Modelo de gestión del proceso de fabricación basado en la incorporación de conocimiento mediante ontologías. Antonio Ferrándiz Colmeiro

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1 Modelo de gestión del proceso de fabricación basado en la incorporación de conocimiento mediante ontologías Aplicación a los sistemas de fabricación ágil Antonio Ferrándiz Colmeiro

2 UNIVERSIDAD DE ALICANTE TESIS DOCTORAL MODELO DE GESTIÓN DEL PROCESO DE FABRICACIÓN BASADO EN LA INCORPORACIÓN DE CONOCIMIENTO MEDIANTE ONTOLOGÍAS APLICACIÓN A LOS SISTEMAS DE FABRICACIÓN ÁGIL

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4 UNIVERSIDAD DE ALICANTE TESIS DOCTORAL MODELO DE GESTIÓN DEL PROCESO DE FABRICACIÓN BASADO EN LA INCORPORACIÓN DE CONOCIMIENTO MEDIANTE ONTOLOGÍAS APLICACIÓN A LOS SISTEMAS DE FABRICACIÓN ÁGIL Presentada por ANTONIO FERRÁNDIZ COLMEIRO Dirigida por DR. FRANCISCO MACIÁ PÉREZ DEPARTAMENTO DE TECNOLOGÍA INFORMÁTICA Y COMPUTACIÓN JULIO DE 2014

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6 Después de escalar una montaña muy alta, descubrimos que hay muchas otras montañas por escalar. Nelson Mandela

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8 Agradecimientos Durante el desarrollo de este trabajo siento que han participado de una manera u otra muchas personas que han hecho posible desarrollarlo, y a las que querría expresar mi agradecimiento en estas líneas. En primer lugar, me gustaría agradecer a Paco por su dedicación y esfuerzo durante todos estos años. Quién nos iba a decir cuando llegué al departamento con una beca de 6 meses que llegaríamos hasta aquí! Durante estos años he aprendido muchísimas cosas de ti, tanto a nivel académico como personal. Gracias por sacar un hueco siempre que lo he necesitado y por esforzarte en ayudarme en todo lo que te ha sido posible y más. Por el cariño con el que has supervisado este trabajo (y todos los que hemos hecho juntos) y por tus aportaciones tan enriquecedoras. Gracias! A mi familia por apoyarme y animarme siempre a no tirar la toalla. A mis padres por llevar toda la vida pendientes de mi, por no dudar ni un momento cuando he necesitado algo y por animarme siempre a estudiar y superarme. También por preguntarme todos los domingos de los últimos seis años que cuando acababa la universidad y recibir siempre un ya queda poco. A mis hermanas Isa y Ana por compartir conmigo momentos de alegrías y penas, y por ser ese diablillo que me decía chico déjate la tesis por hoy y vente a tomar unas cervezas. A mis suegros Agustín y Carmen por tratar de ayudarme siempre en todo, y a mis cuñados por interesarse y aconsejarme. A toda la gente con la que he compartido vivencias en la Universidad. A mis compañeros del grupom José Vicente, Jorge Selva, Héctor, Iren, Mora, Felipe y Joan Carles. A Jorge Gea, con quien compartí penas esos días cuando no sabíamos que era eso de las ontologías. A Juan Antonio por acogerme durante dos años en la Escuela. A Diego por ayudarme siempre que lo he necesitado, por esas revisiones a nivel de pixel y sobre todo por ese humor que siempre te saca una sonrisa. A mis compañeros Irene, Andrés, Oscar, Joaquín y Pepe que llegaron al laboratorio Punset para acabar con el silencio que allí había y darle mucha más alegría. A Virgilio, por haber sacado un rato siempre para mí y porque sin su apoyo en los momentos iniciales, sin esos festivos revisando artículos, sin sus opiniones, sin sus aportaciones y sin su trabajo de tesis este

9 trabajo no habría sido posible. Por todo ello, este trabajo es un poco suyo también. A mis compañeros de Teralco que siempre se han interesado por mi tesis y han valorado el esfuerzo que requiere. En especial a Javi que desde que entré a trabajar con él siempre me ha apoyado e ilusionado con este proyecto. Ahora nos toca conseguir empezar un proyecto juntos! A Dominique Gellez por la fotografía de la cubierta. Por último quisiera dar las gracias a Carmen, por estar en los buenos y malos momentos, por tu apoyo, por tus ánimos, por enseñarme a no rendirme, por animarme a superarme, por ayudarme en los momentos difíciles con una sonrisa, por todo lo que hemos pasado y por todo lo que tenemos que pasar. Cada día aprendo algo de ti. Gracias!

