Ontology-based decision support for enhancing responsiveness in manufacturing systems

In response to the highly volatile manufacturing landscape, the need for an adaptive and responsive production system becomes apparent. This research explores the application of ontologies to improve responsiveness and adaptability across manufacturing contexts, enabling systems to efficiently respond to production challenges. In this regard, we argue that ontologies facilitate communication and interoperability, support system design and decision-making. However, our findings reveal the lack of an ontology for a comprehensive supply chain representation and limited use of ontologies in managing disruptions. To address these gaps, we propose an ontology-based decision support for manufacturing systems, designed to improve responsiveness and adaptability to demand variations. Indeed, the proposed model integrates internal processes with external suppliers. Thus, it not only captures product-specific information, allowing to identify alternative products, but, through rule-based reasoning, it dynamically monitors production capacity across multiple plants, allowing for efficient cross-plant collaboration in response to demand changes. Indeed, companies can exploit it to simulate potential demand variations and shocks, visualizing alternative production scenarios and making informed, data-driven decisions in real time. To validate this approach, we tested the solution across three scenarios, thereby demonstrating its effectiveness in simulated real-world contexts. As a result, this approach improves responsiveness in manufacturing systems, enabling better adaptability to disruptions, while offering a flexible and cost-effective solution to strengthen operational resilience against unforeseen challenges.

In risposta all’instabilità dei contesti produttivi, diventa evidente la necessità di un sistema di produzione flessibile e reattivo. Questo lavoro esplora come l’uso delle ontologie possa migliorare la capacità dei sistemi produttivi di reagire e adattarsi alle sfide della produzione. A tal proposito, sosteniamo che le ontologie facilitano la comunicazione e l’interoperabilità, supportano la progettazione dei sistemi e il processo decisionale. Tuttavia, i nostri risultati rivelano la mancanza di un’ontologia per una rappresentazione completa della supply chain e un uso limitato delle ontologie nella gestione delle disruptions. Per colmare queste lacune, proponiamo un supporto decisionale basato su ontologie per i sistemi di produzione, progettato per migliorare la flessibilità e la prontezza dalle variazioni della domanda. Il modello proposto integra i processi interni con i fornitori esterni. In questo modo, l’ontologia non solo cattura informazioni specifiche del prodotto, permettendo l’identificazione di prodotti alternativi, ma, attraverso il ragionamento basato su regole, monitora dinamicamente la capacità produttiva in più stabilimenti, consentendo una collaborazione efficiente tra gli impianti in risposta ai cambiamenti della domanda. Le aziende possono quindi utilizzarla per simulare potenziali variazioni e shock della domanda, visualizzare scenari di produzione alternativi e prendere decisioni informate e basate sui dati in tempo reale. Per validare questo approccio, abbiamo testato la soluzione in tre scenari, dimostrando così la sua efficacia in contesti simulati che riproducono situazioni reali. Di conseguenza, questo approccio migliora la reattività nei sistemi manifatturieri, consentendo una maggiore adattabilità alle disruptions e offrendo una soluzione flessibile ed economica per rafforzare la resilienza operativa di fronte a sfide impreviste.