Progettazione di una piattaforma di supporto a processi collaborativi e prototipazione di un modulo di data integration e process analytics

Tesi sviluppata all'interno del progetto PMI 3.0. Tra gli attori del progetto oltre all’Università di Pisa (Dipartimento Ingegneria dell’Energia e dei Sistemi), figurano la società di consulenza Stargate e le aziende Catarsi Ing. Piero & C. srl, DIERRE srl, Gozzini 1906 Turini Group srl e SI.GI.MA. snc. La tesi si concentra sul raggiungimento di uno degli obiettivi del progetto: "Sviluppare un’infrastruttura ICT social semantic web". In particolare la tesi comprende: 1. Ricognizione sullo stato dell’arte delle tecnologie informatiche utilizzabili per il progetto PMI 3.0, analizzando articoli di ricerca scientifica e report di altri progetti relativi alla collaborazione tra aziende. 2. Progettazione della piattaforma software, con riferimento al modulo di gestione degli utenti ed al modulo di analisi (orientato a data integration e process analytics). 3. Suggerimenti per lo sviluppo del software progettato e proposte di piattaforme open-source come base di partenza da estendere ed integrare. 4. Prototipo e studio di fattibilità del modulo di analisi, facendo riferimento alle dimostrazioni pratiche rivolte alle aziende partecipanti

Extensión del marco de referencia Ontoconcept con el formato de intercambio de reglas RIF

La presente investigación tiene como tema principal el estudio comparativo de las expresiones de RIF (formato de intercambio de reglas publicado por la W3C) con la capacidad expresiva del grafárbol ontológico, modelo conceptual propuesto dentro del framework Ontoconcept, que es una herramienta para la gestión del cambio ontológico, planteado en la tesis doctoral del ingeniero Julio César Chavarro Porras, bajo el título “Marco de referencia para la gestión del cambio en ontologías, basados en modelos conceptuales”. La motivación para la presente propuesta se fundamenta en la necesidad de establecer modelos conceptuales para la gestión de ontologías, continuando en una pequeña parte con el proceso de desarrollo de un sistema de administración de ontologías, consulta y razonamiento sobre diferentes ambientes, que es la finalidad a largo plazo de Ontoconcept. Este trabajo se encuentra vinculado a la línea de profundización de la maestría en ingeniería de sistemas y computación titulada Inteligencia Artificial, asociado al grupo de investigación GIA, grupo en el cual se vienen desarrollando diferentes proyectos de extensión del framework, así como generación de nuevas versione

Extensión del marco de referencia Ontoconcept con el formato de intercambio de reglas RIF

La presente investigación tiene como tema principal el estudio comparativo de las expresiones de RIF (formato de intercambio de reglas publicado por la W3C) con la capacidad expresiva del grafárbol ontológico, modelo conceptual propuesto dentro del framework Ontoconcept, que es una herramienta para la gestión del cambio ontológico, planteado en la tesis doctoral del ingeniero Julio César Chavarro Porras, bajo el título “Marco de referencia para la gestión del cambio en ontologías, basados en modelos conceptuales”. La motivación para la presente propuesta se fundamenta en la necesidad de establecer modelos conceptuales para la gestión de ontologías, continuando en una pequeña parte con el proceso de desarrollo de un sistema de administración de ontologías, consulta y razonamiento sobre diferentes ambientes, que es la finalidad a largo plazo de Ontoconcept. Este trabajo se encuentra vinculado a la línea de profundización de la maestría en ingeniería de sistemas y computación titulada Inteligencia Artificial, asociado al grupo de investigación GIA, grupo en el cual se vienen desarrollando diferentes proyectos de extensión del framework, así como generación de nuevas versione

Development of a semantic knowledge modelling approach for evaluating offsite manufacturing production processes

