Ontologies in Cloud Computing - Review and Future Directions

Cloud computing as a technology has the capacity to enhance cooperation, scalability, accessibility, and offers discount prospects using improved and effective computing, and this capability helps organizations to stay focused. Ontologies are used to model knowledge. Once knowledge is modeled, knowledge management systems can be used to search, match, visualize knowledge, and also infer new knowledge. Ontologies use semantic analysis to define information within an environment with interconnecting relationships between heterogeneous sets. This paper aims to provide a comprehensive review of the existing literature on ontology in cloud computing and defines the state of the art. We applied the systematic literature review (SLR) approach and identified 400 articles; 58 of the articles were selected after further selection based on set selection criteria, and 35 articles were considered relevant to the study. The study shows that four predominant areas of cloud computing—cloud security, cloud interoperability, cloud resources and service description, and cloud services discovery and selection—have attracted the attention of researchers as dominant areas where cloud ontologies have made great impact. The proposed methods in the literature applied 30 ontologies in the cloud domain, and five of the methods are still practiced in the legacy computing environment. From the analysis, it was found that several challenges exist, including those related to the application of ontologies to enhance business operations in the cloud and multi-cloud. Based on this review, the study summarizes some unresolved challenges and possible future directions for cloud ontology researchers.publishedVersio

Reinforcement learning based optimal decision making towards product lifecycle sustainability

Artificial intelligence (AI) has been widely used in robotics, automation, finance, healthcare, etc. However, using AI for decision-making in sustainable product lifecycle operations is still challenging. One major challenge relates to the scarcity and uncertainties of data across the product lifecycle. This paper aims to develop a method that can adopt the most suitable AI techniques to support decision-making for sustainable operations based on the available lifecycle data. It identifies the key lifecycle stages in which AI, especially reinforcement learning (RL), can support decision-making. Then, a generalised procedure of using RL for decision support is proposed based on available lifecycle data, such as operation and maintenance data. The method has been validated in a case study of an international vehicle manufacturer, combined with modelling and simulation. The case study demonstrates the effectiveness of the method and identifies that RL is the current most appropriate method for maintenance scheduling based on limited available lifecycle data. This paper contributes to knowledge by demonstrating an empirically grounded industrial case using RL to optimise decision-making for improved product lifecycle sustainability by effectively prolonging the product lifetime and reducing environmental impact.Vinnova [2017-01649]

Gestión de ontologías e instanciación en modelos de fabricación

En la actualidad, las empresas viven en un entorno cada vez más competitivo en el que no es suficiente con ser eficaz, sino que hay que ser eficiente si se quiere permanecer en el mercado. Hoy en día, el hecho de entregar un producto de calidad a tiempo empieza a estar al alcance de cualquiera, si se quiere marcar la diferencia para competir en el mercado se tiene que ser eficiente, es decir, se tiene que hacer optimizando el uso de recursos. Esto no va en relación con el número de recursos en sí, sino con cómo funcionan y si se les saca el máximo rendimiento. No importa cuántos recursos tengas. Si no los sabes usar, nunca serán suficientes. Con el conocimiento sucede lo mismo. No es cuánto tengas, sino cómo lo usas y para qué. Está claro que es necesario adquirir conocimiento, pero de nada vale tener información que no sirve o información que sirve, pero no se sabe interpretar ni transmitir adecuadamente. Históricamente, siempre se ha empleado mucho tiempo en el diseño de nuevos productos y sus procesos de fabricación. Además, cada vez se requieren productos más avanzados y customizados, por lo que el desarrollo se ha vuelto más complicado, pero si se quiere ser competitivo hay que ser eficiente. Hay que introducir los productos en el mercado de manera más rápida, por eso es importante tener una buena base que permita no tener que empezar de cero cada vez que se requiera desarrollar el diseño o la fabricación de un producto. Por este motivo, el hecho de extraer todo tipo de información para nuevos productos se convierte en una necesidad, pero de nada vale tener información si ésta no se almacena, transmite e interpreta correctamente. De esto último trata la interoperabilidad, de compartir conocimiento sin que se pierda información. La interoperabilidad es clave en un sector en el que entra en juego una cadena de suministro. Cuantos más agentes entren a formar parte de la cadena más veces se tiene que compartir la información y mayor es la probabilidad de que ésta no se transmita correctamente. El objetivo de este TFM es desarrollar una herramienta que permita la comunicación entre aplicaciones diferentes y demostrar que es posible transmitir el conocimiento entre ellas a través de ontologías.Universidad de Sevilla. Máster en Ingeniería Aeronáutic