5 Werkstofftechnik
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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, https://materialdigital.de) 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 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 presentation shows the efforts taken within the PMD project towards the digitalization in MSE such as the development of the mid-level PMD core ontology (PMDco, https://github.com/materialdigital/core-ontology). Furthermore, selected results of a PMD partner project use case addressing data and knowledge management from synthesis, production, and characterization of materials are shown.
Das hochaktuelle Thema der Integration und Wiederverwendung von Wissen und Daten aus Herstellung, Bearbeitung und Charakterisierung von Materialien wird im Zuge der digitalen Transformation in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnologie in verschiedenen Projekten adressiert. Dabei stehen die Interoperabilität von nach FAIR-Prinzipien erstellten und veröffentlichten Daten und Anwendungen im Vordergrund. Zur Umsetzung eines komplexen Datenmanagements sowie der Digitalisierung im Bereich der Materialwissenschaften etablieren sich Ontologien zunehmend als belastbares Werkzeug. Sie ermöglichen sowohl menschenlesbare als auch maschinenverständliche und -interpretierbare Wissensrepräsentationen durch semantische Konzeptualisierungen.
Im Rahmen des Projektes Plattform MaterialDigital (PMD, materialdigital.de) werden Ontologien verschiedener Ebenen entwickelt (verbindende mid-level sowie Domänen-Ontologien). Die PMD-Kernontologie (PMD Core Ontology - PMDco) ist eine Ontologie der mittleren Ebene), die Verbindungen zwischen spezifischeren MSE-Anwendungsontologien und domänenneutralen Konzepten herstellt, die in bereits etablierten Ontologien höherer Ebenen (top-level Ontology) verwendet werden. Sie stellt somit einen umfassenden Satz von durch Konsensbildung in der Gemeinschaft (geteiltes Vokabular) entstanden Bausteinen grundlegender Konzepte aus der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (MSE) dar. Das primäre Ziel des PMDco-Designs ist es, die Interoperabilität zwischen verschiedenen MSE-bezogenen und anderen Ontologien zu ermöglichen. Die PMDco dient als umfassend ausgelegte und erweiterbare semantische Zwischenschicht, die gemeinsame MSE-Konzepte durch semantisches Mapping auf andere Darstellungen vereinheitlicht, was sie zu einem effizienten Werkzeug zur Strukturierung von MSE-Wissen macht. In dieser Präsentation wird die Version 2.0 der PMDco vorgestellt.
Weiterhin wird eine auf die PMDco bezogene normenkonforme ontologische Repräsentation zur Speicherung und Weiterverarbeitung von Zugversuchsdaten präsentiert, die in enger Zusammenarbeit mit Standardisierungsgremien erstellt wurde. Dies umfasst den Weg von der Entwicklung einer Ontologie nach Norm, der Konvertierung von Daten aus Standardtests in das interoperable RDF-Format bis hin zur Verbindung von Ontologie und Daten. Letztendlich können die entsprechenden Daten in einem Triple Store abgelegt und abgefragt werden. Auf Basis dieser Zugversuchsontologie wurde im Folgenden unter Verwendung eines elektronischen Laborbuches (electonic lab notebook – ELN) zur Datenaufnahme eine Praktikumsreihe von Universitätsstudierenden digitalisiert. Dadurch wurde eine vollständig digital integrierte Versuchsführung ermöglicht, die auf andere Versuchsreihen und Experimente übertragbar ist und ebenfalls vorgestellt werden soll. Neben einer erleichterten Aufnahme, Analyse und (Wieder-)Verwendbarkeit von Daten wird damit eine Sensibilisierung von Studierenden für Datenstrukturierung sowie semantische Technologien im Sinne der Aus- und Weiterbildung erreicht.
In dieser Präsentation werden die letzten Entwicklungen in der Plattform MaterialDigital (PMD) im DIN Normenausschuss 062-01-42 AA zur Zug- und Duktilitätsprüfung für Metalle vorgestellt. Dabei werden hauptsächlich die Entwicklungen und Neustrukturierung der PMD Core Ontology (PMDco) sowie die entsprechende Anpassung der Zugversuchsontologie (Tensile Test Ontology - TTO) inklusive des Datenmappings adressiert. Für das Datenmapping wurde ein speziell im Zusammenhang mit der PMD erstellter Zugversuchsdatensatz verwendet, welcher frei verfügbar in einem online Zenodo Repository veröffentlicht ist. Weiterhin wird die Weiterentwicklung der Norm in Verbindung mit ihrer folgenden Revision hinsichtlich der Integration von Aspekten zur Digitalisierung in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik sowie der Verwendung von semantischen Technologien, wie unter anderem ontologischen Repräsentationen von Materialien und Prozessen, diskutiert.
This is an interactive workshop of the Plattform MaterialDigital (PMD) on Semantic Web technologies (SWT) where we delve into the world of ontology development and data structuring in the field of materials science and engineering (MSE). This workshop is designed to equip participants with essential skills in categorizing classes within ontologies, with a special emphasis on the PMD Core Ontology (PMDco). Discover the immense value of ontologies for MSE data reproducibility and reuse and harness the power of PMDco to foster your data management practices.
In this workshop, you will explore the intricacies of class categorization when developing ontologies in the MSE domain. Through interactive discussions and hands-on exercises, you will learn effective techniques for structuring and organizing ontologies to enhance data retrieval and analysis. You will gain valuable insights into best practices and considerations for class categorization, aiming at optimal data organization and management within your MSE projects.
One of the highlights of this workshop is the introduction to PMDco, a mid-level ontology in the field of MSE developed community-driven in the frame of the project PMD. Learn about PMDco, its underlying concepts, and its application in detail. Discover how PMDco provides a comprehensive framework for MSE data representation, enabling seamless integration and interoperability across different systems and platforms. In addition to exploring PMDco, this workshop will illustrate the benefits of data interoperability and SWT with respect to leveraging the full potential of MSE data.
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.
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.
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.
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.
Data analysis methods play an important role in both the experimental and simulation-based digital description of materials but have so far been poorly structured. The platform Material Digital (PMD) is supposed to contribute to a standardized description of data processing methods in materials research. The goal is the quality assurance of the processes and the output data, the acquisition and definition of their accuracy as well as the interoperability between applications.
Therefore, application ontologies are created to explicitly describe processes and test methods. In this presentation, the first efforts within the joint project PMD in creating a tensile test application ontology in accordance with the ISO standard 6892-1:2019-11 are shown. Especially, the path of ontology development to be pursued based on standards was focused. Furthermore, the presentation includes a live demonstration of queries possibly performed to query data that was uploaded in the PMD triple store.