Use of ontological structures for integrated supply chain management

The integration of the different hierarchical decision making levels involved within a Chemical Supply Chain is essential for its adequate management in dynamic and competitive markets. Any approach encompassing design issues, planning, coordination and responses to customer demands, requires the consideration of huge amounts of data, which are a valuable source of information only if properly managed. But these data could also cause a lack of coordination if not stored and interpreted appropriately, so standardizing information structures and tools to improve the availability and communication of data information between different hierarchical decision levels is essential. Thus, this work addresses the problem of making the best use of the information systems associated to a Supply Chain, in order to improve the knowledge and the information comprehension capabilities in the area of Process Systems Engineering.Postprint (published version

Towards an ontological infrastructure for chemical batch process management

Chemical batch process management, regardless of the level where its analysis is focused (such as pre-formulation and new process development, supply chain management, scheduling, process control, fault analysis, etc.) implies the collection and exploitation of huge amounts of data, which should be viewed as sources of information. Due to this, the information infrastructure which supports different activities by streamlining information gathering, data integration, model development and decision making is a crucial element for any effort for process improvement/optimization. In this work it is presented a Batch Process Ontology (BaPrOn), where different concepts regarding batch processes are categorized, and the relations between them are examined and structured. Properties and relationships are introduced in accordance with ISA-88 standard, which provides a solid framework for integrating batch-related information.Peer Reviewe

Towards an ontological infrastructure for chemical batch process management

A crucial step for batch process improvement and optimization is to develop information structures that streamline data gathering and, above all, are capable of integrating transactional data into a system using the analytical tools that are developed. Current trends in electronics, computer science, artificial intelligence and control system technology are providing technical capability that greatly facilitates the development of multilevel decision-making support. In this paper, we present the batch process ontology(BaPrOn), wherein different concepts regarding batch processes are categorized and the relationships between them are examined and structured in accordance with ANSI/ISA-88 standards, which provide a solid and transparent framework for integrating batch-related information. This paper also focuses on systematic integration of different actors within the control process. The proposed approach bases the conceptualization through the ANSI/ISA-88 representation, providing the advantage of establishing a more general conceptualization of the batch process domain. The capabilities of the envisaged ontological framework were assessed in a test bed PROCEL pilot plant: scheduling-monitoring and control-rescheduling was closed, information quality was accessed by knowledge description, and an optimum decision-making task was performed. The ontological structure can be extended in the future to incorporate other hierarchical levels and their respective modeling knowledge.Peer Reviewe

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

Agilité des procédés de transformation de la matière dans un contexte d'approvisionnement et de demande instables : application au traitement de la biomasse

Dans un contexte industriel instable où l’offre et la demande sont incertaines, les industries de procédés sont poussées à transformer leurs systèmes de production. Ce défi s’inscrit dans une transition globale intégrant les exigences liées au développement durable et portée par des tendances fortes. En effet, cette transformation doit tenir compte de la notion de services qui s’installe durablement dans l’industrie. Par ailleurs, l’intensification de la digitalisation impulsée par les technologies de l’Industrie 4.0 créé de nouvelles perspectives d’organisation des moyens de production. À cet effet, les communautés scientifiques du Génie des Procédés, telle que la Société Française du Génie des Procédés, s’accordent pour le développement d’une Usine du Futur. Les enjeux auxquels elle devra répondre sont multiples. Non contente de développer une approche incluant l’économie circulaire, l’industrie de procédés de demain sera numérique et virtuelle. De plus, elle devra adapter l’ensemble du système de production aux fluctuations de son environnement, tout en considérant l’acceptabilité sociale. Dans cette perspective, les initiatives actuelles proposent des solutions reposant majoritairement sur la flexibilité des opérations unitaires ainsi que la modularité du procédé pour une matière première et/ou un produit final fixé. Cela induit des investissements conséquents que ce soit dans les pilotes de laboratoire ou encore la conception d’unité de fabrication. Pour remédier à ces difficultés, l’agilité des systèmes de production apparaît comme une solution, dépassant les concepts de modularité et de flexibilité déjà mis en oeuvre dans ce domaine. Toutefois, il est constaté une absence de conceptualisation et de méthodes de mise en oeuvre de l’agilité dans la discipline du Génie des Procédés. Ces travaux de thèse visent à combler ce manque en proposant un cadre méthodologique outillé pour l’apport d’agilité à l’ensemble de la chaîne de transformation de la matière. Ainsi l’agilité, telle que proposée, permet de comprendre non seulement la dynamique du procédé dans son environnement mais aussi de mobiliser des moyens de production adaptés, en cas de fluctuations. L’objectif de ces travaux de thèse est de construire une chaîne de transformation de la matière supportée par une usine virtuelle résultant de la collaboration de services offerts par des acteurs à l’échelle d’un territoire. Un service de transformation permet de réaliser tout ou partie des étapes du procédé retenu, et est sélectionné selon les besoins. Le procédé est décentralisé en s’appuyant sur des installations existantes afin de s'adapter à la variabilité et à la dispersion de l'offre (mise en oeuvre, exploitation). Dans cette perspective, la première étape de ces travaux de thèse consiste à concevoir un méta-modèle de l’environnement du procédé (acteurs, services, contexte, objectifs et performance). Un second méta-modèle est ensuite proposé pour représenter la connaissance sur les procédés décrits dans la littérature. Sur la base des résultats précédents, la troisième étape s’intéresse à la création d'un algorithme de déduction de la chaîne de transformation de la matière, intégrant les services logistiques nécessaires à sa bonne réalisation. Cet algorithme a donné lieu à la réalisation d’une preuve de concept logicielle. L’usage de ce cadre méthodologique et outillé sera illustré dans le cas de la transformation de la biomasse, à l’aide de données réalistes. En effet, le bioraffinage est l’une des principales voies proposées pour mener la transition énergétique. Cependant, le système actuel de traitement de la biomasse, figé et hautement spécialisé, doit faire face à une grande variabilité en raison de plusieurs contraintes internes et externes (qualité, quantité, pureté, etc.). Pour faire face à cette instabilité, il est nécessaire de faire preuve d'agilité tant en termes de procédé de transformation que d’acteurs et de réseaux logistiques