In den Materialwissenschaften bezeichnet ein Workflow eine formal definierte Abfolge von Prozessschritten, die von der Probenherstellung über Charakterisierung und Simulation bis zur Datenanalyse und Dokumentation reicht. Digitale Workflows modellieren diese Schritte explizit, häufig als gerichtete Graphen aus Aufgaben, Datenobjekten und Entscheidungsregeln.

Zentrale Anforderungen sind Reproduzierbarkeit, Nachverfolgbarkeit und Standardisierung. Durch formal beschriebene Arbeitsabläufe (z. B. mittels Workflow-Sprachen oder domänenspezifischer Protokolle) werden Experimente, Simulationskampagnen und Auswertungen wiederholbar und vergleichbar. Standardisierung von Workflows umfasst dabei konsistente Ein- und Ausgaben, Metadaten-Schemata und definierte Schnittstellen zu Labor- und Simulationsinfrastrukturen.

Automatisierte und interoperative Workflows binden Messgeräte, Hochdurchsatz-Synthese, Multi-Skalen-Simulationen und Datenbanken ein und ermöglichen geschlossene Regelkreise, etwa im Sinne von Autonomous Experimentation. Interoperable Workflows erfordern gemeinsame Datenformate, Ontologien und APIs, um heterogene Software- und Hardwareumgebungen zu koppeln.

Workflow-Management-Systeme übernehmen Planung, Orchestrierung, Überwachung und Fehlerbehandlung, inklusive Versionierung von Workflows und Provenance-Tracking. In Simulationsworkflows wird so die systematische Variation von Parametern, die Kopplung verschiedener Solverkategorien (z. B. DFT, CFD, Phase-Field) und die konsistente Aggregation der Ergebnisdaten unterstützt.

Langfristig sind robuste, standardisierte digitale Workflows ein Kernbaustein von FAIR-Materialdateninfrastrukturen und eine Voraussetzung für datengetriebene Methoden wie material informatics und inverse materials design.