10 Resumen En la presente tesis se realiza un trabajo de investigación en el ámbito de la gestión de procesos aplicado a las organizaciones manufactureras. Concretamente se ha centrado en la integración y automatización de la gestión de los procesos de negocio y fabricación de forma que las organizaciones manufactureras puedan acortar el ciclo de vida de los procesos, recortando su tiempo de respuesta ante las nuevas demandas de un mercado cada vez más orientado a la personalización masiva, y por lo tanto les sitúe en una posición ventajosa en un mercado de competencia global. El objetivo principal de la presente tesis es lograr un sistema de gestión ágil de procesos de negocio, que reduzca al mínimo la interacción humana en el ciclo de vida de los procesos, haciendo transparente el nivel de planta, y automatizando la composición y posterior despliegue de los procesos de fabricación y negocio. Para llevar a cabo el objetivo se ha realizado un estudio de los antecedentes y de los trabajos relacionados con los ámbitos en los que se ubica el problema. Este estudio ha permitido justificar el problema, plantear la hipótesis y proponer una solución novedosa con respecto a los enfoques existentes en la línea de investigación. La solución propuesta se basa en el concepto IMaaS (Industrial Machine as a Service) en el que la maquinaria industrial es ofertada como servicio y sus capacidades productivas son conceptualizadas como procesos de negocio. IMaaS permite superar las brechas conceptuales y tecnológicas que hacían muy difícil la integración de los niveles de planta y de negocio, permitiendo abordar de manera directa las nuevas necesidades de los sistemas de gestión ágil de procesos. Como medio para lograr los objetivos planteados se realiza una exhaustiva conceptualización de los dominios implicados, identificando los conceptos relevantes e identificando las relaciones entre ellos. Toda esta información se formaliza mediante una ontología que permite incorporar conocimiento semántico a IMaaS, a partir de la cual se puede inferir nuevo conocimiento realizando una serie de razonamientos lógicos basados en cláusulas de Horn.

11 X Modelo de gestión de los procesos basado en conocimiento Se identifican los elementos necesarios para lograr un sistema de gestión ágil de procesos de fabricación y negocio, y se define la arquitectura del sistema. Para validar nuestra investigación, se ha implementado la solución propuesta; se ha diseñado un entorno realista donde se pudiera reproducir la problemática planteada en la investigación y finalmente se han diseñado un conjunto de experimentos basados en la hipótesis de partida que han permitido demostrar la validez de la propuesta.

12 Resum En la present tesi es realitza un treball de recerca en l'àmbit de la gestió de processos aplicat a les organitzacions manufactureres. Concretament s'ha centrat en la integració i automatització de la gestió dels processos de negoci i fabricació de manera que les organitzacions manufactureres puguen escurçar el cicle de vida dels processos, retallant el seu temps de resposta davant les noves demandes d'un mercat cada vegada més orientat a la personalització massiva, i per tant els situe en una posició avantatjosa en un mercat de competència global. L'objectiu principal de la present tesi és aconseguir un sistema de gestió àgil de processos de negoci, que reduïsca al mínim la interacció humana en el cicle de vida dels processos, fent transparent el nivell de planta, i automatitzant la composició i posterior desplegament dels processos de fabricació i negoci. Per a dur a terme l'objectiu s'ha realitzat un estudi dels antecedents i dels treballs relacionats amb els àmbits en els quals se situa el problema. Aquest estudi ha permès justificar el problema, plantejar la hipòtesi i proposar una solució nova pel que fa als enfocaments existents en la línia de recerca. La solució proposada es basa en el concepte IMaaS (Industrial Machine as a Service) en el qual la maquinària industrial és oferida com a servei i les seues capacitats productives són conceptualitzades com a processos de negoci. IMaaS permet superar les bretxes conceptuals i tecnològiques que feien molt difícil la integració dels nivells de planta i de negoci, permetent abordar de manera directa les noves necessitats dels sistemes de gestió àgil de processos. Com a mitjà per a aconseguir els objectius plantejats es realitza una exhaustiva conceptualització dels dominis implicats, identificant els conceptes rellevants i identificant les relacions entre ells. Tota aquesta informació es formalitza mitjançant una ontologia que permet incorporar coneixement semàntic a IMaaS, a partir de la qual es pot inferir nou coneixement realitzant una sèrie de raonaments lògics basats en clàusules d'horn.

