論文の概要: Actionable Cognitive Twins for Decision Making in Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12854v1
- Date: Tue, 23 Mar 2021 21:32:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-25 14:06:37.819257
- Title: Actionable Cognitive Twins for Decision Making in Manufacturing
- Title（参考訳）: 生産における意思決定のための行動可能な認知双生児
- Authors: Jo\v{z}e M. Ro\v{z}anec, Jinzhi Lu, Jan Rupnik, Maja \v{S}krjanc,
Dunja Mladeni\'c, Bla\v{z} Fortuna, Xiaochen Zheng, Dimitris Kiritsis
- Abstract要約: Actionable Cognitive Twinsは、認知機能を備えた次世代デジタルツインです。
知識グラフは、生産ラインとプロセスのセマンティックな記述とコンテキスト化を提供する。
システム思考アプローチは、知識グラフを設計し、開発し、実行可能なツインを構築するために提案される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.372026330898297
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Actionable Cognitive Twins are the next generation Digital Twins enhanced
with cognitive capabilities through a knowledge graph and artificial
intelligence models that provide insights and decision-making options to the
users. The knowledge graph describes the domain-specific knowledge regarding
entities and interrelationships related to a manufacturing setting. It also
contains information on possible decision-making options that can assist
decision-makers, such as planners or logisticians. In this paper, we propose a
knowledge graph modeling approach to construct actionable cognitive twins for
capturing specific knowledge related to demand forecasting and production
planning in a manufacturing plant. The knowledge graph provides semantic
descriptions and contextualization of the production lines and processes,
including data identification and simulation or artificial intelligence
algorithms and forecasts used to support them. Such semantics provide ground
for inferencing, relating different knowledge types: creative, deductive,
definitional, and inductive. To develop the knowledge graph models for
describing the use case completely, systems thinking approach is proposed to
design and verify the ontology, develop a knowledge graph and build an
actionable cognitive twin. Finally, we evaluate our approach in two use cases
developed for a European original equipment manufacturer related to the
automotive industry as part of the European Horizon 2020 project FACTLOG.
- Abstract（参考訳）: Actionable Cognitive Twinsは、知識グラフと人工知能モデルを通じて認知能力に強化された次世代のDigital Twinsで、ユーザに洞察と意思決定オプションを提供する。
知識グラフは、製造環境に関連するエンティティと相互関係に関するドメイン固有の知識を記述する。
また、プランナーやロジスティックスのような意思決定者を支援する可能性のある意思決定オプションの情報も含まれている。
本稿では,生産プラントにおける需要予測と生産計画に関する特定の知識を捉えるための,行動可能な認知双生児構築のための知識グラフモデリング手法を提案する。
ナレッジグラフは、データ識別やシミュレーション、人工知能アルゴリズムやそれらをサポートするための予測など、生産ラインとプロセスのセマンティック記述とコンテキスト化を提供する。
このようなセマンティクスは、創造的、誘惑的、定義的、帰納的といった異なる知識タイプを推論するための基盤を提供する。
ユースケースを完全に記述する知識グラフモデルを開発するために,オントロジーを設計,検証し,知識グラフを開発し,行動可能な認知双生児を構築するシステム思考手法を提案する。
最後に,欧州水平2020プロジェクトFACTLOGの一環として,欧州の自動車関連機器メーカーが開発する2つのユースケースについて検討を行った。
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