DiTraNo – Digitale Transformation der Normung
Ziel des Projektes war es, Inhalte Technischer Regeln strukturiert und modularisiert zu erfassen, womit sich in Zukunft unterschiedliche Mehrwertdienste realisieren lassen, wie z. B. eine semantische Suche, eine automatisierbare und semantische Informationsverarbeitung, ein selektives Content Delivery oder eine Integration nutzerspezifische Unternehmensprozesse (Engineeringprogramme, Anforderungsmanagement). Die im Projekt erarbeiten Ergebnisse zielen langfristig auf die Realisierung der Vision der Digitalen Norm (Abbildung 1), was eines der vorrangigsten strategischen Ziele der DKE (DKE Digitalstragie) und anderer Normungsorganisationen (DIN, ISO, IEC, CEN und CENELEC) weltweit darstellt. Seit 2020 koordinieren DKE und DIN ihre Aktivitäten zum Thema Digitale Norm in der gemeinsamen Initiative Digitale Standards (IDiS) – der nationalen Community von DKE und DIN zur Digitalen Norm, wo die Ergebnisse von DiTraNo eingebracht wurden und in zukünftigen Piloten weiterentwickelt werden.
Eine wichtige Zielsetzung innerhalb des Projektes stellte die kontextbezogene Bereitstellung von Informationen als Informationsservice dar, welche als Kernfunktionalität einen selektiven Zugriff auf relevante (Teil-)Anforderungen je nach Anwendungsfall (Prüfung, Engineering, Safety) ermöglicht. Dies stellt einen wichtigen Beitrag um langfristig das sog. Level 3 des Utilitymodels der IEC zu erreichen (Abbildung 2). Entsprechende Ergebnisse aus DiTraNo wurden und werden mit relevanten internationalen Arbeitsgruppen bei CEN und CENELEC, sowie der IEC geteilt.
Mithilfe von User Stories zur Digitalen Norm konnten relevante Anwendungsfälle und die dafür benötigten Metadaten identifiziert werden. Um die Metadaten mit den Norminhalten zu verbinden (semantische Auszeichnung) wurde ein Klassifikationssystem mit mehr als 300 Eigenschaften entwickelt, sowie um Verfahrensbeschreibungen und Best Practices ergänzt. Die se-mantische Auszeichnung wurde im Projekt sowohl manuell als auch automatisiert durchgeführt. Für die manuelle Auszeichnung und Überprüfung der automatisch erstellten Auszeichnungen wurde ein Auszeichnungs-Tool auf Basis des Inception-Frameworks der TU-Darmstadt entwickelt.
Die automatische Auszeichnung unterstützt dabei den manuellen Auszeichnungsprozess indem es mittels Textanalyse-Methoden Auszeichnungsvorschläge sowohl für die Metadaten-Zuweisung als auch für die Anforderungserkennung generiert. Hierzu wurde das Inception-Framework um ein Meta-Recommender-Konzept erweitert. Das Meta-Recommender-Konzept definiert, wie die entwickelnden Algorithmen und Verfahren zur automatischen Auszeichnung ihre Eingabe- und Ausgabedaten mit dem Auszeichnungs-Tool austauschen können. Die Recommender selbst sind für die automatische Auszeichnung zuständig, wobei unterschiedliche Recommender für unterschiedliche Aufgaben umgesetzt wurden. So wurde beispielsweise ein Recommender entwickelt, der mittels regelbasierter Analysemethoden und unter Verwendung verschiedener NLP (natural language processing)-Methoden die Anforderungserkennung vornahm. Ein anderer Recommender konzentrierte sich hingegen auf die Metadatenauszeichnung auf Kapitel und Absatzebene, indem vorher trainierte ML (machine learning)-Modelle auf Wort-Ebene eingesetzt wurden. Letzt genannte ML-Modelle wurden auch zur Ermittlung unbekann-ter Klassifikationswerte (Entity Extraction) im Projekt genutzt.
Customer Data Platform (CDP)
Quelle: https://www.dke.de/de/news/projektabschluss-ditrano
Damit die im Projekt ermittelten Auszeichnungen (Annotationen) anderen Systemen und Orga-nisationen zugänglich gemacht werden können, wurde ein metadatenbasiertes Austauschformat für Norminhalte auf Basis von iiRDS entwickelt und beispielhaft umgesetzt. Hierzu wurden die Klassifikationswerte von DiTraNo auf bereits bestehende Metadaten von iiRDS gemappt, neue projektspezifische Metadaten standardkonform modelliert sowie eine Erweiterung des Standards hinsichtlich „Actions and Activities“ erarbeitet und ins iiRDS-Commitee als Vorschlag eingereicht. Ebenfalls wurde die VDE SPEC 90016: „Anforderungen an ein metadaten-basiertes Austauschformat für Norminhalte“ erarbeitet, welche die allgemeinen Anforderungen an solch ein Austauschformat definiert und Grundkonzepte als gemeinsame Basis einführt.
Zur Verifikation und Veranschaulichung der Projektergebnisse wurde das Content Delivery Portal (CDP) i-viewscontent im Projekt eingesetzt. Das System bietet eine webbasierte Oberfläche für die Präsentation und das inhaltliche Erschließen umfangreicher Informationen und Doku-mente (Abbildung 3). Ziel des Demonstrators war es, die angereicherten Norminhalte mittels der DiTraNo-spezifischen iiRDS-Erweiterung ins CDP-System zu importieren und die zu Projekt-anfang ermittelten User Stories auf ihre Umsetzbarkeit zu überprüfen.
Insgesamt wurden über 3.000 Annotationen für 13 Normen im Projekt erstellt, überprüft und zu Demonstrationszwecken verwendet. Darüber hinaus wurden zahlreiche weitere manuelle und auch automatische Auszeichnungen diskutiert aber nicht weiter im Projekt berücksichtigt. Für das Austauschformat wurden ca. 200 Metadaten in iiRDS modelliert. Im Demonstrator konnten 13 von 16 der definierten User Stories erfolgreich umgesetzt werden, wobei allerdings die ver-bleibenden 3 User Stores von Anfang an als „optional“ bewertet wurden.
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