論文の概要: Industrial Semantics-Aware Digital Twins: A Hybrid Graph Matching Approach for Asset Administration Shells

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06613v1
• Date: Sat, 10 Jan 2026 16:26:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:00.902097
• Title: Industrial Semantics-Aware Digital Twins: A Hybrid Graph Matching Approach for Asset Administration Shells
• Title（参考訳）: 産業のセマンティクスを意識したデジタル双生児:アセット管理シェルのハイブリッドグラフマッチングアプローチ
• Authors: Ariana Metović, Nicolai Maisch, Samed Ajdinović, Armin Lechler, Andreas Wortmann, Oliver Riedel,
• Abstract要約: 本稿では,Digital Twin表現のセマンティクス・アウェア比較を可能にするためのハイブリッドグラフマッチング手法を提案する。 この方法は、SPARQLを用いたルールベースの事前フィルタリングと、RDF2vecを利用した埋め込みベースの類似性計算を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.05231433582637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although the Asset Administration Shell (AAS) standard provides a structured and machine-readable representation of industrial assets, their semantic comparability remains a major challenge, particularly when different vocabularies and modeling practices are used. Engineering would benefit from retrieving existing AAS models that are similar to the target in order to reuse submodels, parameters, and metadata. In practice, however, heterogeneous vocabularies and divergent modeling conventions hinder automated, content-level comparison across AAS. This paper proposes a hybrid graph matching approach to enable semantics-aware comparison of Digital Twin representations. The method combines rule-based pre-filtering using SPARQL with embedding-based similarity calculation leveraging RDF2vec to capture both structural and semantic relationships between AAS models. This contribution provides a foundation for enhanced discovery, reuse, and automated configuration in Digital Twin networks.
• Abstract（参考訳）: Asset Administration Shell (AAS) 標準は、産業資産の構造化された機械可読な表現を提供するが、その意味的な相違性は、特に異なる語彙やモデリングプラクティスを使用する場合、大きな課題である。 エンジニアリングは、サブモデル、パラメータ、メタデータを再利用するために、ターゲットと類似した既存のAASモデルを取得することの恩恵を受けるでしょう。 しかし実際には、異質な語彙や発散したモデリング規則は、AAS全体での自動化された内容レベルの比較を妨げている。 本稿では,Digital Twin表現のセマンティクス・アウェア比較を可能にするためのハイブリッドグラフマッチング手法を提案する。 この方法は、SPARQLを用いたルールベースの事前フィルタリングと、RDF2vecを利用した埋め込みベースの類似性計算を組み合わせて、AASモデル間の構造的および意味的関係をキャプチャする。 このコントリビューションは、Digital Twinネットワークにおける発見、再利用、自動構成の強化のための基盤を提供する。

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