Ontology-Based Data Integration in Multi-Disciplinary Engineering Environments: A Review

Today's industrial production plants are complex mechatronic systems. In the course of the production plant lifecycle, engineers from a variety of disciplines (e.g., mechanics, electronics, automation) need to collaborate in multi-disciplinary settings that are characterized by heterogeneity in terminology, methods, and tools. This collaboration yields a variety of engineering artifacts that need to be linked and integrated, which on the technical level is reflected in the need to integrate heterogeneous data. Semantic Web technologies, in particular ontologybased data integration (OBDI), are promising to tackle this challenge that has attracted strong interest from the engineering research community. This interest has resulted in a growing body of literature that is dispersed across the Semantic Web and Automation System Engineering research communities and has not been systematically reviewed so far. We address this gap with a survey reflecting on OBDI applications in the context of Multi-Disciplinary Engineering Environment (MDEE). To this end, we analyze and compare 23 OBDI applications from both the Semantic Web and the Automation System Engineering research communities. Based on this analysis, we (i) categorize OBDI variants used in MDEE, (ii) identify key problem context characteristics, (iii) compare strengths and limitations of OBDI variants as a function of problem context, and (iv) provide recommendation guidelines for the selection of OBDI variants and technologies for OBDI in MDEE

Semantic Modelling of Control Logic in Automation Systems - Knowledge-Based Support of the Engineering and Operation of Control Logic in Building and Industrial Automation Systems

Automatisierungssysteme schaffen in vielen Bereichen die Grundlagen, auf denen heutige, moderne Industriegesellschaften basieren. Obwohl in der Vergangenheit wichtige Errungenschaften in der Forschung zur Automatisierungstechnik erreicht wurden, bestehen weiterhin Herausforderungen bezüglich des Engineerings und des Betriebs von Automatisierungssystemen, die die Nutzung und den Einsatz dieser Systeme erschweren. Als Gründe für diese Probleme sind die Komplexität dieser Systeme durch ihre schiere Grö{\ss}e und ihre Komplexität aufgrund der Kombination von cyber und physikalischen Komponenten zu nennen. Des Weiteren führt der zunehmende Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien zu einer weiteren Verflechtung dieser System über ihre bisherigen, hierarchischen Strukturen hinaus und damit zu einer weiteren Zunahme der Komplexität. Eine weitere Herausforderung ist, dass für ein reibungsloses Engineering und einen reibungslosen Betrieb dieser Systeme eine Vielzahl von Beteiligten aus unterschiedlichen Fachdisziplinen zusammenarbeiten müssen. Dies wird durch die Heterogenität der eingesetzten Softwarewerkzeuge und Datenformate erschwert, die einen automatisierten Austausch von Wissen behindern. Folglich besteht ein dringender Bedarf an Methoden, die die wissensintensiven Aufgaben in Zusammenhang mit dem Engineering und dem Betrieb von Automatisierungssystemen im Kontext heterogener Softwarewerkzeuge und Datenformate unterstützen und, als Antwort auf die Komplexitätszunahme, automatisieren. Eine Voraussetzung für die Entwicklung solcher Methoden ist die formale Repräsentation von Domänenwissen mit Hilfe eines Modells. Die Analyse des Stands der Technik in dieser Arbeit zeigt, dass kein Ansatz existiert der es erlaubt einen wesentlichen Bestandteil der Domäne Automatisierungssystem, die Domänen Regelung und Steuerung und Regelungslogik, explizit zu beschreiben und dieses Wissen mit angrenzenden Domänen zu vernetzen. Ein wesentlicher Beitrag dieser Arbeit besteht in der Vorstellung eines neuartigen, semantischen Modells, dass es erlaubt, sowohl Wissen der Domänen Regelung und Steuerung, als auch der Domäne Regelungslogik explizit und formal zu beschreiben. Zusätzlich ist es nun erstmals möglich dieses Wissen mit angrenzendem Domänenwissen, wie zum Beispiel aus dem Maschinenbau oder der Elektrotechnik, zu vernetzen. Das Modell wird unabhängig von der Implementierung in der Unified Modeling Language spezifiziert und mit Hilfe von Semantic Web Technologien implementiert. Das Modell ist in zwei Schichten aufgebaut. Auf der oberen Ebene wird allgemeines Wissen der Domäne Regelung und Steuerung modelliert, dass, wie in der Arbeit demonstriert, leicht mit angrenzenden Domänen verbunden werden kann. Auf der unteren Ebene wird das allgemeine Wissen der Domäne Regelung und Steuerung, um die Domäne der Regelungslogik erweitert und für die jeweilige Regelungslogik explizit spezifiziert. Zur Validierung des Modells wird in zwei separaten Fallstudien evaluiert, ob es das notwendige Wissen für zwei neuartige wissensbasierte Methoden repräsentieren kann. In der ersten Fallstudie wird eine wissensbasierte Methode zur Verbesserung des Betriebs von Automatisierungssystemen in Gebäuden prototypisch umgesetzt und getestet. Dabei ermöglicht das entwickelte Modell Faktenwissen, das aus dem Engineering der Regelungslogik gewonnen wurde, formal zu beschreiben. Dieses Wissen wird dann genutzt, um automatisiert Regeln zu instanziieren, die es ermöglichen automatisiert zu überprüfen, ob die tatsächlich implementierte Regelungslogik sich im Betrieb genauso verhält wie ursprünglich entworfen. In der zweiten Fallstudie wird eine wissensbasierte Methode zur Unterstützung des Engineerings von industriellen Automatisierungssystemen vorgestellt. Hier wird gezeigt, dass, basierend auf dem neuen Modell, die gleichzeitige formale Verifikation von verschiedenen Regelungsverfahren und die gleichzeitige formale Verifikation von Regelungsverfahren und Wissen über die automatisierte Anlage möglich ist. Zusätzlich, wird gezeigt, dass die Methode inkrementelle Aktualisierungen des Faktenwissens ermöglicht und ein bidirektionaler Austausch von Fallwissen zwischen dem ursprünglichen Format und der Wissensbasis möglich ist. Durch die Schaffung des neuen Modells ist nun die Möglichkeit gegeben formal und explizit Wissen der Domänen Regelung und Steuerung, sowie Regelungslogik zu beschreiben. Basierend auf diesem Modell werden zwei neuartige, wissensbasierte Methoden vorgestellt, die es ermöglichen das Engineering und den Betrieb von Automatisierungssystemen zu vereinfachen und zu verbessern

