Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Ontologies and Algorithms

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F19%3A00337406" target="_blank" >RIV/68407700:21730/19:00337406 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Ontologies and Algorithms

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The challenging environment of the manufacturing domain causes many obstacles during production. The complex products are challenging to model, and these models are typically tough to adapt, share, and reuse. On the other hand, the complexity of production systems means a significant problem during their design and deployment by legacy approaches. Thus, there is a need for the exploitation of versatile and flexible formats with sufficient expressivity as well as tools. Semantic web technologies and ontologies seem to be suitable for tackling with challenges mentioned above. This report describes the term ontology together with semantic web technologies, which serve as languages for interchanging ontological data. Next, ontologies implemented in OWL for product and production process are introduced - Cyber-Physical System Ontology for Components Integration, DIGICOR Core Ontology, and Product-Process-Resource Ontology. Then, the utilization of these ontologies is demonstrated using several use-cases. Finally, it is shown genetic algorithms are suitable for production plan optimization together with such knowledge description.

  • Název v anglickém jazyce

    Ontologies and Algorithms

  • Popis výsledku anglicky

    The challenging environment of the manufacturing domain causes many obstacles during production. The complex products are challenging to model, and these models are typically tough to adapt, share, and reuse. On the other hand, the complexity of production systems means a significant problem during their design and deployment by legacy approaches. Thus, there is a need for the exploitation of versatile and flexible formats with sufficient expressivity as well as tools. Semantic web technologies and ontologies seem to be suitable for tackling with challenges mentioned above. This report describes the term ontology together with semantic web technologies, which serve as languages for interchanging ontological data. Next, ontologies implemented in OWL for product and production process are introduced - Cyber-Physical System Ontology for Components Integration, DIGICOR Core Ontology, and Product-Process-Resource Ontology. Then, the utilization of these ontologies is demonstrated using several use-cases. Finally, it is shown genetic algorithms are suitable for production plan optimization together with such knowledge description.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.