Integrating Ontology Design with the CRISP-DM in the context of Cyber-Physical Systems Maintenance

要約

次の寄稿では、ドメイン専門家中心のオントロジー設計をデータマイニングのための業界横断標準プロセス (CRISP-DM) と統合する方法が紹介されています。
このアプローチは、サイバーフィジカル システム (CPS) の修正保守に合わせて調整されたアプリケーション固有のオントロジーを効率的に構築することを目的としています。
提案手法は 3 つのフェーズに分かれています。
フェーズ 1 では、オントロジー要件が体系的に指定され、関連する知識範囲が定義されます。
したがって、CPS ライフサイクル データは、フェーズ 2 でドメイン固有のオントロジ アーティファクトを使用してコンテキスト化されます。
この形式化されたドメイン知識は CRISP-DM で利用され、データから新しい洞察を効率的に抽出します。
最後に、新しく開発されたデータ駆動型モデルを使用して、オントロジーを設定および拡張します。
したがって、このモデルから抽出された情報には意味論的な注釈が付けられ、フェーズ 3 で既存のオントロジーと調整されます。
この方法の適用可能性は、モジュール式プロセス プラントの異常検出ケース スタディで評価されています。

要約(オリジナル)

In the following contribution, a method is introduced that integrates domain expert-centric ontology design with the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). This approach aims to efficiently build an application-specific ontology tailored to the corrective maintenance of Cyber-Physical Systems (CPS). The proposed method is divided into three phases. In phase one, ontology requirements are systematically specified, defining the relevant knowledge scope. Accordingly, CPS life cycle data is contextualized in phase two using domain-specific ontological artifacts. This formalized domain knowledge is then utilized in the CRISP-DM to efficiently extract new insights from the data. Finally, the newly developed data-driven model is employed to populate and expand the ontology. Thus, information extracted from this model is semantically annotated and aligned with the existing ontology in phase three. The applicability of this method has been evaluated in an anomaly detection case study for a modular process plant.

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