Reifegradmodell für die Verwaltung des Datenzugriffs

Durch die Anforderung Forschungsergebnisse langfristig nutzbar zu machen, werden Forschende in der datenintensiver werdenden ingenieurwissenschaftlichen Forschung mit einer Vielzahl an Leitlinien und Richtlinien für den Umgang mit Forschungsdaten konfrontiert, welche es seitens der Forschenden umzusetzen gilt. Der Umgang mit forschungsbezogenen Daten geht dabei entlang des Datenlebenszyklus, von der Datenmanagementplanung bis zur Datennachnutzung. Als Forschungsdatenmanagement (FDM) werden dabei alle Maßnahmen entlang des Datenlebenszyklus verstanden, um Daten nachnutzbar, nachvollziehbar und nachprüfbar zu machen. Die zusätzlichen Anforderungen, welche die Umsetzung des FDM für Forschende mit sich bringt, stellt diese vor die Herausforderung Kenntnisse in allen Bereichen des FDM für eine adäquate Umsetzung zu besitzen. Dies betrifft viele neue Prozesse und Aktivitäten, um den Umgang mit Forschungsdaten effektiv zu gestalten. Ein wichtiger Aspekt ist es dabei Daten zugänglich zu machen. Zugänglich gemachte Daten haben den Vorteil die Effizienz der Forschung durch Nachnutzbarkeiten zu erhöhen und Forschungsergebnisse nachvollziehbar zu machen. Hier gilt es in den Forschungsprojekten und auf Organisationsebene Prozesse zu definieren, die den Anforderungen der ingenieurwissenschaftlichen Forschung entsprechen. Eine Betrachtung definierter Ziele und Praktiken für die Verwaltung des Datenzugriffs kann die Prozessgestaltung auf Projekt- oder Organisationsebene unterstützen und den genannten Mehrwert zugänglich gemachter Daten durch definierte Prozesse bestärken. Durch die Entwicklung und den Einsatz von Reifegradmodellen können bestehende Prozesse auf Projekt- oder Organisationsebene bewertet werden. Zudem lassen sich Ziele zur Verbesserung der Prozesse aufzeigen, mit welchen sich neue Handlungsoptionen abhängig eines Reifegrads ableiten lassen. Reifegradmodelle sind dabei ein für das Prozessmanagement und die Qualitätsverbesserung einsetzbares Werkzeug und dienen als Lösungsansatz für die Verbesserung und Umsetzung definierter Prozesse. In diesem Beitrag wird ein entwickeltes Reifegradmodell für die Verwaltung des Datenzugriffs in Forschungsprojekten oder Forschungsorganisationen dargestellt. Jede Reifestufe enthält eine Anzahl definierter Ziele und Praktiken entsprechend einer gegebenen Reifestufendefinition. Dieses Modell dient der Bewertung und der Verbesserung von Prozessen, um Daten zugänglich zu machen

Reifegradmodell für die Verwaltung des Datenzugriffs

Durch die Anforderung Forschungsergebnisse langfristig verfügbar und nachnutzbar zu machen, werden Forschende in der datenintensiver werdenden ingenieurwissenschaftlichen Forschung mit einer Vielzahl an Leitlinien und Richtlinien für den Umgang mit Forschungsdaten konfrontiert, welche es seitens der Forschenden umzusetzen gilt. Der Umgang mit forschungsbezogenen Daten erstreckt sich entlang des Datenlebenszyklus, von der Datenmanagementplanung bis zur Datennachnutzung. Als Forschungsdatenmanagement (FDM) werden dabei alle Maßnahmen entlang des Datenlebenszyklus verstanden, um Daten nachnutzbar, nachvollziehbar und nachprüfbar zu machen. Die zusätzlichen Anforderungen durch die Umsetzung des FDMs stellt die Forschenden vor die Herausforderung Kenntnisse in allen Bereichen des FDMs für eine adäquate Umsetzung zu besitzen. Dies betrifft viele neue Prozesse und Aktivitäten, um den Umgang mit Forschungsdaten effektiv zu gestalten. Ein wichtiger Aspekt ist es dabei Daten zugänglich zu machen. Zugänglich gemachte Daten haben den Vorteil die Effizienz der Forschung durch eine Nachnutzbarkeit zu erhöhen und Forschungsergebnisse nachvollziehbarer zu gestalten. Hier gilt es in den Forschungsprojekten und auf Organisationsebene Prozesse zu definieren, die den Anforderungen der ingenieurwissenschaftlichen Forschung entsprechen. Eine Betrachtung definierter Ziele und Praktiken für die Verwaltung des Datenzugriffs kann die Prozessgestaltung auf Projekt- oder Organisationsebene unterstützen und den genannten Mehrwert zugänglich gemachter Daten durch definierte Prozesse bestärken. Durch die Entwicklung und den Einsatz von Reifegradmodellen können bestehende Prozesse auf Projekt- oder Organisationsebene bewertet werden. Zudem lassen sich Ziele zur Verbesserung der Prozesse aufzeigen, mit denen sich neue Handlungsoptionen abhängig einer Reifestufe ableiten lassen. Reifegradmodelle sind dabei ein für das Prozessmanagement und die Qualitätsverbesserung einsetzbares Werkzeug und dienen als Lösungsansatz für die Verbesserung und Umsetzung definierter Prozesse. In diesem Beitrag wird ein entwickeltes Reifegradmodell für die Verwaltung des Datenzugriffs in Forschungsprojekten dargestellt. Jede Reifestufe enthält eine Anzahl definierter Ziele und Praktiken entsprechend einer gegebenen Reifegradcharakteristik. Dieses Modell dient der Bewertung und der Verbesserung von Prozessen, um Daten zugänglich zu machen.Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)/NFDI4Ing/442146713/E