13 XII Modelo de gestión de los procesos basado en conocimiento S'identifiquen els elements necessaris per a aconseguir un sistema de gestió àgil de processos de fabricació i negoci, i es defineix l'arquitectura del sistema. Per a validar la nostra recerca, s'ha implementat la solució proposada; s'ha dissenyat un entorn realista on es poguera reproduir la problemàtica plantejada en aquesta investigació; i finalment s'han dissenyat un conjunt d'experiments basats en la hipòtesi de partida que han permès demostrar la validesa de la proposta.

14 Abstract The following thesis presents a research work in the field of process management applied to manufacturing companies. The work has been particularly focused on the integration and automation of the business processes management and fabrication, so that manufacturing companies are able to shorten the processes lifecycle, cutting down their response time against new market demands in an increasing mass personalization oriented environment, and thereby placing these companies in an advantageous position in a global competency market. The main goal of the following thesis work is to achieve an agile management system of business processes which reduces to the minimum the human interaction in the processes lifecycle and makes the plant level become transparent, thus automating both the composition and the later deployment of manufacturing processes and business. In order to meet the objective, a background study has been carried out, and also a full revision of works related to the scope of the problem. Such study has allowed to justify the problem, set the hypothesis and propose a novel solution with regard to existent approaches in the same investigation line. The proposed solution is based on the IMaaS concept (Industrial Machine as a Service), in which industrial machinery is offered as a service and its productive capabilities are conceptualized as business processes. IMaaS allows overcoming conceptual gaps and technological that made the integration of plant level and business a really challenging issue, allowing to tackle directly the new needs of agile management system of processes. A comprehensive conceptualization of the implied domains has been carried out as a mean to achieve the proposed goals, identifying the relevant concepts and the relationships between them. All this information is formalized through an ontology, which permits to incorporate semantic knowledge to IMaaS, from which it is possible to infer new knowledge by realizing a series of logical reasonings based on Horn clauses.

15 XIV Modelo de gestión de los procesos basado en conocimiento The necessary elements are identified to achieve an agile management system of manufacturing processes and business. The system architecture is also defined according to lifecycle phases of the processes defined in the BPM methodology. The proposed solution has been implemented in order to validate the investigation. A realistic environment where the problem posed in this investigation can be reproduced has been designed. Finally, a set of experiments based on the starting hypothesis have been performed in order to demonstrate the proposal validity.

16 Resumen del contenido Capítulo 1. Introducción... 1 Capítulo 2. Estado del Arte Capítulo 3. Antecedentes. IMaaS Capítulo 4. Modelo de Gestión Semántica de Procesos Industriales Capítulo 5. Información Semántica IMaaS Capítulo 6. Gestión Semántica de los Procesos de Fabricación Capítulo 7. Implementación y Validación Capítulo 8. Conclusiones Capítulo 9. Referencias Anexo I. Especificación Ontologías Plantas Anexo II. Elementos Intermedios Methontology

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18 Contenido Capítulo 1. Introducción Identificación del Problema Hipótesis Objetivos Propuesta de Solución Metodología Plan de Trabajo Capítulo 2. Estado del Arte Ontologías y Tecnologías de la Web Semántica Teorías de Gestión de Procesos de Negocio Modelos de Fabricación Capítulo 3. Antecedentes. IMaaS Normalización Conceptual de la Maquinaria Industrial Proceso de Normalización Conceptual de los Procesos de Fabricación de la Maquinaria Industrial Proceso de Normalización Conceptual de la Gestión de los Procesos de Negocio de la Maquinaria Industrial Normalización Tecnológica de la Maquinaria Industrial Normalización Hardware de la Maquinaria Industrial Normalización del Middleware de la Maquinaria Industrial Normalización de los Servicios de la Maquinaria Industrial Conclusiones Capítulo 4. Modelo de Gestión Semántica de Procesos Industriales Modelo Conceptual de Gestión Semántica de Procesos Industriales... 74

