Digitalisierung

Digitaler Wandel

Das Robotersystem RoboMet 3D erlaubt eine vollautomatisierte metallografische Präparation inkl. Ätzen mit einer anschließenden lichtmikroskopischen Bildaufnahme zur effizienten Erarbeitung von realen 3D-Informationen von Werkstoffen.
© ronaldbonss.com
Das Robotersystem RoboMet 3D erlaubt eine vollautomatisierte metallografische Präparation inkl. Ätzen mit einer anschließenden lichtmikroskopischen Bildaufnahme zur effizienten Erarbeitung von realen 3D-Informationen von Werkstoffen.

Exponentiell wachsende Datenmengen, eine steigende Komplexität erhobener Daten sowie immer höhere Compliance-Anforderungen setzen die Forschung und Entwicklung einem zunehmenden Innovationsdruck aus. Die Digitalisierung stellt dabei eine Schlüsseltransformation dar, mit der die Effizienz gesteigert und Wettbewerbsvorteile realisiert werden können. Der Aufbau eines hierfür erforderlichen Forschungsdatenmanagements wird am Fraunhofer IWS seit einigen Jahren intensiv vorangebracht. Erfahrungen in diesem vor allem als »bottom-up«-Ansatz gestalteten Prozess fließen in Beratungsangeboten an die Industrie ein.

Die mittels geeignetem Forschungsdatenmanagement-Konzept zu realisierende Nachnutzung von experimentellen Befundungen wird bei der 3D-Rekonstruktion von Strukturen (Computertomographie) oder Werkstoffgefügen (mittels Metallographie-Roboter) besonders deutlich. Nur eine stringente Erfassung aller Primär- und Sekundärdaten (u. a. Metadaten) erlaubt eine umfassende Aufklärung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-Wirkzusammenhängen.

Labormanagement und Elektronisches Laborbuch

Für die Digitalisierung in der Werkstoffprüfung wurde u. a. eine umfangreiche Metallographiedatenbank als modernes Labor-Informations-Management-System entwickelt.
© Fraunhofer IWS
Für die Digitalisierung in der Werkstoffprüfung wurde u. a. eine umfangreiche Metallographiedatenbank als modernes Labor-Informations-Management-System entwickelt.

Die Gesamtheit der Daten von Prozessketten in Entwicklungslaboren muss strukturiert erfasst werden, damit die gegenseitigen Beziehungen zwischen den Einzeldaten für Suchfunktionen und Datenanalysen genutzt werden können. Mit dem Labor-Informations-Management-System (LIMS) wurde eine Datenbank entwickelt, die diese Funktionalität am Beispiel eines Metallographielabors bereitstellt. In den Projekten »Digitaler Wandel in der Werkstoffprüfung« (DiWan) und im Rahmen der »Nationalen Forschungsdateninfrastruktur für Materialwissenschaft & Werkstofftechnik« (NFDI-MatWerk) werden die Bedarfe an digitalen Infrastrukturen und Assistenzsystemen gedeckt, z. B. Einsatzszenarien für Elektronische Laborbücher (ELN).

Wissensmanagement

Beispielhafte Tag-Cloud zur Visualisierung von Informationen aus Texten zur Werkstoffcharakterisierung und -prüfung.
© Fraunhofer IWS
Beispielhafte Tag-Cloud zur Visualisierung von Informationen aus Texten zur Werkstoffcharakterisierung und -prüfung.

Grundlage für ein effektives Wissensmanagement ist eine strukturierte Erfassung, Verwaltung und Speicherung der in Dokumenten, Tabellen, Abbildungen usw. vorhandener Daten (explizites Wissen). Ein wesentlicher Teil des »Wissenskapitals« von Unternehmen und Forschungseinrichtungen ist darüber hinaus das Erfahrungswissen der Fachkräfte in den Prüflabors (implizites Wissen). Das Fraunhofer IWS entwickelt Strategien zur digitalisierten Erfassung und Nutzung beider Wissenskategorien im Laborbetrieb, um ein digitales Datenrepositorium aufzubauen. Damit entsteht eine adäquate Datenquelle für Simulationsrechnungen, Data Mining und Digitale Zwillinge.