論文の概要: KAPPS: A knowledge-based CPPS Architecture for the Circular Factory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22457v1
- Date: Thu, 21 May 2026 13:20:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-22 20:14:18.570792
- Title: KAPPS: A knowledge-based CPPS Architecture for the Circular Factory
- Title（参考訳）: KAPPS: 循環工場のための知識ベースCPPSアーキテクチャ
- Authors: Etienne Hoffmann, Jan-Felix Klein, Sören Weindel, Max Goebels, Sebastian Behrendt, Daniel Hernández, Ratan Bahadur Thapa, Jürgen Fleischer, Kai Furmans, Steffen Staab,
- Abstract要約: 循環型製造は、不均一で不確実な条件で使用される製品を再導入する。
このシフトは、可変製品状態、動的に再構成可能なプロセス、人間と機械の知識の統合を扱うことができる製造システムを必要とする。
安定した構造と決定論的実行のために設計された従来型のITアーキテクチャは、これらの要件を満たすことができない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.732247472523357
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While linear manufacturing relies on homogeneous materials and predefined process sequences, circular manufacturing reintroduces used products with heterogeneous and uncertain conditions. This shift demands manufacturing systems capable of handling variable product states, dynamically reconfigurable processes, and the integration of human and machine knowledge. Conventional manufacturing IT architectures, designed for stable structures and deterministic execution, are unable to meet these requirements, as they cannot adequately represent and manage the uniqueness of individual components at runtime. Following a design science methodology for developing a Cyber Physical Production System for circular manufacturing, we derive 14 requirements from five complementary perspectives. Based on these requirements, we design KAPPS, a knowledge-based architecture that uses an ontology-grounded knowledge graph as a unifying data backbone, combined with a semantic interface layer to enable consistent data and information integration, reasoning, and communication across heterogeneous systems and services, turning the knowledge graph from an integration layer into the factories authoritative write-time state. KAPPS incorporates modules for constraint enforcement and event-driven planning, enabling incremental adaptation of execution plans under uncertainty and human-machine knowledge exchange. The applicability of KAPPS is demonstrated through two implemented use cases: (i) Anomaly detection and learning through knowledge graph mediated services and (ii) runtime constraint enforcement in a modular conveyor system. Subsequently, the architecture is evaluated against the 14 requirements (ed. abstract shortened)
- Abstract（参考訳）: 線形製造は均質な材料と予め定義されたプロセスシーケンスに依存しているのに対し、円形製造は不均一で不確実な条件で使用される製品を再導入する。
このシフトは、可変製品状態、動的に再構成可能なプロセス、人間と機械の知識の統合を扱うことができる製造システムを必要とする。
安定した構造と決定論的実行のために設計された従来型のITアーキテクチャは、実行時に個々のコンポーネントのユニークさを適切に表現および管理できないため、これらの要件を満たすことができない。
循環生産のためのサイバー物理生産システムを開発するための設計科学方法論に従うと、5つの相補的な視点から14の要件を導出する。
これらの要求に基づいて、オントロジーに基づく知識グラフを統一データバックボーンとして使用する知識ベースアーキテクチャであるKAPPSを設計し、セマンティックインターフェース層と組み合わせて、異種システムやサービス間の一貫性のあるデータと情報の統合、推論、コミュニケーションを可能にし、知識グラフを統合層からファクトリの権威的な書き込み時間状態に変換する。
KAPPSには制約執行とイベント駆動計画のためのモジュールが組み込まれており、不確実性と人間と機械の知識交換の下での実行計画の漸進的な適応を可能にする。
KAPPSの適用性は,2つの実装されたユースケースを通じて実証される。
一 知識グラフを利用したサービス及びサービスによる異常検出及び学習
(ii)モジュールコンベアシステムにおける実行時の制約執行。
その後、アーキテクチャを14の要件(抽象短縮)に対して評価する。
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