The housing sector in the UK and across the globe is constantly under pressure to deliver enough affordable houses to meet the increasing demand. Offsite Manufacturing (OSM), a modern method of construction, is considered to be a key aspect in meeting these demands given its potential to increase efficiency and boost productivity. Although the use of OSM to increase the supply of affordable and efficient homes is getting popular, the focus has been on ‘what’ methods of construction are used (i.e. whether implementing OSM or traditional approach) rather than ‘how’ the alternative construction approach shall be done (i.e. choice of OSM method to meet set objectives). There have been criticisms of the approaches used by professionals implementing OSM methods as some of these approaches are non-structured and these methods have been criticised for being similar to the conventional onsite methods with little process gains. There are previous studies that have compared the performance of OSM and other modern methods of construction with conventional methods of construction. However, there is hardly any attempt nor quantitative evidence comparing the performance of various competing OSM approaches (i.e. methods with standardised and non-standardised processes) in order to support stakeholders in making an informed decision on choices of methods. In pursuit of the research gap identified, this research aims to develop a proof-of-concept knowledge-based process analysis tool that would enable OSM practitioners to efficiently evaluate the performances of their choice of OSM methods to support informed decision-making and continuous improvement. To achieve this aim, an ontology knowledge modelling approach was adopted for leveraging data and information sources with semantics, and an offsite production workflow (OPW) ontology was developed to enable a detailed analysis of OSM production methods. The research firstly undertook an extensive critical review of the OSM domain to identify the existing OSM knowledge and how this knowledge can be formalised to aid communication in the OSM domain. In addition, a separate review of process analysis methods and knowledge-based modelling methods was done concurrently to identify the suitable approach for analysing and systemising OSM knowledge respectively. The lean manufacturing value system analysis (VSA) approach was used for the analysis in this study using two units of analysis consisting of an example of atypical non-standardised (i.e. static method of production) and standardised (i.e. semi-automated method of production) OSM methods. The knowledge systematisation was done using an ontology knowledge modelling approach to develop the process analysis tool – OPW ontology. The OPW ontology was further evaluated by mapping a case of lightweight steel frame modular house production to model a real-life context. A two-staged validation approach was then implemented to test the ontology which consists of firstly an internal validation of logic and consistency of the results and then an expert validation process using an industry-approved set of criteria. The result from the study revealed that the non-standardised ad-hoc OSM production method, involving a significant amount of manual tasks, contributes little process improvement from the conventional onsite method when using the metrics of process time and cost. In comparison with the structured method e.g. semi-automated OSM production method, it is discovered that the process cost and time are 82% and 77% more in the static method respectively based on a like-to-like production schedule. The study also evaluates the root causes of process wastes, accounting for non-value-added time and cost consumed. The results contribute to supporting informed decision-making on the choices of OSM production methods for continuous improvement. The main contributions to knowledge and practice are as follows: i. The output of this research contributes to the body of literature on offsite concepts, definition and classification, through the generic classification framework developed for the OSM domain. This provides a means of supporting clear communication and knowledge sharing in the domain and supports knowledge systematisation. ii. The approach used in this research, integrating the value system analysis (VSA) and activity-based costing (ABC) methods for process analysis is a novel approach that bridges that gaps with the use of the ABC method for generating detailed process-related data to support cost/time-based analysis of OSM processes. iii. The developed generic process map which represents the OSM production process captures activity sequences, resources and information flow within the process will help in disseminating knowledge on OSM and improve best practices in the industry. iv. The developed process analysis tool (the OPW ontology) has been tested with a real-life OSM project and validated by domain experts to be a competent tool. The knowledge structure and rules integrated into the OPW ontology have been published on the web for knowledge sharing and re-use. This tool can be adapted by OSM practitioners to develop a company-specific tool that captures their specific business processes, which can then support the evaluation of their processes to enable continuous improvement

