論文の概要: Unveiling Relations in the Industry 4.0 Standards Landscape based on Knowledge Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04556v1
• Date: Wed, 3 Jun 2020 17:37:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 17:35:51.104397
• Title: Unveiling Relations in the Industry 4.0 Standards Landscape based on Knowledge Graph Embeddings
• Title（参考訳）: ナレッジグラフ埋め込みに基づく業界4.0標準の展望
• Authors: Ariam Rivas, Irl\'an Grangel-Gonz\'alez, Diego Collarana, Jens Lehmann, Maria-Esther Vidal
• Abstract要約: 産業4.0(I4.0)標準と標準化フレームワークは、スマートファクトリの相互運用性を推進すべく提案されている。 本研究では,コミュニティ分析に基づく標準とフレームワークの関連性について検討し,標準間の相互運用性の対立に対処するための知識を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.098126048053384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industry~4.0 (I4.0) standards and standardization frameworks have been proposed with the goal of \emph{empowering interoperability} in smart factories. These standards enable the description and interaction of the main components, systems, and processes inside of a smart factory. Due to the growing number of frameworks and standards, there is an increasing need for approaches that automatically analyze the landscape of I4.0 standards. Standardization frameworks classify standards according to their functions into layers and dimensions. However, similar standards can be classified differently across the frameworks, producing, thus, interoperability conflicts among them. Semantic-based approaches that rely on ontologies and knowledge graphs, have been proposed to represent standards, known relations among them, as well as their classification according to existing frameworks. Albeit informative, the structured modeling of the I4.0 landscape only provides the foundations for detecting interoperability issues. Thus, graph-based analytical methods able to exploit knowledge encoded by these approaches, are required to uncover alignments among standards. We study the relatedness among standards and frameworks based on community analysis to discover knowledge that helps to cope with interoperability conflicts between standards. We use knowledge graph embeddings to automatically create these communities exploiting the meaning of the existing relationships. In particular, we focus on the identification of similar standards, i.e., communities of standards, and analyze their properties to detect unknown relations. We empirically evaluate our approach on a knowledge graph of I4.0 standards using the Trans$^*$ family of embedding models for knowledge graph entities. Our results are promising and suggest that relations among standards can be detected accurately.
• Abstract（参考訳）: industry~4.0 (i4.0) の標準規格と標準化フレームワークがスマートファクトリーにおける \emph{empowering interoperability} の目標として提案されている。 これらの標準は、スマートファクトリ内の主要コンポーネント、システム、プロセスの記述と相互作用を可能にします。 フレームワークや標準が増えているため、i4.0標準の展望を自動的に分析するアプローチの必要性が高まっている。 標準化フレームワークは、その機能に従って標準をレイヤとディメンションに分類する。 しかし、同様の標準はフレームワークによって異なる分類が可能で、相互運用の衝突が生じます。 オントロジーとナレッジグラフに依存するセマンティックなアプローチは、標準、それらの間の既知の関係、および既存のフレームワークによる分類を表現するために提案されている。 情報的ではあるが、I4.0のランドスケープの構造的モデリングは相互運用性の問題を検出するための基盤を提供するだけである。 したがって、これらのアプローチで符号化された知識を活用できるグラフベースの分析手法は、標準間の整合を明らかにするために必要である。 本研究では,コミュニティ分析に基づく標準とフレームワークの関連性について検討し,標準間の相互干渉に対処するための知識を明らかにする。 ナレッジグラフを埋め込むことで、既存の関係の意味を生かしたコミュニティを自動的に作成します。 特に,類似の標準,すなわち標準のコミュニティの同定に注目し,それらの特性を分析して未知の関係を検出する。 我々は,知識グラフエンティティの埋め込みモデル群であるTrans$^*$を用いて,I4.0標準の知識グラフに対するアプローチを実証的に評価した。 結果は有望であり,標準間の関係を正確に検出できることを示唆する。

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