A workflow assisted methodology for the model-based design of manufacturing processes using SHACL rules

The increasing complexity of the design and planning problems in the manufacturing industry requires the application of more and more sophisticated and integrated digital tools. These systems need a formal description (a model) of the production system under analysis. An effective model should include a comprehensive representation of the factory, involving the description of the objects, the processes and the products, together with their relationships. These elements are strongly interconnected each other making their formal description tough. The present work provides a methodology to support the comprehensive formalization of a complex and multi-disciplinary manufacturing system. It exploits an ontology-based and standard-based data model for the formal representation of the production system. A BPMN workflow is developed to represent what are the relationships among the factory elements, but also to support in their formalization. The workflow is integrated with an artificial intelligence, based on the Shapes Constraint Language (SHACL) recommendation, able to analyse the information provided by the user. SHACL is used to write constraint rules for the evaluation of the model consistency and coherence, and to write inference rules for the generation of new information following logical statements. Finally, the methodology is implemented with Python following an integrated process automation logic to generate a reconfigurable modelling tool, which is featured by a Graphic User Interface (GUI). The implemented methodology then is applied to an industrial case regarding a high-speed automated assembly line.

L’incremento di complessità nei problemi di progettazione e pianificazione nell’industria manifatturiera richiede l’applicazione di strumenti digitali sempre più sofisticati e integrati. Questi sistemi hanno bisogno di una descrizione formale (un modello) del sistema produttivo sotto analisi. Un modello efficace deve considerare una rappresentazione globale della fabbrica, includendo la descrizione di oggetti, processi e prodotti, insieme con le loro connessioni. Questi elementi sono fortemente interconnessi e quindi la loro descrizione formale risulta piuttosto complicata. Il presente lavoro fornisce una metodologia per supportare la formalizzazione globale di un sistema manifatturiero complesso e multidisciplinare. Per la rappresentazione formale del sistema produttivo utilizza un data model basato su ontologie e standard. Nel presente lavoro viene sviluppato un workflow BPMN per rappresentare quali sono le relazioni tra gli elementi della fabbrica, ma anche per aiutare nella loro formalizzazione. Il workflow viene integrato con un intelligenza artificiale, basata sulla raccomandazione Shapes Constraint Language (SHACL), in grado di analizzare le informazioni fornite dall’utente. SHACL viene utilizzato per scrivere regole di vincolo per la valutazione della consistenza e coerenza del modello, e per scrivere regole di inferenza per generare nuove informazioni partendo da relazioni logiche. Infine, la metodologia è implementata con Python seguendo una logica di processo automatizzato e integrato per generare uno strumento di modellazione riconfigurabile e provvisto di una interfaccia grafica (GUI). La metodologia implementata è quindi applicata a un caso industriale riguardante una linea automatizzata per l’assemblaggio ad alta velocità.