7 research outputs found
Knowledge Representation in Engineering 4.0
This dissertation was developed in the context of the BMBF and EU/ECSEL funded
projects GENIAL! and Arrowhead Tools. In these projects the chair examines methods
of specifications and cooperations in the automotive value chain from OEM-Tier1-Tier2.
Goal of the projects is to improve communication and collaborative planning, especially
in early development stages. Besides SysML, the use of agreed vocabularies and on-
tologies for modeling requirements, overall context, variants, and many other items, is
targeted. This thesis proposes a web database, where data from the collaborative requirements elicitation is combined with an ontology-based approach that uses reasoning
capabilities.
For this purpose, state-of-the-art ontologies have been investigated and integrated that
entail domains like hardware/software, roadmapping, IoT, context, innovation and oth-
ers. New ontologies have been designed like a HW / SW allocation ontology and a
domain-specific "eFuse ontology" as well as some prototypes. The result is a modular
ontology suite and the GENIAL! Basic Ontology that allows us to model automotive
and microelectronic functions, components, properties and dependencies based on the
ISO26262 standard among these elements. Furthermore, context knowledge that influences design decisions such as future trends in legislation, society, environment, etc. is
included. These knowledge bases are integrated in a novel tool that allows for collabo-
rative innovation planning and requirements communication along the automotive value
chain. To start off the work of the project, an architecture and prototype tool was developed. Designing ontologies and knowing how to use them proved to be a non-trivial
task, requiring a lot of context and background knowledge. Some of this background
knowledge has been selected for presentation and was utilized either in designing models
or for later immersion. Examples are basic foundations like design guidelines for ontologies, ontology categories and a continuum of expressiveness of languages and advanced
content like multi-level theory, foundational ontologies and reasoning.
Finally, at the end, we demonstrate the overall framework, and show the ontology with
reasoning, database and APPEL/SysMD (AGILA ProPErty and Dependency Descrip-
tion Language / System MarkDown) and constraints of the hardware / software knowledge base. There, by example, we explore and solve roadmap constraints that are coupled
with a car model through a constraint solver.Diese Dissertation wurde im Kontext des von BMBF und EU / ECSEL gefördertem
Projektes GENIAL! und Arrowhead Tools entwickelt. In diesen Projekten untersucht der
Lehrstuhl Methoden zur Spezifikationen und Kooperation in der Automotive Wertschöp-
fungskette, von OEM zu Tier1 und Tier2. Ziel der Arbeit ist es die Kommunikation
und gemeinsame Planung, speziell in den frühen Entwicklungsphasen zu verbessern.
Neben SysML ist die Benutzung von vereinbarten Vokabularen und Ontologien in der
Modellierung von Requirements, des Gesamtkontextes, Varianten und vielen anderen
Elementen angezielt. Ontologien sind dabei eine Möglichkeit, um das Vermeiden von
Missverständnissen und Fehlplanungen zu unterstützen. Dieser Ansatz schlägt eine Web-
datenbank vor, wobei Ontologien das Teilen von Wissen und das logische Schlussfolgern
von implizitem Wissen und Regeln unterstützen.
Diese Arbeit beschreibt Ontologien für die Domäne des Engineering 4.0, oder spezifischer,
für die Domäne, die für das deutsche Projekt GENIAL! benötigt wurde. Dies betrifft
Domänen, wie Hardware und Software, Roadmapping, Kontext, Innovation, IoT und
andere. Neue Ontologien wurden entworfen, wie beispielsweise die Hardware-Software
Allokations-Ontologie und eine domänen-spezifische "eFuse Ontologie". Das Ergebnis war
eine modulare Ontologie-Bibliothek mit der GENIAL! Basic Ontology, die es erlaubt, automotive und mikroelektronische Komponenten, Funktionen, Eigenschaften und deren
Abhängigkeiten basierend auf dem ISO26262 Standard zu entwerfen. Des weiteren ist
Kontextwissen, welches Entwurfsentscheidungen beinflusst, inkludiert. Diese Wissensbasen sind in einem neuartigen Tool integriert, dass es ermöglicht, Roadmapwissen und
Anforderungen durch die Automobil- Wertschöpfungskette hinweg auszutauschen. On
tologien zu entwerfen und zu wissen, wie man diese benutzt, war dabei keine triviale
Aufgabe und benötigte viel Hintergrund- und Kontextwissen. Ausgewählte Grundlagen
hierfür sind Richtlinien, wie man Ontologien entwirft, Ontologiekategorien, sowie das
Spektrum an Sprachen und Formen von Wissensrepresentationen. Des weiteren sind fort-
geschrittene Methoden erläutert, z.B wie man mit Ontologien Schlußfolgerungen trifft.
Am Schluss wird das Overall Framework demonstriert, und die Ontologie mit Reason-
ing, Datenbank und APPEL/SysMD (AGILA ProPErty and Dependency Description
Language / System MarkDown) und Constraints der Hardware / Software Wissensbasis
gezeigt. Dabei werden exemplarisch Roadmap Constraints mit dem Automodell verbunden und durch den Constraint Solver gelöst und exploriert
Knowledge Representation in Engineering 4.0
This dissertation was developed in the context of the BMBF and EU/ECSEL funded
projects GENIAL! and Arrowhead Tools. In these projects the chair examines methods
of specifications and cooperations in the automotive value chain from OEM-Tier1-Tier2.
