Advertisement

Semantic Web: Befähiger der Industrie 4.0

  • Patrick ModerEmail author
  • Hans Ehm
  • Hartwig Baumgärtel
  • Nour Ramzy
Living reference work entry
  • 32 Downloads
Part of the Springer Reference Technik book series (SRT)

Zusammenfassung

Vorgestellt wird die im Rahmen des von Horizon 2020/ECSEL JU geförderten Projekts Productive4.0 erarbeitete Digital Reference. Sie basiert auf einer Ontologie mit einer Vielzahl von Klassen und Eigenschaften zur Abbildung von Halbleiterprodukten, Lieferketten der Halbleiterherstellung und Prozessketten, die Halbleiter beinhalten. Konzipiert ist die Digital Reference als lingua franca, die als Plattform dient, um einen konsistenten Wissensaustausch über Abteilungs-, Domänen- oder Unternehmensgrenzen hinweg zu ermöglichen. Die Ontologie entspricht einer Beschreibungssprache, die sämtliche Teilnehmer befähigt, sich miteinander autonom auf eintretende Szenarien einstellen zu können. Sie beinhaltet neben einer Abbildung der Produkte, Anlagen und sämtlicher an der Wertschöpfung beteiligter Unternehmensprozesse auch deren Relationen. Die Digital Reference findet ihre Anwendung in einer Vielzahl von Einsatzgebieten im Kontext eines Halbleiterherstellers mit seinen Zulieferern und Kunden. Hierzu zählen Verbesserungen bei der auch überbetrieblichen gemeinsamen Nutzung, Aufbereitung und Bereitstellung von Informationen, der Extraktion impliziten Wissens sowie der Prüfung integrierter Modelle. Im Speziellen wird auf die Prinzipien der zugrunde liegenden Semantic Web Technologien eingegangen sowie Chancen und Risiken erörtert. Ein besonderes Augenmerk soll auf einer integrierbaren Subontologie der Digital Reference liegen, welche das Automatisierungsgerüst Arrowhead beschreibt. Es wird detailliert auf die zugrunde liegenden Paradigmen des Arrowhead Frameworks eingegangen und beschrieben, wie es als Ontologie umgesetzt Nutzen stiftet.

Schlüsselwörter

Semantic Web Ontologie Wissensbasis Arrowhead Framework Digitaler Zwilling Service-orientierte Architektur (SoA) Middleware 

Literatur

  1. Adolphs P, Epple U (2015) Referenzarchitekturmodell Industrie 4.0 (RAMI 4.0), Statusbericht, April 2015; VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik und ZVEI. https://www.plattform-i40.de/
  2. Arrowhead Konsortium (2019) Arrowhead Web-Seite. https://www.arrowhead.eu/. Zugegriffen am 01.07.2019
  3. Baumgärtel H, Ehm H, Laaouane S, Gerhardt J, Kasprzik A (2018) Collaboration in supply chains for development of CPS enabled by semantic web technologies. In: 14th international conference on Modeling and Analysis of Semiconductor Manufacturing (MASM) at winter simulation conference 2018, Gothenburg/DenmarkGoogle Scholar
  4. Berners-Lee T, Hendler J, Lassila O (2001) The semantic web. In: Scientific American Magazine 284Google Scholar
  5. Bernstein PA (1996) Middleware: a model for distributed system services. Commun ACM 39:86–98MathSciNetCrossRefGoogle Scholar
  6. Chauhan A, Yu L (2016) Semantic web & big data. Working paper, Georgia State UniversityGoogle Scholar
  7. Chien C-F, Dauzere-Peres S, Ehm H, Fowler JW, Jiang Z, Krishnaswamy S et al (2008) Modeling and analysis of semiconductor manufacturing in a shrinking world: Challenges and successes. In: 2008 Winter Simulation Conference (WSC), Miami, FL, USA, 07.12.2008–10.12.2008. IEEE, S 2093–2099Google Scholar
  8. DATACOM (2019) Middleware. www.itwissen.info/Middleware-middleware.html. Zugegriffen am 13.06.2019
  9. Delsing J (2017a) IoT automation. Arrowhead framework. CRC Press/Taylor & Francis Group, Boca RatonCrossRefGoogle Scholar
  10. Delsing J (2017b) Local cloud internet of things automation: technology and business model features of distributed inter-net of things automation solutions. IEEE Ind Electron Mag 11:8–21CrossRefGoogle Scholar
  11. Gölzer P (2017) Big Data in Industrie 4.0 – Eine strukturierte Aufarbeitung von Anforderungen, Anwendungsfällen und deren Umsetzung. Dissertation, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-NürnbergGoogle Scholar
  12. Hegedüs C, Kozma D, Soos G, Varga P (2016) Enhancements of the arrowhead framework to refine inter-cloud service interactions. In: IECON 2016 – 42nd annual conference of the IEEE industrial electronics society. Florence, Italy, 2016. IEEE, S 5259–5264Google Scholar
  13. Herron D, Castillo O, Lewis R (2015) Systems and methods for individualized customer retail services using RFID wrist-bands. US-Patent, Veröffentlichungsnr: 14/034,395Google Scholar
  14. Hitzler P, Kroetzsch M, Rudolph S (2009) Foundations of semantic web technologies. CRC Press/Taylor & Francis Group, Boca RatonGoogle Scholar
  15. Hofmann E (2017) Big data and supply chain decisions: the impact of volume, variety and velocity properties on the bullwhip effect. Int J Prod Res 55(17):5108–5126CrossRefGoogle Scholar
  16. Josuttis N (2008) SOA in der Praxis – System-Design für verteilte Geschäftsprozesse, dpunkt.verlag (2008), ISBN-10: 3898644766Google Scholar
  17. Moder P, Ehm H, Jofer E (2019) A holistic digital twin based on semantic web technologies to accelerate digitalization. In: Proceedings of the 1st European Advances in Digitization Conference (EADC). Zittau, Germany, 29.11.2018Google Scholar
  18. Mönch L, Uzsoy R, Fowler J (2018) A survey of semiconductor supply chain models part I. Semiconductor supply chains, strategic network design, and supply chain simulation. Int J Prod Res 56(13):4524–4545CrossRefGoogle Scholar
  19. Ostrowski D, Rychtyckyj N, Macneille P, Kim M (2016) Integration of big data using semantic web technologies. In: 2016 IEEE tenth International Conference on Semantic Computing (ICSC). Laguna Hills, CA, USA, 04.-06.02.2016. IEEE, S 382–385Google Scholar
  20. Ye Y, Yang D, Jiang Z, Tong L (2008) Ontology-based semantic models for supply chain management. Int J Adv Manuf Technol 37(11–12):1250–1260CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2020

Authors and Affiliations

  • Patrick Moder
    • 1
    Email author
  • Hans Ehm
    • 2
  • Hartwig Baumgärtel
    • 3
  • Nour Ramzy
    • 4
  1. 1.Lehrstuhl für Automatisierung und InformationssystemeTechnische Universität MünchenGarchingDeutschland
  2. 2.Infineon Technologies AGNeubibergDeutschland
  3. 3.Institut für Betriebsorganisation und LogistikTechnische Hochschule UlmUlmDeutschland
  4. 4.Fakultät für Elektrotechnik und InformatikLeibniz Universität HannoverHannoverDeutschland

Section editors and affiliations

  • Birgit Vogel-Heuser
    • 1
  1. 1.Lehrstuhl Automatisierung und InformationssystemeTechnische Universität MünchenGarchingDeutschland

Personalised recommendations