Daten gewinnen zunehmend an Bedeutung, sind insbesondere in den betrieblichen Kontexten allerdings oft schwer zugänglich, da sie in verschiedenen Formen vorliegen. Ontologien und semantische Netze bieten eine Lösung, indem sie Informationen aus verschiedenen Datenquellen zusammenführen, was den Aufbau einer unternehmensweiten Wissensdatenbank ermöglicht. Ontologien sind flexibel, erweiterbar und unterstützen maschinenlesbare Sprachen, wodurch sie effizient in bestehende Systeme integriert werden können. Dieser Beitrag beschreibt die automatische Umwandlung relationaler Datenbanken in Ontologien mittels eines entwickelten Programms, das auf bestehenden wissenschaftlichen Ansätzen basiert.

Electric flight accelerates innovation and demands digitalization. DIREKT develops digital twins across the lifecycle of (hybrid) electric propulsion systems to fuse data, cut costs, and shorten time-to-market. In this context we present a production-to-design feedback approach. A system is developed which compares the scanned manufactured part with the design to visualize manufacturing deviations to improve upcoming designs. The system is tested with three different additive manufacturing technologies and two parts from an urban air mobility electric propulsion system. Furthermore, the comparison data is stored in a knowledge base for machine-learning-driven deviation prediction later on.