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In der Nutzung sowie hinsichtlich der verwendeten Technologie heben sich moderne Datenmanagement-Konzepte stark von gängigen Konzepten wie tabellarische Datenspeicherung oder Datenbank ab. Oft sind diese Daten in Silos verteilt, liegen in uneinheitlichen Formaten vor oder gehen im Projektverlauf sogar verloren. Die Folge: Wertvolles Wissen bleibt ungenutzt, Nachverfolgbarkeit ist nur mit großem manuellem Aufwand möglich, und datengetriebene Optimierungen oder KI-Anwendungen scheitern an der Datenqualität. 

Mit Fokus auf Material- und Prozessdaten lernen Sie in dieser Weiterbildung, wie Sie diese Daten stattdessen auffindbar, verknüpfbar und wiederverwendbar machen: mit FAIR Data, Datenräumen, Ontologien und Wissensgraphen – praxisnah angewandt auf Material-, Versuchs- und Prozessdaten. So erhöhen Sie Transparenz und beschleunigen Analytik und Entscheidungsprozesse.

Datenmanagement für Material-, Versuchs- und Prozessdaten

Die Verarbeitung von Werkstoffen ist ein hochkomplexer Ablauf (von der Materialauswahl über Bauteilherstellung und Bauteileinsatz bis hin zur Kreislaufwirtschaft), bei dem unterschiedlichste, typischerweise heterogene Daten anfallen und oft wieder verloren gehen. Entsprechend herausfordernd ist es, einen Überblick über alle Daten zu behalten, den Informationsfluss über Prozess- und Arbeitsschritte hinweg zu steuern und Daten nachhaltig abzulegen oder übergeordnet zu katalogisieren.

An dieser Stelle setzen moderne Datenmanagement-Konzepte an, welche Daten miteinander vernetzen, um Abläufe transparent und rückverfolgbar abzubilden. Durch die Integration und Vernetzung der Daten wird Wissen über Werkstoffe und Herstellungsprozesse digital zugänglich gemacht. Auf Basis dessen kann neues Wissen generiert und verwertet werden, beispielsweise zur Steigerung der Produktqualität, Produktivität oder Resilienz, bis hin zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle. 

Unser Wissen, Ihr Nutzen

In der Weiterbildung lernen die Teilnehmenden die Grundlagen moderner Datenmanagement-Konzepte mit Fokus auf Material-, Versuchs- und Prozessdaten kennen. Dies beinhaltet u. a. semantische Technologien (speziell Ontologien), Wissensgraphen, Datenräume, FAIRe (Fair, Accessible, Interoperable, Reproducable) Datenhaltung und die Beschreibung von Datenverarbeitungsworkflows. Am Ende werden die Teilnehmenden verstehen, wie und unter welchen Voraussetzungen die Ressource Werkstoff-, Versuchs- und Prozessdaten in Verarbeitungsprozessen und im Bauteileinsatz durch moderne Datenmanagement-Konzepte effizient erschlossen und verwertet werden kann.

Nach der Weiterbildung können Sie:

• die relevanten Begriffe (u.a. Ontologien, Wissensgraphen, Datenräume, FAIR data) benennen und erläutern
• die Grundlagen und Vorteile moderner Datenmanagement-Konzepte mit Fokus auf Material-, Versuchs- und Prozessdaten in Ihr Unternehmen tragen
• semantische Technologien an einfachen Beispielen selbst anwenden und in die Praxis umsetzen
• evaluieren, welche Umsetzung in Ihrem Unternehmen oder Arbeitsbereich am förderlichsten ist

Zielgruppe

Das Programm ist für Teilnehmende aus der Industrie und dem akademischen Bereich (z. B. Forschende sowie Laborangestellte/ Techniker*innen, Mitarbeitende aus Forschung und Entwicklung, die sich mit der Speicherung und Analyse von Werkstoff- und Prozessdaten auseinandersetzen) entwickelt, die in Grundlagen moderner Datenmanagement-Konzepte einsteigen oder diese in ihrem Unternehmen bzw. Arbeitsbereich auf den neuesten Stand bringen wollen. Technisches Vorwissen aus dem Bereich Datenmanagement wird nicht benötigt.