Development of ORMA+ ontology toward Zero Defect Manufacturing in the Digital Twin framework

In the context of Industry 4.0 there has been a change in the manufacturing system which has been modified following the development of some important technologies. In this context the ability of the production systems to meet customer expectations has increased while aiming to obtain an higher product quality and greater customization. To control product quality one of the most promising tool is the so-called Zero Defect Manufacturing. The use of ZDM can lead to an improvement in the quality of the products, an increase of the efficiency of the production system, a reduction of the waste and many other benefits. Although this methodological “tool” shows considerable potential, it needs some auxiliary technologies. The creation of a virtual copy of a physical resource toward the use of a Digital Twin appears to be of particular interest, enabling real-time monitoring within the industrial production. Considering the Digital Twin framework in the long-term perspective, to obtain a solution applicable to a greater number of different industrial contexts, in this thesis it is proposed a model, the ORMA+ ontology. This is capable of applying Detect and Repair strategies to go with the creation of a Digital Twin. The ORMA+ ontology can be used to support decision making in an industrial context: it provides, to any operator in the production process, an indication about the quality of the product, also advising some corrective actions if needed, like the repair or the disassembly of the product and the subsequent recycle of the good quality components. To obtain this research outcome, first of all an analysis of the literature was performed to determine the gaps present in the literature, then an ontology editor allowed the creation of the ORMA+ ontology and, finally, the ontology was validated in the context of Industry 4.0 Laboratory at the Politecnico di Milano. In the Industry 4.0 Laboratory the proposed solution was populated with the data coming from the servers, determining the quality of the product in function of the state of some product components and the condition of one of the assets installed in the production line.

Nell'ambito dell'Industria 4.0 c'è stato un cambiamento nel sistema produttivo, che è stato modificato in seguito allo sviluppo di alcune rilevanti tecnologie. In questo contesto è aumentata la capacità dei sistemi produttivi di soddisfare le aspettative dei clienti puntando ad ottenere una maggiore qualità del prodotto e una maggiore personalizzazione. Per controllare la qualità del prodotto, uno degli strumenti più promettenti è la cosiddetta Zero Defect Manufacturing. L'utilizzo della ZDM può portare un miglioramento della qualità, un aumento dell'efficienza del sistema produttivo, una riduzione degli scarti e altri vantaggi. Sebbene questo “strumento” metodologico mostri un potenziale considerevole, necessita di alcune tecnologie ausiliarie. Di particolare interesse è la creazione di una copia virtuale di una risorsa fisica per l'utilizzo di un Digital Twin, che consente il monitoraggio in tempo reale all'interno della produzione industriale. Considerando il framework DT in una prospettiva a lungo termine, per ottenere una soluzione applicabile ad un maggior numero di differenti contesti industriali, in questa tesi viene proposto un modello, l'ontologia ORMA+. Questo è in grado di applicare le strategie di Detect e Repair per accompagnare la creazione di un DT. L'ontologia ORMA+ può essere utilizzata a supporto del processo decisionale in un contesto industriale: fornisce, a qualsiasi operatore del processo produttivo, un'indicazione sulla qualità del prodotto, consigliando anche alcune azioni correttive se necessarie, come la riparazione o lo smontaggio di il prodotto e il successivo riciclo dei componenti di buona qualità. Per ottenere questo risultato, prima di tutto è stata eseguita un'analisi della letteratura per determinare le lacune presenti, poi un editore di ontologie ha permesso la creazione dell'ontologia ORMA+ e, infine, l'ontologia è stata validata nel contesto del Laboratorio di Industria 4.0 al Politecnico di Milano. Nel Lab la soluzione proposta è stata popolata con i dati provenienti dai server, determinando la qualità del prodotto in funzione dello stato di alcuni componenti e lo stato di uno degli asset installati in linea di produzione.