Creation of a Knowledge Space by Semantically Linking Data Repository and Knowledge Management System - a Use Case from Production Engineering

The seamless documentation of research data flows from generation, processing, analysis, publication, and reuse is of utmost importance when dealing with large amounts of data. Semantic linking of process documentation and gathered data creates a knowledge space enabling the discovery of relations between steps of process chains. This paper shows the design of two systems for data deposit and for process documentation using semantic annotations and linking on a use case of a process chain step of the Tailored Forming Technology

Structuring and Provision of Manufacturing knowledge through the Manufacturing Resource Ontology

One challenge in manufacturing-integrated product development is the accessibility of the required manufacturing knowledge. Here, ontologies offer the possibility to structure and formalize information in the form of a knowledge base in order to act as a generic interface to the manufacturing and design specific systems. This paper describes the development of a generic knowledge base called MARON (MAnufacturing Restriction ONtology) for the structured representation of manufacturing restrictions via formalized manufacturing capabilities. Using the example of an expert system for process element-oriented manufacturability analysis, it is shown how MARON contributes to automated decision support in the context of manufacturing-oriented design

Parametrization of a Hybrid Component Production Process Chain Based on Semantically Annotated Data

The development of a novel manufacturing process chain is a complex scientific challenge and requires interdisciplinary collaboration, as well as technological solutions that extend the boundaries of automation and customize the information flows between different organizational units. Due to these challenges an approach to parametrize each step in the production chain and its careful documentation must be considered. This publication describes an approach to provide seamless digital access to sample and processrelated data through semantic annotation. In this way, it can be traced how and with which process layouts of the individual process steps a sample was manufactured along the process chain. The implementation of the approach is shown in the example of a novel process chain for the production of multi-material bearing washers within the Collaborative Research Center (CRC) 1153. A workflow based on a semantic annotation using a domainspecific vocabulary is presented, which allows to obtain the necessary process parameter values according to the individual requirements of the multi-material component

Enhanced findability and reusability of Engineering Data by Contextual Metadata

Complex research problems are increasingly addressed by interdisciplinary, collaborate research projects generating large amounts of heterogeneous amounts of data. The overarching processing, analysis and availability of data are critical success factors for these research efforts. Data repositories enable long term availability of such data for the scientific community. The findability and therefore reusability strongly builds on comprehensive annotations of datasets stored in repositories. Often generic metadata schema are used to annotate data. In this publication we describe the implementation of discipline specific metadata into a data repository to provide more contextual information about data. To avoid extra workload for researchers to provide such metadata a workflow with standardised data templates for automated metadata extraction during the ingest process has been developed. The enriched metadata are in the following used in the development of two repository plugins for data comparison and data visualisation. The added values of discipline-specific annotations and derived search features to support matching and reusable data is then demonstrated by use cases of two Collaborative Research Centres (CRC 1368 and CRC 1153)

Datenqualitätssicherung im Forschungsprozess am Beispiel von Zugversuchen

Progressive digitization throughout the entire product data life cycle requires a more sensitive handling and understanding of data within engineering processes. Regarding engineering research data, the aim is to implement the FAIR data principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) to guarantee the post-usability of research data. To ensure the quality of data throughout the entire research process a methodical approach had been developed. Based on the quality categories Intrinsic, Representative, Contextual and Available, the related quality dimensions are considered differentiated along the research data life cycle and presented in a concept. As a use case, this concept is carried out on a tensile test with documentation of results in a research data management system

Quality Assessment for Research Data Management in Research Projects

Maturity models to assess research data management (RDM) in engineering research projects. For this purpose, individual maturity models are developed for identified process areas that include RDM activities based on their occurrence in the research process. These enable a qualitative assessment on discrete maturity levels, from an initial state to an optimizing final state. Researchers are primarily responsible for meeting the requirements of research data management, which is why the maturity models are aimed directly at the researchers in the research project and enable self-assessment. The individual maturity models follow a defined maturity structure with five maturity levels from an undefined, reactive stage to continuous improvement and active participation in the research community. This work thus shows the structural framework of the maturity models to be developed and offers an implementation of research data management in the research process.The authors would like to thank the Federal Government and the Heads of Government of the Länder, as well as the Joint Science Conference (GWK), for their funding and support within the framework of the NFDI4Ing consortium. Funded by the German Research Foundation (DFG) - project number 442146713

Creation of a Knowledge Space by Semantically Linking Data Repository and Knowledge Management System - a Use Case from Production Engineering

The seamless documentation of research data flows from generation, processing, analysis, publication, and reuse is of utmost importance when dealing with large amounts of data. Semantic linking of process documentation and gathered data creates a knowledge space enabling the discovery of relations between steps of process chains. This paper shows the design of two systems for data deposit and for process documentation using semantic annotations and linking on a use case of a process chain step of the Tailored Forming Technology

Ontology-Based Documentation of Quality Assurance Measures Using the Example of a Visual Inspection

The development of a novel manufacturing process chain is a com- plex scientific challenge and requires interdisciplinary and inter-institutional collaboration. Data need to be exchanged continuously between involved re- searchers in order to coordinate between individual process steps and to identify cause-effect relationships within the process. This publication describes an ap- proach to provide seamless digital access to quality-related data and to further structure, semantically annotate and link process- and quality-relevant data. It uses a domain-specific ontology called Visual Inspection Ontology embedded in a Knowledge Management System to support the documentation of a quality- determining process. The ontology is applied to a use case from the develop- ment of a novel process chain to manufacture multi-material shafts within the Collaborative Research Centre (CRC) 1153. A workflow to establish quality control measures regarding a novel process chain for multi-material high- performance components under development based on the proposed ontology is presented