Knowledge based engineering and ontology: roles in design automation and product configuration

The actual trends in product development process highlight the increasing digitalization of data and virtualization of processes. The advantages of data digitalization involves a improved accessibility, data sharing, maintainability; in the other hand virtualization of processes involves a better communication of process data (like experimental sets), reduction of prototype development time, elaboration of alternatives, implementation of best practices. In the field of Knowledge Based Engineering (KBE), digital data and virtual processes are combined in order to automate the product development and configuration process improving the quality of the results. KBE approach involves problems related to maintenance of application and knowledge bases, low flexibility of KBE systems with respect to different platforms, systems and data structures, causing high risk of loss of knowledge, data and information due to the obsolescence of computer systems. The main solution to avoid this situation consists in the adoption of a good knowledge management strategy, permitting a reliable representation, easily formalized and implemented with conventional programming and database techniques. In KBE field, Object Oriented approach (OO) is the most used technique to represent and implement knowledge models aimed at design automation in KBE. Another technique for knowledge management, Ontology Engineering (OE), is a growing approach aimed at knowledge management and representation considered in fields like military/defence and bioengineering. The goal of the thesis is to evaluate pro's and con's of OE and OO in KBE approaches and define their roles in product development and configuration process. The focus is to help engineers with reliable methods and tools for knowledge management in KBE activities. The study consisted in the analysis of technical and scientific literature about OO and OE approaches for product design and configuration. Feasibility of these techniques will be tested and verified with case studies about development of tools aimed at industrial and academic application. The first case study regarded the mapping and representation of the Functionally Graded Materials (FGM) domain. Research and discoveries in this research field cause increment of data in distributed and heterogeneous sources of the scientific community, involving several data structures hardly integrable. Here OE has been used to describe materials components, manufacturing processes, applications and best practices in order to retrieve data in local and distributed sources about FGM. The second case study regarded the automatic configuration of assembly line layouts. The complex design and configuration knowledge has been mapped with the help of an ontological structure. This permitted the identification of a configuration architecture implemented in configurator prototype, aimed at the generation of 3D CAD models, Bill of Materials, Bill of Process and technical documentation. A final synthesis and evaluation of the roles of the two technologies in different aspects of product development demonstrates that OE is a strong tool for knowledge representation and formalization, with platform-independent formal codes and general data structures. In the other hand OO enables the development of specific OO software tools connected with OE knowledge bases.

Le tendenze attuali nel processo di sviluppo prodotto suggeriscono la crescente digitalizzazione dei dati e la virtualizzazione dei processi. I vantaggi della digitalizzazione dei dati comportano una migliore accessibilità, condivisione dei dati nonchè manutenibilità; per quanto rirguarda la virtualizzazione dei processi, essa comporta una migliore comunicazione dei dati di processo (peresempio set sperimentali), riduzione dei tempi di prototipazione, elaborazione di alternative e implementazione di "best practices". Nel campo della Knowledge Based Engineering (KBE), dati digitali e processi virtuali sono combinati al fine di automatizzare il processo di sviluppo prodotto, tenendo nel contempo alti standard qualitativi. L'approccio KBE comporta problemi legati alla manutenzione di applicazioni e basi di conoscenza, bassa flessibilità drispetto a piattaforme divere, diversi sistemi e diverse strutture di dati, causando elevato rischio di perdita di conoscenza, dati e informazioni, anche a causa della obsolescenza dei sistemi informatici. La soluzione principale per evitare questi problemi consiste nell'adozione di una buona strategia di gestione della conoscenza, permettendo una rappresentazione affidabile, facilmente implementabile e formalizzabile, con tecniche di programmazione e tecniche di database. In campo KBE, l'approccio Object Oriented (OO) è la tecnica più utilizzata per rappresentare e realizzare modelli di conoscenza volte all' automazione della progettazione. Un'altra tecnica per la gestione della conoscenza, Ontology Engineering (OE), è un approccio sempre più utilizzato e finalizzato alla gestione della conoscenza e alla sua rappresentazione, molto considerato in campi strategico militare piuttosto che in campo biomedico. L'obiettivo della tesi è valutare pro e contro di OE e OO per la gestione e rappresentazione dela conoscenza, definendone il loro ruolo nello processo di sviluppo prodotto, in particolare con riferimento al processo di configurazione. L'obiettivo è quello di supportare gli ingegneri con metodi affidabili e strumenti per la gestione della conoscenza nelle attività KBE. Lo studio consiste nell'analisi della letteratura tecnica e scientifica riguardante OO e OE in quanto a progettazione e configurazione del prodotto. La fattibilità di queste tecniche sarà verificata con casi studio e sullo sviluppo di strumenti volti ad applicazioni industriali e accademici. Il primo caso di studio ha riguardato la mappatura e rappresentazione all'interno del dominio dei Functionally Graded Materials (FGM). La ricerca e le scoperte in questi campi di ricerca comporta un incremento di dati allocati in repository eterogenei e distribuiti all'interno della comunità scientifica, i quali comportano diverse strutture dati difficilmente integrabili. In questa situazione OE è stato utilizzato per descrivere i componenti materiali, i processi di produzione, le applicazioni e le best practices, al fine di recuperare i dati riguardanti gli FGM in repository locali e distribuiti. Il secondo caso di studio ha riguardato la configurazione automatica del layout di una linea di assemblaggio. La complessa conoscenza riguardo alla progettazione e alla configurazione è stata mappata con l'aiuto di una struttura ontologica. Ciò ha permesso l'identificazione di un'architettura di configurazione e l'implementazione di un prototipo di configuratore, finalizzato alla generazione di modelli CAD 3D e 2D, Bill of Materials, sequenze di assemblaggio e documentazione tecnica. Una sintesi finale e valutazione dei ruoli delle due tecnologie in diversi aspetti dello sviluppo del prodotto dimostra che OE è un valido strumento per la rappresentazione e formalizzazione della conoscenza, con strutture dati generali codificate con linguaggi indipendenti dalla piattaforma. D'altro canto OO consente lo sviluppo di specifici strumenti software OO connessi con basi di conoscenza OE.