Auf dem Weg zum Werkstoff 4.0

Digitale Transformation in der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik

31.05.2018 - Deutschland

„Durch die Digitalisierung haben bereits alle Anwendungsfelder der Ingenieurswissenschaften bahnbrechende Impulse erfahren. Das betrifft namentlich die großen Zukunftsbereiche der Mobilität, Kommunikation, Sicherheit, Gesundheit und Energie – und nicht zuletzt das große, weite Feld der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik (MatWerk), die in all diesen Bereichen eine zentrale Rolle spielt. Wer dort die Möglichkeiten der Digitalisierung nicht nutzt, oder wer bei seiner strategischen Ausrichtung etwaige Risiken unterschätzt, wird wissenschaftlich – und vor allem wirtschaftlich – abgehängt.“

DGM-Presse

DGM Strategiepapier zur Digitalisierung der MatWerk-Welt

Zu diesem Schluss kommt ein von der Deutschen Gesellschaft für Materialkunde e.V. (DGM) herausgegebenes Strategiepapier zur Digitalisierung der MatWerk-Welt. Verfasst wurde es von einem Expertenteam, das unterschiedliche Bereiche der Forschung sowie der Forschungsförderung abdeckt – und neben der Seite der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik auch die zentrale Seite der Informatik repräsentiert.

Ausgehend vom Status Quo beschreibt das Strategiepapier auf rund 20 Seiten die Vision einer digitalen Transformation innerhalb der Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, deren Ziel es ist, die Transparenz der Fertigungsprozesse, und damit die Nachhaltigkeit und langfristig auch die Effizienz der Forschung und der Anwendung bei neuen Materialien und Werkstoffen zu verbessern. Das Strategiepapier beschreibt die Herausforderungen, die die Digitalisierung mit sich bringt, und macht generelle sowie individuelle, teils sehr detaillierte Vorschläge zu ihrer Lösung. Dabei versteht es sich als Anregung für die gesamte MatWerk-Community, sich in die Ausgestaltung der Digitalisierung und einer damit verbundenen Diskussion mit einzubringen.

„Die wesentlichen Bestandteile dieser Transformation sind offene Plattformen, Standards und Technologien für die Datenverarbeitung, den Datenaustausch und die Datenanalyse“, heißt es resümierend in dem Papier. „Damit können vorhandene Forschungsergebnisse langfristig effizienter genutzt werden. Die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen oder Projekten führt zu zusätzlichen Erkenntnissen. Und der Einsatz neuer Techniken zur Datenanalyse wie Metastudien, Data Mining und Maschinelles Lernen erleichtert Studien, die heute nur mit unverhältnismäßig viel Aufwand möglich sind.“

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