A review of information flow diagrammatic models for product-service systems

A product-service system (PSS) is a combination of products and services to create value for both customers and manufacturers. Modelling a PSS based on function orientation offers a useful way to distinguish system inputs and outputs with regards to how data are consumed and information is used, i.e. information flow. This article presents a review of diagrammatic information flow tools, which are designed to describe a system through its functions. The origin, concept and applications of these tools are investigated, followed by an analysis of information flow modelling with regards to key PSS properties. A case study of selection laser melting technology implemented as PSS will then be used to show the application of information flow modelling for PSS design. A discussion based on the usefulness of the tools in modelling the key elements of PSS and possible future research directions are also presented

Quantitative and Qualitative Models for Managing Risk Interdependencies in Supply Chain

The interdependent nature of supply chain elements and events requires risk systems must be assessed as an interrelated framework to optimize their management and integrate effectively with other decision-making tools in uncertain environments. This research shows a synthesis and analysis of the main qualitative/quantitative methods that have been used in the literature considering the treatment of event dependencies in supply chain risk management in the period 2003– 2018. The results revealed that the integration with disruption analysis tools and artificial intelligence methods are the most common types adopted, with increasing trend and effectiveness of Bayesian and fuzzy theory approache

Case-Based Decision Support for Disaster Management

Disasters are characterized by severe disruptions of the society’s functionality and adverse impacts on humans, the environment, and economy that cannot be coped with by society using its own resources. This work presents a decision support method that identifies appropriate measures for protecting the public in the course of a nuclear accident. The method particularly considers the issue of uncertainty in decision-making as well as the structured integration of experience and expert knowledge

Knowledge Representation Using Petri Nets and Knowledge Tables

Computer Scienc

Graph-based reasoning in collaborative knowledge management for industrial maintenance

Capitalization and sharing of lessons learned play an essential role in managing the activities of industrial systems. This is particularly the case for the maintenance management, especially for distributed systems often associated with collaborative decision-making systems. Our contribution focuses on the formalization of the expert knowledge required for maintenance actors that will easily engage support tools to accomplish their missions in collaborative frameworks. To do this, we use the conceptual graphs formalism with their reasoning operations for the comparison and integration of several conceptual graph rules corresponding to different viewpoint of experts. The proposed approach is applied to a case study focusing on the maintenance management of a rotary machinery system

Measurements, Models, Systems and Design

531 s.

Declarative techniques for modeling and mining business processes..

