Knowledge and information modeling to support Engineer-to-Order products development

The increasing complexity of product design, particularly in industries dealing with highly customized and engineer-to-order (ETO) products, poses significant challenges for knowledge management and data interoperability. As design processes evolve, engineers must manage vast amounts of data and product-related information, which are often fragmented, unstructured, or dispersed across various teams and systems. Traditional Product Lifecycle Management (PLM) systems, while widely adopted, struggle to efficiently handle this complexity, especially when it comes to capturing, formalizing, and reusing product knowledge across different stages of the product lifecycle. The limitations of current PLM solutions create inefficiencies, hinder collaboration, and slow down decision-making, ultimately impacting the competitiveness of manufacturing companies in fast-paced global markets. This thesis addresses these challenges by proposing the use of ontologies and Semantic Web technologies to enhance knowledge representation and enable more effective data interoperability within the PLM paradigm. Ontologies, with their ability to formalize domain-specific knowledge into a structured, reusable format, offer a promising solution to bridge the gap between current PLM implementations and the need for more advanced, scalable, and interoperable systems. By providing a common, neutral semantic framework, ontologies can facilitate the communication of product information across heterogeneous systems, support decision-making processes, and improve collaboration among multidisciplinary teams. The core of this research is a scalable proof-of-concept ontology model and a digital application framework developed to demonstrate how product knowledge can be structured and formalized within a digital infrastructure. The model integrates with existing PLM systems to manage product-related data and support various lifecycle processes, such as change management, configuration, and the collaborative development of complex products. The proof-of-concept highlights how domain experts can build upon a base ontology to create models for specific products and industries, while ensuring that knowledge is accessible to both human and digital agents across the product lifecycle. Ultimately, this thesis presents ontologies as a viable solution to the current limitations of PLM systems, offering a structured, scalable, and interoperable approach to managing the vast amounts of product data generated throughout the lifecycle. By formalizing knowledge and enabling seamless data exchange across systems, the proposed ontology framework not only improves the efficiency of product development processes but also lays the foundation for more advanced, knowledge-driven PLM systems that can meet the demands of modern, competitive manufacturing environments.

La crescente complessità nella progettazione dei prodotti, in particolare nei settori che trattano prodotti altamente personalizzati e progettati su commessa (engineer-to-order, EtO), comporta sfide significative per la gestione della conoscenza e l'interoperabilità dei dati. Con l’evolversi dei processi di progettazione, gli esperti di dominio devono gestire enormi quantità di dati e informazioni legate ai prodotti, spesso frammentate, non strutturate o distribuite tra vari team e sistemi. I tradizionali sistemi di Product Lifecycle Management (PLM), sebbene ampiamente adottati, presentano difficoltà nel gestire in modo efficiente tale complessità, specialmente per quanto riguarda la cattura, la formalizzazione e il riutilizzo della conoscenza sui prodotti nelle diverse fasi del ciclo di vita. Le limitazioni delle soluzioni PLM attuali generano inefficienze, ostacolano la collaborazione e rallentano i processi decisionali, influenzando negativamente la competitività delle aziende manifatturiere in mercati globali dinamici. Questa tesi affronta tali sfide proponendo l’uso di ontologie e tecnologie del Web Semantico per migliorare la rappresentazione della conoscenza e consentire un’interoperabilità dei dati più efficace all’interno del paradigma PLM. Le ontologie, grazie alla loro capacità di formalizzare la conoscenza specifica di un dominio in un formato strutturato e riutilizzabile, rappresentano una soluzione promettente per colmare il divario tra le attuali implementazioni PLM e la necessità di sistemi più avanzati, scalabili e interoperabili. Fornendo un quadro semantico comune e neutrale, le ontologie possono facilitare la comunicazione delle informazioni di prodotto tra sistemi eterogenei, supportare i processi decisionali e migliorare la collaborazione tra team multidisciplinari. Il cuore di questa ricerca è un modello ontologico scalabile come proof-of-concept e un framework applicativo digitale sviluppato per dimostrare come la conoscenza di prodotto possa essere strutturata e formalizzata all’interno di un’infrastruttura digitale. Il modello si integra con i sistemi PLM esistenti per gestire i dati relativi ai prodotti e supportare vari processi del ciclo di vita, come la gestione delle modifiche, la configurazione e lo sviluppo collaborativo di prodotti complessi. Il proof-of-concept evidenzia come gli esperti di dominio possano ampliare un’ontologia di base per creare modelli specifici per prodotti e/o settori particolari, garantendo al contempo che la conoscenza sia accessibile sia agli operatori umani sia agli agenti digitali lungo tutto il ciclo di vita del prodotto. In definitiva, questa tesi presenta le ontologie come una soluzione praticabile alle attuali limitazioni dei sistemi PLM, offrendo un approccio strutturato, scalabile e interoperabile alla gestione dell’enorme quantità di dati generati durante il ciclo di vita del prodotto. Formalizzando la conoscenza e abilitando lo scambio fluido di dati tra sistemi, il framework ontologico proposto non solo migliora l’efficienza dei processi di sviluppo del prodotto, ma getta anche le basi per sistemi PLM più avanzati e guidati dalla conoscenza, in grado di rispondere alle esigenze dei moderni contesti industriali.