Teilprojekt INF – Sonderforschungsbereich 1368: Sauerstofffreie Produktion

Ausgangslage

Moderne Informationstechnologien ermöglichen die effiziente Sammlung und Akkumulierung einer großen Menge heterogener experimenteller Daten im Ingenieurwesen. Deren kompetente und umfängliche Verarbeitung und Analyse ist für die Durchführung einer umfassenden Forschung erforderlich. Insbesondere in großen interdisziplinären Projekten mit mehreren Teilprojekten ist der Einsatz eines Systems für das Forschungs-datenmanagement (FDM) notwendig. Hierfür ist die umfassende Analyse der an der Datengenerierung beteiligten Prozesse und Software sowie der Informationsflüsse und des Datenaustausches zwischen den Teilprojekten notwendig.

Durch die zunehmende Digitalisierung in der verarbeitenden Industrie kann vermutet werden, dass sich erfolgreiche Konzepte aus dem IT-Bereich auch im Arbeitsalltag der Industrie durchsetzen dürften. Als Beispiel sei das Inner-Sourcing genannt, bei dem Open-Source Konzepte, netzbasierte Kollaborationsprozesse und -werkzeuge in organisationsinternen Projekten zur Anwendung kommen. Indem solche Vorgehensweisen auch in Forschungsprojekten trainiert werden, kann der Ideenaustausch innerhalb des SFB und damit sein Innovationspotenzial gestärkt werden.

Ziele

Die Ziele des INF-Teilprojektes sind der Aufbau und die Gewährleistung eines effizienten Forschungsdatenmanagements und daraus resultierend die Identifikation von Beziehungen zwischen den Produktionsverfahren der Teilprojekte und deren Stärkung durch eine automatisierte Bildung von technologischen Ketten und Mechanismen im Produktionsprozess. Zur Erreichung dieser Ziele sollen die Gesamtheit aller Prozessparameter, Metadaten und verwendete Software umfassend erfasst, dokumentiert und nutzbar gemacht werden. Hierfür sollen Methoden und Werkzeuge zur systematischen Speicherung, semantischen Repräsentation, Verarbeitung und Analyse von Informationen in Wissenschaftsprozessen der Produktionsverfahren angewandt werden, die die Qualität des Forschungsdatenmanagements bei vertretbarem Zeit- und Ressourcen-aufwand sicherstellen. Es wird ein nachhaltiges FDM entsprechend den FAIR-Data-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable und Reusable Data) angestrebt, um die Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit der Daten zu gewährleisten. Die FAIR-Prinzipien beziehen sich dabei vor allem auf die Maschinenlesbarkeit der Daten. Dazu erarbeitet das Projekt in der beantragten Förderperiode in Abstimmung mit den anderen Teilprojekten ein parametrisiertes Technologieprozessmodell für Sauerstofffreie Produktionsverfahren. Es analysiert zum einen bestehende und im Bereich des Maschinenbaus verwendete Datenstrukturen, zum anderen spezifische Datenstrukturen der sauerstofffreien Produktion. Daraus wird ein Klassifikationssystem für die Komponenten der Produktionsprozesse entwickelt. Basierend auf diesem Klassifikationssystem wird ein produktionstechnisch-spezifisches Vokabular abgeleitet und evaluiert.

Veröffentlichungen

Zeitschriftenbeiträge, begutachtet

Mueller, L., Schultz, A. M., Altun, O., Uhe, J., Koepler, O., Auer, S., Mozgova, I. (2024): Requirements Analysis of a Research Data Management System in Collaborative Projects, In: Malmqvist, J., Candi, M., Sæmundsson, R. J., Byström, F. and Isaksson, O. (Hg.): DS 130: Proceedings of NordDesign 2024, Reykjavik, Iceland, 12 - 14 August 2024, pp. 514–520
DOI: 10.35199/NORDDESIGN2024.55
Mozgova, I., Altun, O., Sheveleva, T., Castro, A., Oladazimi, P., Koepler, O., Lachmayer, R., Auer, S. (2022): Knowledge Annotation within Research Data Management System for Oxygen-Free Production Technologies, Proceedings of the Design Society 2, pp. 525–532
DOI: 10.1017/pds.2022.54

Konferenzbeiträge, begutachtet

Altun, O., Hinterthaner, M., Barienti, K., Nürnberger, F., Lachmayer, R., Mozgova, I., Koepler, O., Auer, S. (2024): Contextualization for Generating FAIR Data: A Dynamic Model for Documenting Research Activities, In: Danjou, C., Harik, R., Nyffenegger, F., Rivest, L., Bouras, A. (Hg.): Product lifecycle management. Cham: Springer, pp. 116–126
DOI: 10.1007/978-3-031-62578-7_11
Altun, O., Oladazimi, P., Wawer, M. L., Raumel, S., Wurz, M., Barienti, K., Nürnberger, F., Lachmayer, R., Mozgova, I., Koepler, O., Auer, S. (2023): Enhanced findability and reusability of engineering data by contextual metadata, In: The Design Society (Hg.): Proceedings of the International Conference on Engineering Design (ICED23), Bordeaux, France, 24-28 July 2023, pp. 1635–1644
DOI: 10.1017/pds.2023.164
Altun, O., Sheveleva, T., Castro, A., Oladazimi, P., Koepler, O., Mozgova, I., Lachmayer, R., Auer, S. (2021): Integration eines digitalen Maschinenparks in ein Forschungsdatenmanagementsystem, Krause, D., Paetzold, K., Wartzack, S. (Hg.): Proceedings of the 32nd Symposium Design for X (DFX2021).
DOI: 10.35199/dfx2021.23

Zeitschriftenbeiträge, nicht begutachtet

Altun, O., Mozgova, I., Lachmayer, R. (2022): Forschungsdatenmanagement in Verbundprojekten, Konstruktion, p. 56

Konferenzbeiträge, nicht begutachtet

Hinterthaner, M.; Koepler, O.; Auer, S.; Altun, O.; Lachmayer, R.; Mozgova, I. (2023): Generische Protokolle zur Dokumentation von Forschungsaktivitäten in Verbundprojekten, In: Clausthaler Zentrum für Materialtechnik (Hg.): Tagungsband 4 . Symposium Materialtechnik. Düren: Shaker Verlag.
ISBN: 978-3-8440-9105-2

Verschiedenes

Hinterthaner, M., Mozgova, I., Altun, O., Koepler, O. (2023): Flexible research documentation with Semantic building blocks: The Role of Semantic MediaWiki in Shaping the Data Strategy of a Collaborative Research Centre (Vortrag), 20th Semantic MediaWiki Conference, Paderborn, Germany, December 11 - 13 2023 Weitere Informationen