19 XVIII Modelo de gestión de los procesos basado en conocimiento Proceso de Definición de Información Semántica Proceso de Gestión Semántica de Procesos de Fabricación Modelo Funcional de Gestión Semántica de Procesos Industriales Modelo Arquitectónico de Gestión Semántica de Procesos Industriales Capítulo 5. Información Semántica IMaaS Conceptualización del Dominio Industrial IMaaS Conceptualización del Nivel de Planta Conceptualización del Nivel de Procesos Conceptualización del Nivel de Servicios Normalización y Conceptualización de los procesos BPMN Representación de Conceptos BPM Validación de los Procesos BPMN Instanciación de Procesos BPM Capítulo 6. Gestión Semántica de los Procesos de Fabricación Modelo de Composición Semántica de Procesos Manejador de Procesos Manejador de Ontología de Planta Compositor de Procesos Selector de Procesos Modelo de Compilación de Procesos Manejador de Servicios Semánticos Compositor de Procesos Funcionalidad del Compilador de Procesos Modelo de Ejecución y Monitorización de Procesos Monitor de Procesos Capítulo 7. Implementación y Validación Diseño e Implementación del Escenario de Pruebas Planta IMaaS Sistema de Información

20 Contenido XIX Sistema de Gestión Semántica de Procesos de Fabricación. BPMS Semántico Pruebas y Validación Experimentación T1: Generación de un Proceso para n- plantas Experimentación T2: Generación de Procesos Compuestos para n-plantas Experimentación T3: Regeneración ante Fallos de Planta Conclusiones de la Experimentación Realizada Capítulo 8. Conclusiones Principales Aportaciones Problemas Abiertos Líneas Futuras Publicaciones Capítulo 9. Referencias Anexo I. Especificación Ontologías Plantas Anexo II. Elementos Intermedios Methontology

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22 Índice de Figuras Figura 1.1 Fases del ciclo de vida BPM Figura 1.2 Brecha Conceptual y Tecnológica en la gestión de procesos Figura 1.3 Incremento de la demanda de productos personalizados Figura 1.4 Propuesta General en el que, mediante la incorporación de conocimiento, se automatizan tareas de gestión reduciendo el cuello de botella producido por el incremento en la demanda personalizada Figura 1.5 Identificación de los elementos de la propuesta Figura 2.1 Pirámide de las tecnologías de la Web Semántica (Koivunen & Miller, 2002) Figura 2.2 Ciclo de vida BPM (Smith & Fingar, 2002) Figura 2.3 Brecha conceptual y tecnológica de BPM (Hepp et al., 2005) Figura 2.4 Conceptos de la ontología ADACOR (Borgo & Leitao, 2007) Figura 2.5 Conceptos de mayor nivel de MASON (Lemaignan et al., 2006) Figura 3.1 Proceso de normalización conceptual de la maquinaria industrial (Gilart, 2010) Figura 3.2 Representación mediante modelado UML de la definición y clasificación del concepto proceso de negocio Figura 3.3 Representación mediante modelado UML de los procesos de fabricación Figura 3.4 Modelado en UML del mapa de procesos de la maquinaria industrial Figura 3.5 Proceso de Normalización Tecnológica de la Maquinaria Industrial Figura 3.6 Modelo conceptual de la Maquinaria Industrial Computacional Figura 3.7 Arquitectura resultante de la Maquinaria Industrial Computacional Figura 3.8 Modelo de Capas de la arquitectura conceptual IMaaS Figura 3.9 Servicios de fabricación de la maquinaria industrial