The role of knowledge co-production in climate smart agriculture in Pakistan

To address the challeges of climate change in Pakistan, new ways of practicing agriculture and mobilizing agricultural research are required. Climate smart agriculture (CSA) is one proposed solution with implications for food security and agricultural sustainability in the context of changing climate conditions. Climate smart agriculture is defined as any practice that sustainably increases agricultural productivity, fosters resilience while reducing greenhouse gas emissions, and enhances achievement of national food security and development goals. In Pakistan, however, the emergence, application and appropriatness of CSA is largely unexamined, and particularly with reference to how agricultural communities, extension agencies and researchers may co-produce innovative agricultural solutions based on different understandings, perspectives and knowledge about agricultural and food systems. The purpose of this research is to critically assess the role of knowledge (e.g., scientific, local, policy) in the development of climate smart agricultural practices for conditions of water scarcity in the Sindh province of Pakistan. Three objectives guide my research: (1) to characterize the present-day knowledge system and the role of different stakeholders in the study regions as they relate to agriculture and water sector interactions and the development of climate-smart agriculture; (2) to identify key social, cultural, political and economic drivers (e.g., the 'landlord system or patron-client arrangements) that affect how different types and sources of knowledge influence the emergence and implementation of climate-smart agriculture; and (3) to assess if and how different actors and organizations in the water-agriculture sectors can engage in the collaborative production of knowledge to enhance the governance of climate smart agriculture. A qualitative and inductive case study of Sindh Province was used to assess these objectives, critically assess CSA, and to elicit the voices of those most affected and involved in CSA efforts. Data collection included i) semi structured interviews (n = 70, including 45 farmers and 25 other stakeholders i.e., government), ii) focus group discussions (n = 6, including two in each study district), and iii) a review of content of relevant documents and reports. Ideally, forms of knowledge co-prodcution for CSA in Pakistan will foster the gathering of relavent information from across disciplinary and epistemic communities, promote shared learning based on diverse experiences, and help to increase legitimacy and relavence of the knowledge generated by different stakeholders in the context of agricultural challenges. In this regard, three key findings emerge from this research. First, CSA is incomplete without the inclusion of both scientific and customary knowledge. Integrated policy support at national and provincial levels is necessary to ensure the occurance of this integration. Second, there are multiple drivers of change impacting the process of knowledge co-production for CSA in Sindh (i.e., natural disasters, socio-economic shifts, political/power dynamics, and water management drivers). These drivers both catalyze and undermine knowledge efforts in the context of CSA. Third, a well governed knowledge co-production process is needed to engage all stakeholders, including agriculture extension services in Sindh. Agriculture extension services serve a central knowledge transmission function and can promote practical know-how to climate-proof and encourage sustainable agriculture in Sindh. Overall, this thesis contributes to an emerging literature on knowledge co-produciton for CSA in Pakistan, highlights the need to consider the multiple drivers of change impacting CSA processes, and emphasizes knowledge co-production as an essential mechanism through which to link the relevant scientific as well as customary knowledge required for climate smart agriculture