Goal of the projects is to improve communication and collaborative planning, especially
in early development stages. Besides SysML, the use of agreed vocabularies and on-
tologies for modeling requirements, overall context, variants, and many other items, is
targeted. This thesis proposes a web database, where data from the collaborative requirements elicitation is combined with an ontology-based approach that uses reasoning
capabilities.
For this purpose, state-of-the-art ontologies have been investigated and integrated that
entail domains like hardware/software, roadmapping, IoT, context, innovation and oth-
ers. New ontologies have been designed like a HW / SW allocation ontology and a
domain-specific "eFuse ontology" as well as some prototypes. The result is a modular
ontology suite and the GENIAL! Basic Ontology that allows us to model automotive
and microelectronic functions, components, properties and dependencies based on the
ISO26262 standard among these elements. Furthermore, context knowledge that influences design decisions such as future trends in legislation, society, environment, etc. is
included. These knowledge bases are integrated in a novel tool that allows for collabo-
rative innovation planning and requirements communication along the automotive value
chain. To start off the work of the project, an architecture and prototype tool was developed. Designing ontologies and knowing how to use them proved to be a non-trivial
task, requiring a lot of context and background knowledge. Some of this background
knowledge has been selected for presentation and was utilized either in designing models
or for later immersion. Examples are basic foundations like design guidelines for ontologies, ontology categories and a continuum of expressiveness of languages and advanced
content like multi-level theory, foundational ontologies and reasoning.
Finally, at the end, we demonstrate the overall framework, and show the ontology with
reasoning, database and APPEL/SysMD (AGILA ProPErty and Dependency Descrip-
tion Language / System MarkDown) and constraints of the hardware / software knowledge base. There, by example, we explore and solve roadmap constraints that are coupled
with a car model through a constraint solver.Diese Dissertation wurde im Kontext des von BMBF und EU / ECSEL gefördertem
Projektes GENIAL! und Arrowhead Tools entwickelt. In diesen Projekten untersucht der
Lehrstuhl Methoden zur Spezifikationen und Kooperation in der Automotive Wertschöp-
fungskette, von OEM zu Tier1 und Tier2. Ziel der Arbeit ist es die Kommunikation
und gemeinsame Planung, speziell in den frühen Entwicklungsphasen zu verbessern.
Neben SysML ist die Benutzung von vereinbarten Vokabularen und Ontologien in der
Modellierung von Requirements, des Gesamtkontextes, Varianten und vielen anderen
Elementen angezielt. Ontologien sind dabei eine Möglichkeit, um das Vermeiden von
Missverständnissen und Fehlplanungen zu unterstützen. Dieser Ansatz schlägt eine Web-
datenbank vor, wobei Ontologien das Teilen von Wissen und das logische Schlussfolgern
von implizitem Wissen und Regeln unterstützen.
Diese Arbeit beschreibt Ontologien für die Domäne des Engineering 4.0, oder spezifischer,
für die Domäne, die für das deutsche Projekt GENIAL! benötigt wurde. Dies betrifft
Domänen, wie Hardware und Software, Roadmapping, Kontext, Innovation, IoT und
andere. Neue Ontologien wurden entworfen, wie beispielsweise die Hardware-Software
Allokations-Ontologie und eine domänen-spezifische "eFuse Ontologie". Das Ergebnis war
eine modulare Ontologie-Bibliothek mit der GENIAL! Basic Ontology, die es erlaubt, automotive und mikroelektronische Komponenten, Funktionen, Eigenschaften und deren
Abhängigkeiten basierend auf dem ISO26262 Standard zu entwerfen. Des weiteren ist
Kontextwissen, welches Entwurfsentscheidungen beinflusst, inkludiert. Diese Wissensbasen sind in einem neuartigen Tool integriert, dass es ermöglicht, Roadmapwissen und
Anforderungen durch die Automobil- Wertschöpfungskette hinweg auszutauschen. On
tologien zu entwerfen und zu wissen, wie man diese benutzt, war dabei keine triviale
Aufgabe und benötigte viel Hintergrund- und Kontextwissen. Ausgewählte Grundlagen
hierfür sind Richtlinien, wie man Ontologien entwirft, Ontologiekategorien, sowie das
Spektrum an Sprachen und Formen von Wissensrepresentationen. Des weiteren sind fort-
geschrittene Methoden erläutert, z.B wie man mit Ontologien Schlußfolgerungen trifft.
Am Schluss wird das Overall Framework demonstriert, und die Ontologie mit Reason-
ing, Datenbank und APPEL/SysMD (AGILA ProPErty and Dependency Description
Language / System MarkDown) und Constraints der Hardware / Software Wissensbasis
gezeigt. Dabei werden exemplarisch Roadmap Constraints mit dem Automodell verbunden und durch den Constraint Solver gelöst und exploriert