1.0577) structural steel (designation of steel according to DIN EN 10025-2:2019). The tests include methods for the determination of mechanical properties such as, e.g., tensile test, Charpy test and sonic resonance test. This dataset is intended to be extended by the inclusion of data obtained from further test methods. Therefore, the entire dataset (concept DOI) comprises several parts (versions), each of which is addressed by a unique version DOI.
The data were generated in the frame of the digitization project Innovationplatform MaterialDigital (PMD) which, amongst other activities, aims to store data in a semantically and machine understandable way. Therefore, data structuring and data formats are focused in addition to aspects in the field of material science and engineering (MSE). Hence, this data is supposed to provide reference data as basis for experimental data inclusion, conversion and structuring (data management and processing) that leads to semantical expressivity as well as for MSE experts being generally interested in the material properties and knowledge.