Interoperative Arbeitsabläufe in der Werkstoffwissenschaft ermöglichen durch standardisierte Datenformate, Ontologien und Schnittstellen den nahtlosen Austausch zwischen Experiment, Simulation und Datenanalyse. Sie koppeln Laborautomatisierung, Hochdurchsatzexperimente, Mehrskalenmodellierung und Machine-Learning-Plattformen. Ziel ist die reproduzierbare, skalierbare Entdeckung und Optimierung von Werkstoffen entlang des gesamten Lebenszyklus, im Sinne von FAIR-Datenprinzipien und digitalen Zwillingen.