23 XXII Modelo de gestión de los procesos basado en conocimiento Figura 3.10 Arquitectura IMaaS mínima que proporciona el proveedor de la maquinaria Figura 3.11 Arquitectura IMaaS de la maquinaria industrial Figura 4.1 Fases del Marco Formal para el modelado del ModGSPI.. 74 Figura 4.2 Proceso para la gestión semántica de procesos Figura 4.3 Problema ente Usabilidad y Reusabilidad en Ontologías (Gómez-Pérez et al., 2004) Figura 4.4 Modelado de tareas que componen el proceso expresadas mediante Casos de Uso Figura 4.5 Modelado de tareas que componen el proceso expresadas mediante Casos de Uso Figura 4.6 Modelado de tareas que componen el proceso expresadas mediante Casos de Uso.. 83 Figura 4.7 Modelado de tareas que componen el proceso expresadas mediante Casos de Uso Figura 4.8 Modelado de tareas que componen el proceso expresadas mediante Casos de Uso Figura 4.9 Modelado de tareas que componen el proceso centrado en las tareas de monitorizacización, expresadas mediante Casos de Uso.. 86 Figura 4.10 Entradas y salidas del sistema propuesto Figura 4.11 Niveles conceptuales de la propuesta y su correspondencia con los procesos conceptuales del ModConceptGSPI Figura 4.12 Elementos identificados en el Nivel de Planta para la realización del proceso de ejecución y monitorización Figura 4.13 Secuencia de la interacción entre los elementos funcionales del Nivel de Planta Figura 4.14 Elementos pertencientes al Nivel de Conocimiento Figura 4.15 Elementos pertencientes al Nivel de Procesos de Negocio Figura 4.16 Secuencia de los elementos del Modelador de Procesos Figura 4.17 Secuencia de los elementos Compilador de Procesos Figura 4.18 Secuencia de los elementos del Desplegador de Servicios Figura 4.19 Modelo arquitectónico ModArqGSPI propuesto Figura 5.1 Ámbitos de conceptualización de la ontología IMaaS propuesta e interconexión con otras ontologías específicas de dominio Figura 5.2 Taxonomía establecida de la Maquinaria Industrial Figura 5.3 Clasificación de las Materias en el dominio industrial Figura 5.4 Clasificación de los tipos de Herramientas

24 Índice de Figuras XXIII Figura 5.5 Clasificación de algunos de los tipos de Materiales Figura 5.6 Relaciones binaria de las Cintas Transportadoras Figura 5.7 Relaciones binarias de las Mesas de Giro Figura 5.8 Relaciones binarias del Raíl de Carga Figura 5.9 Relación entre Máquina de Transporte y Máquina de Procesado Figura 5.10 Relaciones de la Máquina Herramienta (a) y Máquina Multi Herramienta (b) Figura 5.11 Relaciones entre los conceptos Herramientas y Materiales Figura 5.12 Relaciones ente los conceptos Materia y Material Figura 5.13 Relación binaria entre los conceptos Máquinas de Transporte y Materia Figura 5.14 Clasificación de los Procesos Figura 5.15 Detalle de los procesos de Procesado Figura 5.16 Procesos de Ensamblaje Figura 5.17 Procesos de Manejo de Material Figura 5.18 Procesos de Inspección y Test Figura 5.19 Procesos de Coordinación y Control Figura 5.20 Relación binaria ente Procesos de Transporte y Máquinas de Transporte Figura 5.21 Relación entre los conceptos Procesado y Máquinas de Procesado Figura 5.22 Relación entre la Máquina de Almacenaje y los procesos de Almacenaje Figura 5.23 Taxonomía de la clase Servicio Figura 5.24 Ejemplos de objetos de flujo en notación BPMN. Eventos (a), Actividades (b) y Gateways (c) Figura 5.25 Ejemplos de objetos de conexión. Secuencias de flujo (a), Mensajes de flujo (b) y u Asociaciones (c) Figura 5.26 Ejemplos de objetos Swimlane, Pool (a) y Lanes (b) Figura 5.27 Taxonomía de los elementos gráficos de BPMN Figura 5.28 Pasos de la traducción BPMN a ontología Figura 5.29 Estructura del Instanciador de Procesos BPMN Figura 6.1 Correspondencia entre el Modelo Conceptual y el Modelado Funcional del Proceso Figura 6.2 Detalle de entradas y salidas del Compositor de Procesos Figura 6.3 (a) Primer Proceso Funcional objetivo, (b) Segundo Proceso Funcional Objetivo, (c) Proceso Funcional Resultante