Engineering Temporal and Spatial Aspects in OWL using Patterns

WWW is a huge, open, heterogeneous system, however its contents data is mainly human oriented. The Semantic Web needs to assure that data is readable and “understandable” to intelligent software agents, though the use of explicit and formal semantics. Ontologies constitute a privileged artifact for capturing the semantic of the WWW data. Temporal and spatial dimensions are transversal to the generality of knowledge domains and therefore are fundamental for the reasoning process of software agents. Representing temporal/spatial evolution of concepts and their relations in OWL (W3C standard for ontologies) it is not straightforward. Although proposed several strategies to tackle this problem but there is still no formal and standard approach. This work main goal consists of development of methods/tools to support the engineering of temporal and spatial aspects in intelligent systems through the use of OWL ontologies. An existing method for ontology engineering, Fonte was used as framework for the development of this work. As main contributions of this work Fonte was re-engineered in order to: i) support the spatial dimension; ii) work with OWL Ontologies; iii) and support the application of Ontology Design Patterns. Finally, the capabilities of the proposed approach were demonstrated by engineering time and space in a demo ontology about football.A World WideWeb (WWW) é uma rede de dados enorme, aberta, muito rica, heterogénea e não controlada. Contudo, os dados existentes na rede são principalmente orientados ao consumo humano. A Semantic Web, de acordo com a perspectiva de Berners-Lee, deve fornecer condições para que a informação publicada seja lida e interpretada/compreendida por máquinas (agentes), através do enriquecimento semântico formal e explícito. As ontologias são a especificação formal de uma conceptualização partilhada e como tal constituem um artefacto privilegiado para capturar a semântica de um modelo. O formato standard proposto pela W3C (World Wide Web Consortium) para a representação de ontologias no contexto da WWW é o OWL (Web Ontology Language). As dimensões temporal e espacial são transversais à generalidade dos domínios. No processo de entendimento e raciocínio por agentes é crucial a consideração das dimensões temporal e espacial, em particular em tarefas como a análise de narrativas, contextualização, processamento de língua natural ou planeamento. Por exemplo, uma pessoa pode desempenhar vários papéis numa organização no decorrer do tempo; um objecto passa por diversas fases durante o processo de fabrico; ou o planeamento de uma viagem à Europa deve obedecer a diversas restrições temporais e espaciais. Apesar de os humanos demonstrarem uma capacidade inata para lidar com o tempo e o espaço, os agentes inteligentes de software precisam de especificações formais. Contudo, apesar da vasta investigação que tem sido levada a cabo no domínio da engenharia temporal/espacial esta é ainda uma tarefa complexa, trabalhosa e sujeita a erros, visto que é necessário ter conhecimento específico sobre o domínio a modelar e também sobre as teorias que modelam/capturam o tempo e o espaço. Integrar as dimensões temporal e espacial em sistemas inteligentes é uma tarefa complexa e propensa a erros, principalmente porque: 1. muitas vezes o Engenheiro de Conhecimento tem uma percepção intuitiva e informal do tempo e do espaço, enquanto os modelos existentes são formais e complexos, resultando em sistemas nos quais não é possível explorar adequadamente estas dimensões; 2. as dimensões extra, resultantes das componentes temporal e espacial, tornam a ontologia mais complexa, aumentando a dificuldade do processo de verificação e a garantia da completude e consistência do sistema; 3. diferentes intervenientes têm diferentes percepções do tempo e do espaço. Em particular, representar e raciocinar sobre a evolução temporal de conceitos e suas relações considerando ontologias em OWL enfrenta problemas adicionais. A linguagem OWL baseia-se na utilização de relações binárias, o que lhe confere enormes vantagens no processamento automático mas que impõe limitações ao nível da expressividade, tornando complexo representar relações que envolvam mais do que dois argumentos (como por exemplo a caracterização temporal ou espacial de relações). A comunidade científica tem estudado várias formas para fazer face a este problema, nomeadamente: 1. extensões da Lógica Descritiva (DL) com operadores temporais e espaciais; 2. extensões do esquema formal do OWL; 3. aplicação de técnicas de gestão de versões permitindo registar o histórico da evolução da ontologia; 4. ou ainda a criação de esquemas mais complexos para a representação da informação como a criação de conceitos auxiliares para simular a existência de relações n-árias. O principal objectivo deste trabalho consistiu no desenvolvimento de métodos e ferramentas capazes de suportar a engenharia de aspectos temporais e espaciais em sistemas inteligentes através da utilização de ontologias codificadas na linguagem OWL. Uma metodologia de engenharia de ontologias existente chamada Fonte foi utilizada como framework no desenvolvimento deste trabalho. Este método foi aplicado com sucesso na engenharia de aspectos temporais em sistemas inteligentes utilizando ontologias no formato F-Logic. O Fonte utiliza uma abordagem de dividir-para-conquistar de forma que a modelação de domínios complexos pode ser realizada através da composição de diferentes ontologias que definem as diferentes categorias de conhecimento envolvidas no domínio. O Fonte foi utilizado na engenharia dos aspectos temporais em ontologias. Como resultado deste trabalho foi realizada a reengenharia do método Fonte de forma a suportar também a dimensão espacial e a aplicação semiautomática de padrões de desenvolvimento de ontologias (PDO). Em particular este trabalho consistiu no desenvolvimento de: 1. uma linguagem de regras que permite a implementação de PDO e a sua aplicação através da metodologia Fonte 2. mecanismos de verificação que garantem a consistência da ontologia de domínio durante o processo de engenharia; 3. mecanismos de criação automática de propostas baseados em algoritmos de pesquisa semântica e estrutural; 4. ferramenta gráfica de suporte ao método Fonte. As capacidades da metodologia e ferramentas propostas e desenvolvidas foram demonstradas através da engenharia temporal e espacial de uma ontologia do domínio do futebol

The foundation of fuzzy rule interchange in the Semantic Web

RIF (Rule Interchange Format) is a W3C's recommendation and an appropriate intermediary language for crisp (i.e., non fuzzy) rule interchange in the Semantic Web, but it is incapable of representing and interchanging fuzzy rules. Therefore, combining RIF and fuzzy sets, we propose f-RIF (fuzzy RIF), investigate its abstract syntax, concrete syntax and UML profile, and define its semantics, which lays a solid foundation for fuzzy rule interchange among heterogeneous fuzzy rule languages. © 2013 IEEE