Ziel des Projekts ist die Untersuchung, inwiefern Dataset- und Vokabular-Management, aber auch Profiling und Validierung von Semantischen Daten im iDev40 Kontext angewendet werden können. Dafür wird eccenca Methoden zur semantischen Integration von Data Lakes erforschen, insbesondere mit dem Ziel der Verbesserung des Lernens von semantischen Mappings. Das ontologie-basierte Vokabular SCORVoc, für die Modellierung des Value Chain Operations Reference Standards (SCOR), wird um relevante iDev40-Konzepte erweitert werden. Dafür stellt eccenca eine Ontologie- und Daten-Modellierungs-Methodologie bereit, welche auf dem eccenca Tool Stack basiert. Dies soll Möglichkeiten der Definition, Verteilung und der gegenseitigen Anpassung von Semantischen Daten bereitstellen und dadurch eine Verbesserung der Integration der Daten aller Partner herbeiführen. Als Use-Case wird eccenca, zusammen mit Infineon, eine prototypische Plattform für "lead time based dynamic pricing" erarbeiten. Diese Plattform wird auf SCORVoc und den Vorarbeiten aufbauen. Der in iDev40 entwickelte Ansatz einer ganzheitlichen digitalen Repräsentanz zielt auf eine nahtlose Integration von Entwicklung in eine Industrie 4.0 kompatible Produktionsumgebung. Zudem werden schnelles Lernen aus großen Datenmengen sowie Validierung und Schutz des Wissens zu einer wesentlichen Steigerung der Produktivität und Reduktion der Entwicklungszeiten beitragen.