25 XXIV Modelo de gestión de los procesos basado en conocimiento Figura 6.4 Esquema general del modelo de Compilación de Procesos con sus entradas, salidas y la correspondencia con el ModConceptGSPI Figura 6.5 Elementos del Modelo de Compilación de Procesos Figura 6.6 Equivalencias entre estructuras BPMN y BPEL. (Ouyang et al., 2009) Figura 6.7 Imagen del proceso resultante de la gramática antes de la reducción (a) y después de la reducción (b) Figura 6.8 Correspondencia de la definición funcional del modelo de ejecución y monitorización con sus entradas, salidas y la correspondencia con el ModConceptGSPI Figura 6.9 Elementos del Monitor de Procesos Figura 7.1 Tecnologías del prototipo del modelo ModArqGSPI propuesto Figura 7.2 Implementación del prototipo IMaaS Figura 7.3 Plano de la Planta 1 (a) y elementos de fabricación (b) Figura 7.4 Plano de la Planta 2 (a) y elementos de fabricación (b) Figura 7.5 Datos de conexión en la descripción semántica del servicio de una Cinta Transportadora Figura 7.6 Diseño de la experimentación T1 de composición para n- plantas Figura 7.7 Diseño de la experimentación T2 de composición de procesos concurrentes Figura 7.8 Diseño de la experimentación T3 de recuperación ante errores Figura 7.9 Distribución del procesos y máquinas por la Planta 1 (a) y la Planta 2 (b) Figura 7.10 Proceso funcional utilizado para el experimento T Figura 7.11 Captura del resultado de la normalización del proceso funcional y la importación de las ontologías de las plantas industriales Figura 7.12 Proceso a medida de la Planta 1 a partir de proceso funcional Figura 7.13 Trayectoria del proceso planteado sobre el plano de la Planta Figura 7.14 Caminos desde la máquina de procesado MT1 a otra máquina MT2 de la Planta Figura 7.15 Proceso a medida de la Planta 2 a partir de proceso funcional Figura 7.16 Trayectoria del proceso planteado sobre el plano de la Planta Figura 7.17 Captura del proceso generado automáticamente para el proceso de la Planta

26 Índice de Figuras XXV Figura 7.18 Captura de la hoja BPEL generada automáticamente a partir del proceso de menor peso para la Planta Figura 7.19 Gráfica de comparación de procesos óptimos calculados a partir de todos los caminos y de los caminos mínimos.225 Figura 7.20 Gráfica de evolución del número de procesos candidatos de la Planta Figura 7.21 Gráfica de evolución del tiempo de ejecución para la Planta Figura 7.22 Gráfica del tiempo de composición de procesos Figura 7.23 Gráfica de comparación de procesos óptimos obtenidos sobre la Planta Figura 7.24 Gráfica de evolución del número de procesos candidatos para la Planta Figura 7.25 Gráfica de evolución del tiempo de ejecución Planta Figura 7.26 Gráfica de evolución del tiempo de composición de procesos en la Planta Figura 7.27 Captura de los dos Procesos Funcionales utilizados en la composición del proceso del segundo experimento Figura 7.28 Unión conceptual de los procesos funcionales del experimento tipo Figura 7.29 Captura de proceso compuesto no válido por concurrencia sobre las máquinas Figura 7.30 Captura de proceso compuesto válido con pausas para el control de la concurrencia para la Planta Figura 7.31 Trayectoria del proceso resultante de la unión de dos Procesos Funcionales. En rojo el proceso 1 y en verde el proceso Figura 7.32 Cronograma de los procesos independientes y del resultado de unirlos mediante los dos enfoques planteados en la presente tesis sobre la Planta Figura 7.33 Resultado del proceso de compilado sobre el mejor proceso para la Planta Figura 7.34 Procesos óptimos para el primer Proceso Funcional (a) y el segundo Proceso Funcional (b) para la Planta Figura 7.35 Mejor proceso obtenido a partir de los caminos mínimos (a) y de la exploración de todos los caminos (b) para la Planta Figura 7.36 Cronograma de los procesos independientes y del resultado de unirlos mediante los dos enfoques planteados en la presente tesis sobre la Planta Figura 7.37 Captura del proceso modelado para la Planta 2 (a) y su correspondiente estructura de ejecución (b)

27 XXVI Modelo de gestión de los procesos basado en conocimiento Figura 7.38 Dispersión de los procesos originales (con colisión) y los procesos que satisfacen los requisitos del dominio (sin colisión) Figura 7.39 Gráfica de pesos de los mejores procesos obtenidos a partir de explorar el camino mínimo y de todos los caminos, y la diferencia entre pesos por proceso para la Planta Figura 7.40 Evolución del número de procesos en función del número actividades del Proceso Funcional para la Planta Figura 7.41 Evolución del tiempo de cálculo en función del número de actividades de los Procesos Funcionales para la Planta Figura 7.42 Gráfica del peso del mejor proceso obtenido para todos los caminos y el camino óptimo y la diferencia entre pesos para la Planta Figura 7.43 Evolución del número de procesos en función del número de actividades del Proceso Funcional para la Planta Figura 7.44 Evolución del tiempo de cálculo de procesos en función del número de actividades del proceso funcional para la Planta Figura 7.45 Proceso a ejecutar y localización del fallo forzado Figura 7.46 Imagen del proceso generado con control de errores (a) y detalle del manejador de errores global y capturador de error de un elemento invoke (b) Figura 7.47 Captura de la ontología sin la Cinta de Transporte CB Figura 7.48 Captura del Proceso Funcional pendiente de ejecutar (a) y del proceso Figura 7.49 Captura del proceso BPEL regenerado para la Planta

