Semantisches Web und Industrie 4.0 auf der ESWC’19

QLECTOR hat an der ESWC 2019-Konferenz teilgenommen! Dies war eine großartige Gelegenheit, sich über bewährte Praktiken im Zusammenhang mit dem Semantic Web auf dem Laufenden zu halten.

Bei den Präsentationen lernten wir aus erster Hand laufende Entwicklungen von Unternehmen kennen, die Wissensgraphen nutzen, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren. In dem folgenden Beitrag heben wir zwei Vorträge hervor, die zeigen, wie semantische Technologien im Kontext von Industrie 4.0 eingesetzt werden.

FESTO bot interessante Einblicke, wie sie eine Knowledge-Graph-ETL-Pipeline entwickelten, die relevante Datenquellen erfasst, Änderungen verfolgt, um sicherzustellen, dass der Wissensgraph nicht veraltet, und ETL-Transformationen deklarativ spezifiziert¹. Die Pipeline entwickelte sich zu einer Mikroservices-Architektur, bei der jeder Service eine spezifische Phase behandelt. Sie verfolgen Produktkomponentenänderungen im Laufe der Zeit, um auch die Verwaltung verschiedener Versionen zu unterstützen. Sobald die Komponenten aufgenommen sind, erhalten sie eine IRI (Internationalisierte Ressourcenkennung), und Attribute und Beziehungen werden unter Verwendung einer R2RML-Mapping-Spezifikation, die von einer R2RML-Engine ausgeführt wird, auf sie verwiesen. Sie stützen sich auf W3Cs R2RML, um sicherzustellen, dass alle verwandten Informationen in den R2RML-Mappings enthalten sind, und gewinnen Flexibilität bei der Auswahl von Tools und Engines basierend auf Anforderungen. In Fällen, in denen R2RML nicht ausreichend ausdrucksstark war, wurde in einem späteren Schritt SWRL verwendet. Sobald das Ontologieschema gebildet ist, kann es mithilfe von OWL-Reasoning angereichert werden, um implizite Informationen zu offenbaren und Kompatibilitätsbeziehungen zwischen Komponenten zu verstehen.

knowledge graph etl production planning scheduling

Overview of the Knowledge Graph ETL pipeline as per Liebig et al from FESTO.

Ein weiterer Anwendungsfall wurde von Siemens vorgestellt. Sie führten uns in die Komplexitäten eines Empfehlungssystems ein, das entwickelt wurde, um Produktkonfigurationsprozesse mit intelligenten Auswahl-Assistenten zu vereinfachen². Ein solches Empfehlungssystem muss verstehen, ob die vorgeschlagenen Teile für den Zweck des Produkts geeignet sind. Zudem muss es die Funktionen, die sie bieten, verstehen, und wie gut sie mit anderen Teilen interagieren, um das ordnungsgemäße Funktionieren des Gesamtsystems zu gewährleisten. Ihr Empfehlungssystem erreicht dies, indem es Folgendes kombiniert: (a) einen Wissensgraphen, der Kontextinformationen über Artikel strukturieren kann, und (b) einen Autoencoder, der latente Merkmale kodiert, die sich aus der Kombination einzelner Elemente in der Lösung ergeben. Beim Training mit einem Datensatz von 50.000 Ingenieurlösungen aus dem Bereich der Automation mit einem Pool von 6.000 konfigurierbaren Artikeln und 500.000 artikeltechnischen Eigenschaften übertrifft es bestehende Ansätze bei weitem. Das Empfehlungssystem NECTR (Neural Encoders Combined with Tensor Decompositions for Recommendations) kann end-to-end trainiert und in Echtzeit für Empfehlungen ausgeführt werden.

Wir sind begeistert von den neuen Möglichkeiten, die sich im Schnittpunkt von semantischen Technologien und Industrie 4.0 ergeben, und danken allen, die ihr Wissen und bewährte Praktiken teilen. Wenn Sie im Schnittpunkt von semantischen Technologien, künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 arbeiten, melden Sie sich bitte bei uns! Wir sind immer daran interessiert, von erfahrenen Praktikern und Forschern zu hören und zu lernen!

[1] Liebig, Thorsten, et al. “Building a Knowledge Graph for Products and Solutions in the Automation Industry.” (2019). Hier verfügbar.
[2] Hildebrandt, Marcel, et al. “A Recommender System for Complex Real-World Applications with Nonlinear Dependencies and Knowledge Graph Context.” European Semantic Web Conference. Springer, Cham, 2019. Hier verfügbar.

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