Smart Manufacturing opens new possibilities to achieve competitiveness and flexibility in turbulent and highly aggressive markets such as the manufacturing sector. The shift to Smart Manufacturing is supported by many research and governmental initiatives at country level and consists of the interconnection of smart components into the production system, that are able to generate and exchange big data streams, to adjust the production in an optimal way and to have self-awareness and self-prediction capabilities. Smart Manufacturing systems are composed of the so-called Cyber-Physical Systems (CPS) in a modular way. CPS are embedded intelligent systems that are able to bridge between the physical processes and their virtual counterpart. In a Smart Manufacturing context, ontologies cover different important roles: they provide (i) the semantics on which the intelligence of the components is built, (ii) the interoperability between different systems through providing a common vocabulary, (iii) an effective data integration and sharing and (iv) a consistent domain representation necessary for the automated systems to be self-aware. The presented work focuses on the role of ontologies within Smart Manufacturing, following two research objectives and methodologies: 1) the first investigates the perspective of industry on smart technological advancements through industrial experts’ interviews; 2) the second develops a manufacturing domain ontology to overcome the technical and content gaps found in literature. The first objective aimed at providing the industrial perspective on Smart Manufacturing, the interviews results have been analysed and structured in a framework of the AS-IS, TO-BE and Transformation phases that companies envision in their digitalization process, in terms of benefits, risks, barriers and applications. A set of considerations that highlight differences in the results of the interviews with respect to the literature has been elaborated and is worth of further analysis. The second objective of the work resulted in the development of an ontology to better define and demonstrate the role of ontologies in Smart Manufacturing. The ontology has been defined and developed in the UML and OWL languages as knowledge support for the control of CPS-based production systems, in a Smart Manufacturing context. In particular, the main advantage of the developed ontology is to provide the CPS coordination and control with the systemic role of each CPS inside the system, in this way offering a basis for the system self-awareness and the possibility to quickly reconfigure the production system by modifying its semantic representation. The ontology has been tested and validated thanks to application to industrial cases and to experts’ evaluations. The work demonstrates that the proposed ontological approach supports system flexibility, awareness, modularity, thus leading to shorter commissioning times of new or renewed plants and potential easier re-configurability of the production system. In this way it shows with practical examples the role of ontologies for smart manufacturing systems.

La nuova tendenza verso la manifattura intelligente (Smart Manufacturing) apre nuove possibilità in termini di competitività e flessibilità in contesti turbolenti e aggressivi come il settore manifatturiero europeo. La transizione verso la manifattura intelligente è supportata da varie iniziative governative per la ricerca scientifica e per lo sviluppo industriale. Dal punto di vista tecnico consiste nell’interconnessione di componenti intelligenti nel sistema produttivo, che siano in grado di generare e scambiare grandi quantità di dati, di adattare la produzione in maniera ottimale e di presentare caratteristiche di self-awareness e di auto-predizione dei problemi. I sistemi manifatturieri intelligenti sono composti di moduli chiamati Cyber-Physical Systems (CPS), sistemi intelligenti incorporati che fanno da ponte tra i processi fisici e la loro rappresentazione virtuale. In un contesto di produzione intelligente, le ontologie coprono diversi ruoli rilevanti, infatti esse offrono (i) la semantica su cui l’intelligenza dei componenti è fondata, (ii) l’interoperabilità tra diversi sistemi grazie al fatto che agiscono come un vocabolario condiviso, (iii) un’effettiva integrazione e condivisione dei dati e (iv) una coerente rappresentazione del dominio manifatturiero necessaria per supportare la caratteristica di self-awareness del sistema. Il lavoro presentato si focalizza sul ruolo delle ontologie per la manifattura intelligente, seguendo due principali obiettivi e metodologie: 1) Il primo obiettivo indaga la prospettiva industriale sugli avanzamenti tecnologici intelligenti attraverso delle interviste ad esperti industriali; 2) Il secondo obiettivo sviluppa un’ontologia del dominio manifatturiero che superi i gap tecnologici e semantici in letteratura. Il primo obiettivo era focalizzato ad offrire una prospettiva industriale sullo Smart Manufacturing, i risultati delle interviste sono stati analizzati e strutturati in un framework di fasi AS-IS, TO-BE e di passaggio, che le aziende prevedono durante il loro processo di digitalizzazione in termini di benefici, rischi, barriere e applicazioni. Una lista di considerazioni che sottolineano differenze tra i risultati delle interviste e la letteratura è stata elaborata e può essere investigata in analisi future. Il secondo obiettivo del lavoro ha avuto come risultato lo sviluppo di un’ontologia per definire meglio e dimostrare il ruolo delle ontologie per la manifattura intelligente. L’ontologia è stata definita e sviluppata nei linguaggi UML e OWL come supporto di conoscenza per il controllo di sistemi produttivi Smart basati sui CPS. In particolare, il principale vantaggio dell’ontologia sviluppata è quello di offrire al coordinamento e controllo dei CPS una visione sistemica del ruolo di ogni CPS all’interno del sistema. In questo modo è creata una base per la self-awareness del sistema e la possibilità di riconfigurare velocemente il sistema produttivo basandosi sulla modifica della sua rappresentazione semantica. L’ontologia è stata testata e validata grazie all’applicazione in casi industriali e alla valutazione di esperti. Il lavoro dimostra che l’approccio ontologico proposto supporta la flessibilità, la awareness e la modularità del sistema; che sono alla base di tempi più brevi per il commissioning degli impianti e di riconfigurabilità potenziale del sistema.