28 Índice de Tablas Tabla 2.1 Ejemplo de definición de conceptos Tabla 2.2 Ejemplo de definición de instancias Tabla 2.3 Ejemplo de propiedades de clase Tabla 2.4 Ejemplo de propiedades de Objeto Tabla 4.1 Proceso de Gestión Semántica expresado en pseudocódigo Tabla 5.1 Definición de la Maquinaria Industrial Tabla 5.2 Definición de los atributos de la Maquinaria Industrial Tabla 5.3 Definición de propiedades de objeto de conexión entre Máquinas de Transporte Tabla 5.4 Definición de relacionas binarias para las Cintas Transportadoras Tabla 5.5 Definición de propiedades de objeto entre Herramientas y Máquinas Herramienta Tabla 5.6 Definición de propiedad hay_camino_entre Máquinas de Transporte Tabla 5.7 Definición de regla que establece caminos entre máquinas Tabla 5.8 Definición de propiedad Puede_procesar entre Herramientas y Materias Tabla 5.9 Definición de la regla Puede_procesar Tabla 5.10 Regla que establece las condiciones para Procesar de las maquinas herramienta Tabla 5.11 Regla que establece las condiciones para procesar de las Máquinas Multi Herramienta Tabla 5.12 Declaración de las clases Proceso, SubProceso y Actividad.118 Tabla 5.13 Declaración de las propiedades de las clases del Nivel de Negocio Tabla 5.14 Declaración de relaciones entre clases Tabla 5.15 Declaración de la relación Precede entre actividades Tabla 5.16 Relaciones entre KPI y Procesos, Subprocesos y Actividades Tabla 5.17 Especificación de restricción sobre concurrencia de Actividades Tabla 5.18 Definición de las propiedades de la clase Servicio

29 XXVIII Modelo de gestión de los procesos basado en conocimiento Tabla 5.19 Instanciación de un diagrama BPMN en Sintaxis Funcional Tabla 5.20 Declaración de propiedades de un diagrama BPMN Tabla 5.21 Algoritmo de instanciación de procesos expresado en pseudo-código Tabla 6.1 Algoritmo de unión de procesos expresado en pseudocódigo Tabla 6.2 Consulta simple para obtener el evento inicio en SPARQL Tabla 6.3 Consulta de extracción de elemento siguiente de un nodo en SPARQL Tabla 6.4 Consulta que obtiene las instancias de un tipo de elemento expresado en SPARQL Tabla 6.5 Cálculo de camino entre máquinas contiguas Tabla 6.6 Cálculo de camino entre máquinas con distancia Tabla 6.7 Cálculo de camino entre máquinas con distancia n Tabla 6.8 Esqueleto de la función utilizada Tabla 6.9 Función de generación de proceso. Parte de generación de caminos Tabla 6.10 Función de generación de proceso. Parte de generación de todas las posibilidades Tabla 6.11 Matriz de colisiones de secuencias paralelas Tabla 6.12 Cálculo de la distancia máxima a la que se obtiene un proceso sin colisiones Tabla 6.13 Función de resolución de colisiones Tabla 6.14 Algoritmo de selección de procesos Tabla 6.15 Precondición de servicio de transporte Tabla 6.16 Ejemplo de descripción de resultado en SWS para parámetro de dirección positivo sobre un proceso de transporte Tabla 6.17 Ejemplo de descripción de resultado en SWS para parámetro de dirección negativo sobre un Proceso de Transporte Tabla 6.18 Algoritmo de cálculo de parámetros basado en Información Semántica Tabla 6.19 Gramática y Traducción propuestas Tabla 6.20 Identificación de las áreas dentro de la estructura de un proceso BPEL Tabla 6.21 Definición de función inicial de traducción Tabla 6.22 Pseudo-Código de la función de traducción S Tabla 6.23 Algoritmo de generación de elemento invoke BPEL a partir de información semántica

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