Organisaties worden vandaag de dag geconfronteerd met een schijnbare tegenstelling. Hoewel ze aan de ene kant veel geld geïnvesteerd hebben in informatiesystemen die hun bedrijfsprocessen automatiseren, lijken ze hierdoor minder in staat om een goed inzicht te krijgen in het verloop van deze processen. Een gebrekkig inzicht in de bedrijfsprocessen bedreigt hun flexibiliteit en conformiteit. Flexibiliteit is belangrijk, omdat organisaties door continu wijzigende marktomstandigheden gedwongen worden hun bedrijfsprocessen snel en soepel aan te passen. Daarnaast moeten organisaties ook kunnen garanderen dan hun bedrijfsvoering conform is aan de wetten, richtlijnen, en normen die hun opgelegd worden. Schandalen zoals de recent aan het licht gekomen fraude bij de Franse bank Société Générale toont het belang aan van conformiteit en flexibiliteit. Door het afleveren van valse bewijsstukken en het omzeilen van vaste controlemomenten, kon één effectenhandelaar een risicoloze arbitragehandel op prijsverschillen in futures omtoveren tot een risicovolle, speculatieve handel in deze financiële derivaten. De niet-ingedekte, niet-geautoriseerde posities bleven lange tijd verborgen door een gebrekkige interne controle, en tekortkomingen in de IT beveiliging en toegangscontrole. Om deze fraude in de toekomst te voorkomen, is het in de eerste plaats noodzakelijk om inzicht te verkrijgen in de operationele processen van de bank en de hieraan gerelateerde controleprocessen. In deze tekst behandelen we twee benaderingen die gebruikt kunnen worden om het inzicht in de bedrijfsprocessen te verhogen: procesmodellering en procesontginning. In het onderzoek is getracht technieken te ontwikkelen voor procesmodellering en procesontginning die declaratief zijn. Procesmodellering process modeling is de manuele constructie van een formeel model dat een relevant aspect van een bedrijfsproces beschrijft op basis van informatie die grotendeels verworven is uit interviews. Procesmodellen moeten adequate informatie te verschaffen over de bedrijfsprocessen om zinvol te kunnen worden gebruikt bij hun ontwerp, implementatie, uitvoering, en analyse. De uitdaging bestaat erin om nieuwe talen voor procesmodellering te ontwikkelen die adequate informatie verschaffen om deze doelstelling realiseren. Declaratieve procestalen maken de informatie omtrent bedrijfsbekommernissen expliciet. We karakteriseren en motiveren declaratieve procestalen, en nemen we een aantal bestaande technieken onder de loep. Voorts introduceren we een veralgemenend raamwerk voor declaratieve procesmodellering waarbinnen bestaande procestalen gepositioneerd kunnen worden. Dit raamwerk heet het EM-BrA�CE raamwerk, en staat voor `Enterprise Modeling using Business Rules, Agents, Activities, Concepts and Events'. Het bestaat uit een formele ontolgie en een formeel uitvoeringsmodel. Dit raamwerk legt de ontologische basis voor de talen en technieken die verder in het doctoraat ontwikkeld worden. Procesontginning process mining is de automatische constructie van een procesmodel op basis van de zogenaamde event logs uit informatiesystemen. Vandaag de dag worden heel wat processen door informatiesystemen in event logs geregistreerd. In event logs vindt men in chronologische volgorde terug wie, wanneer, welke activiteit verricht heeft. De analyse van event logs kan een accuraat beeld opleveren van wat er zich in werkelijkheid afspeelt binnen een organisatie. Om bruikbaar te zijn, moeten de ontgonnen procesmodellen voldoen aan criteria zoals accuraatheid, verstaanbaarheid, en justifieerbaarheid. Bestaande technieken voor procesontginning focussen vooral op het eerste criterium: accuraatheid. Declaratieve technieken voor procesontginning richten zich ook op de verstaanbaarheid en justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Declaratieve technieken voor procesontginning zijn meer verstaanbaar omdat ze pogen procesmodellen voor te stellen aan de hand van declaratieve voorstellingsvormen. Daarenboven verhogen declaratieve technieken de justifieerbaarheid van de ontgonnen modellen. Dit komt omdat deze technieken toelaten de apriori kennis, inductieve bias, en taal bias van een leeralgoritme in te stellen. Inductief logisch programmeren (ILP) is een leertechniek die inherent declaratief is. In de tekst tonen we hoe proces mining voorgesteld kan worden als een ILP classificatieprobleem, dat de logische voorwaarden leert waaronder gebeurtenis plaats vindt (positief event) of niet plaatsvindt (een negatief event). Vele event logs bevatten van nature geen negatieve events die aangeven dat een bepaalde activiteit niet kon plaatsvinden. Om aan dit probleem tegemoet te komen, beschrijven we een techniek om artificiële negatieve events te genereren, genaamd AGNEs (process discovery by Artificially Generated Negative Events). De generatie van artificiële negatieve events komt neer op een configureerbare inductieve bias. De AGNEs techniek is geïmplementeerd als een mining plugin in het ProM raamwerk. Door process discovery voor te stellen als een eerste-orde classificatieprobleem op event logs met artificiële negatieve events, kunnen de traditionele metrieken voor het kwantificeren van precisie (precision) en volledigheid (recall) toegepast worden voor het kwantificeren van de precisie en volledigheid van een procesmodel ten opzicht van een event log. In de tekst stellen we twee nieuwe metrieken voor. Deze nieuwe metrieken, in combinatie met bestaande metrieken, werden gebruikt voor een uitgebreide evaluatie van de AGNEs techniek voor process discovery in zowel een experimentele als een praktijkopstelling.

Classifiers for modeling of mineral potential

[Extract] Classification and allocation of land-use is a major policy objective in most countries. Such an undertaking, however, in the face of competing demands from different stakeholders, requires reliable information on resources potential. This type of information enables policy decision-makers to estimate socio-economic benefits from different possible land-use types and then to allocate most suitable land-use. The potential for several types of resources occurring on the earth's surface (e.g., forest, soil, etc.) is generally easier to determine than those occurring in the subsurface (e.g., mineral deposits, etc.). In many situations, therefore, information on potential for subsurface occurring resources is not among the inputs to land-use decision-making [85]. Consequently, many potentially mineralized lands are alienated usually to, say, further exploration and exploitation of mineral deposits. Areas with mineral potential are characterized by geological features associated genetically and spatially with the type of mineral deposits sought. The term 'mineral deposits' means .accumulations or concentrations of one or more useful naturally occurring substances, which are otherwise usually distributed sparsely in the earth's crust. The term 'mineralization' refers to collective geological processes that result in formation of mineral deposits. The term 'mineral potential' describes the probability or favorability for occurrence of mineral deposits or mineralization. The geological features characteristic of mineralized land, which are called recognition criteria, are spatial objects indicative of or produced by individual geological processes that acted together to form mineral deposits. Recognition criteria are sometimes directly observable; more often, their presence is inferred from one or more geographically referenced (or spatial) datasets, which are processed and analyzed appropriately to enhance, extract, and represent the recognition criteria as spatial evidence or predictor maps. Mineral potential mapping then involves integration of predictor maps in order to classify areas of unique combinations of spatial predictor patterns, called unique conditions [51] as either barren or mineralized with respect to the mineral deposit-type sought