Role of ontologies for smart manufacturing

NEGRI, ELISA

Abstract

Smart Manufacturing opens new possibilities to achieve competitiveness and flexibility in turbulent and highly aggressive markets such as the manufacturing sector. The shift to Smart Manufacturing is supported by many research and governmental initiatives at country level and consists of the interconnection of smart components into the production system, that are able to generate and exchange big data streams, to adjust the production in an optimal way and to have self-awareness and self-prediction capabilities. Smart Manufacturing systems are composed of the so-called Cyber-Physical Systems (CPS) in a modular way. CPS are embedded intelligent systems that are able to bridge between the physical processes and their virtual counterpart. In a Smart Manufacturing context, ontologies cover different important roles: they provide (i) the semantics on which the intelligence of the components is built, (ii) the interoperability between different systems through providing a common vocabulary, (iii) an effective data integration and sharing and (iv) a consistent domain representation necessary for the automated systems to be self-aware. The presented work focuses on the role of ontologies within Smart Manufacturing, following two research objectives and methodologies: 1) the first investigates the perspective of industry on smart technological advancements through industrial experts’ interviews; 2) the second develops a manufacturing domain ontology to overcome the technical and content gaps found in literature. The first objective aimed at providing the industrial perspective on Smart Manufacturing, the interviews results have been analysed and structured in a framework of the AS-IS, TO-BE and Transformation phases that companies envision in their digitalization process, in terms of benefits, risks, barriers and applications. A set of considerations that highlight differences in the results of the interviews with respect to the literature has been elaborated and is worth of further analysis. The second objective of the work resulted in the development of an ontology to better define and demonstrate the role of ontologies in Smart Manufacturing. The ontology has been defined and developed in the UML and OWL languages as knowledge support for the control of CPS-based production systems, in a Smart Manufacturing context. In particular, the main advantage of the developed ontology is to provide the CPS coordination and control with the systemic role of each CPS inside the system, in this way offering a basis for the system self-awareness and the possibility to quickly reconfigure the production system by modifying its semantic representation. The ontology has been tested and validated thanks to application to industrial cases and to experts’ evaluations. The work demonstrates that the proposed ontological approach supports system flexibility, awareness, modularity, thus leading to shorter commissioning times of new or renewed plants and potential easier re-configurability of the production system. In this way it shows with practical examples the role of ontologies for smart manufacturing systems.
TRUCCO, PAOLO
TERZI, SERGIO
15-dic-2016
La nuova tendenza verso la manifattura intelligente (Smart Manufacturing) apre nuove possibilità in termini di competitività e flessibilità in contesti turbolenti e aggressivi come il settore manifatturiero europeo. La transizione verso la manifattura intelligente è supportata da varie iniziative governative per la ricerca scientifica e per lo sviluppo industriale. Dal punto di vista tecnico consiste nell’interconnessione di componenti intelligenti nel sistema produttivo, che siano in grado di generare e scambiare grandi quantità di dati, di adattare la produzione in maniera ottimale e di presentare caratteristiche di self-awareness e di auto-predizione dei problemi. I sistemi manifatturieri intelligenti sono composti di moduli chiamati Cyber-Physical Systems (CPS), sistemi intelligenti incorporati che fanno da ponte tra i processi fisici e la loro rappresentazione virtuale. In un contesto di produzione intelligente, le ontologie coprono diversi ruoli rilevanti, infatti esse offrono (i) la semantica su cui l’intelligenza dei componenti è fondata, (ii) l’interoperabilità tra diversi sistemi grazie al fatto che agiscono come un vocabolario condiviso, (iii) un’effettiva integrazione e condivisione dei dati e (iv) una coerente rappresentazione del dominio manifatturiero necessaria per supportare la caratteristica di self-awareness del sistema. Il lavoro presentato si focalizza sul ruolo delle ontologie per la manifattura intelligente, seguendo due principali obiettivi e metodologie: 1) Il primo obiettivo indaga la prospettiva industriale sugli avanzamenti tecnologici intelligenti attraverso delle interviste ad esperti industriali; 2) Il secondo obiettivo sviluppa un’ontologia del dominio manifatturiero che superi i gap tecnologici e semantici in letteratura. Il primo obiettivo era focalizzato ad offrire una prospettiva industriale sullo Smart Manufacturing, i risultati delle interviste sono stati analizzati e strutturati in un framework di fasi AS-IS, TO-BE e di passaggio, che le aziende prevedono durante il loro processo di digitalizzazione in termini di benefici, rischi, barriere e applicazioni. Una lista di considerazioni che sottolineano differenze tra i risultati delle interviste e la letteratura è stata elaborata e può essere investigata in analisi future. Il secondo obiettivo del lavoro ha avuto come risultato lo sviluppo di un’ontologia per definire meglio e dimostrare il ruolo delle ontologie per la manifattura intelligente. L’ontologia è stata definita e sviluppata nei linguaggi UML e OWL come supporto di conoscenza per il controllo di sistemi produttivi Smart basati sui CPS. In particolare, il principale vantaggio dell’ontologia sviluppata è quello di offrire al coordinamento e controllo dei CPS una visione sistemica del ruolo di ogni CPS all’interno del sistema. In questo modo è creata una base per la self-awareness del sistema e la possibilità di riconfigurare velocemente il sistema produttivo basandosi sulla modifica della sua rappresentazione semantica. L’ontologia è stata testata e validata grazie all’applicazione in casi industriali e alla valutazione di esperti. Il lavoro dimostra che l’approccio ontologico proposto supporta la flessibilità, la awareness e la modularità del sistema; che sono alla base di tempi più brevi per il commissioning degli impianti e di riconfigurabilità potenziale del sistema.
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