論文の概要: Consistency Verification in Ontology-Based Process Models with Parameter Interdependencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16087v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 07:21:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:04.975717
• Title: Consistency Verification in Ontology-Based Process Models with Parameter Interdependencies
• Title（参考訳）: パラメータ依存性をもつオントロジーに基づくプロセスモデルにおける一貫性検証
• Authors: Tom Jeleniewski, Hamied Nabizada, Jonathan Reif, Felix Gehlhoff, Alexander Fay,
• Abstract要約: プロセス知識の形式化は、製造におけるパラメータ相互依存の一貫性のあるモデリングを可能にする。 クロスコンテキストアプリケーションと知識再利用をサポートするために、そのような表現は汎用形式で定義され、複数のプロセスコンテキストにまたがって適用される。 本稿では,これまで開発されたプロセスセマンティクスモデルに対する検証機構について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.539768677361735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The formalization of process knowledge using ontologies enables consistent modeling of parameter interdependencies in manufacturing. These interdependencies are typically represented as mathematical expressions that define relations between process parameters, supporting tasks such as calculation, validation, and simulation. To support cross-context application and knowledge reuse, such expressions are often defined in a generic form and applied across multiple process contexts. This highlights the necessity of a consistent and semantically coherent model to ensure the correctness of data retrieval and interpretation. Consequently, dedicated mechanisms are required to address key challenges such as selecting context-relevant data, ensuring unit compatibility between variables and data elements, and verifying the completeness of input data required for evaluating mathematical expressions. This paper presents a set of verification mechanisms for a previously developed ontology-based process model that integrates standardized process semantics, data element definitions, and formal mathematical constructs. The approach includes (i) SPARQL-based filtering to retrieve process-relevant data, (ii) a unit consistency check based on expected-unit annotations and semantic classification, and (iii) a data completeness check to validate the evaluability of interdependencies. The applicability of the approach is demonstrated with a use case from Resin Transfer Molding (RTM), supporting the development of machine-interpretable and verifiable engineering models.
• Abstract（参考訳）: オントロジーを用いたプロセス知識の形式化は、製造におけるパラメータ相互依存性の一貫したモデリングを可能にする。 これらの相互依存は一般に、プロセスパラメータ間の関係を定義し、計算、検証、シミュレーションなどのタスクをサポートする数学的表現として表現される。 クロスコンテキストアプリケーションと知識再利用をサポートするために、このような表現はしばしば汎用形式で定義され、複数のプロセスコンテキストにまたがって適用される。 これは、データの検索と解釈の正確性を保証するために、一貫性のあるセマンティック・コヒーレントなモデルの必要性を強調している。 その結果、文脈関連データの選択、変数とデータ要素間のユニット互換性の確保、数学的表現の評価に必要な入力データの完全性検証など、重要な課題に対処する専用のメカニズムが要求される。 本稿では,標準化プロセスのセマンティクス,データ要素定義,形式的数学的構成を統合した,以前に開発されたオントロジーに基づくプロセスモデルに対する検証機構を提案する。 アプローチには (i)プロセス関連データを取得するためのSPARQLベースのフィルタリング 二 期待単位アノテーション及び意味分類に基づく単位整合性チェック及び 三 相互依存の評価性を評価するためのデータ完全性検査 本手法の適用性は, 機械解釈および検証可能な工学モデルの開発を支援するレジン転写成形(RTM)のユースケースで実証される。

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