Open Access

Raimund Porod

• Die Umsetzung von Konzepten der Industrial Internet of Things (IIoT) stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Ein Kernaspekt dabei ist das Vernetzen maschineller und menschlicher Akteure, sodass sich diese gegenseitig verstehen und dadurch sinnvolle Entscheidun-gen treffen können. Dieses Verstehen setzt eine semantische Interoperabilität der Akteure voraus, die meist mithilfe von Ontologien und Ontologie Matching ermöglicht werden soll. Ziel dieser Arbeit ist es, die Grundkonzepte zum Ermöglichen semantischer Interoperabilität zusammenzufassen und aktuelle Anwendungsbeispiele und Herangehensweisen zu besprechen, um darauf aufbauend bestimmen zu können, wie weit Forschung und Unternehmen noch von der Umsetzung der semantischen Interoperabilität im Kontext der IIoT entfernt sind. Dazu wurde ein theoretisch-konzeptionelles Vorgehen gewählt. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit weisen darauf hin, dass in naher Zukunft nicht mit einer erfolgreichen Umset-zung zu rechnen ist, welche generisch genug ist, in unterschiedlichen Bereichen der IIoT eingesetzt zu werden. Dafür konnte gezeigt werden, dass sich mehrere, mitunter gegenseitig beeinflussende Trends in der Herangehensweise zur Lösung der semantischen Interoperabilität ausgebildet haben, nämlich hybride Alignmentarchitekturen, ein modularer Aufbau von Ontologien, das Erstellen von maschinenlesbaren Standards und dazu gehörenden Ontologien sowie ein Trend zur Verwendung von Wissensgraph Embeddings. Besonders der letzte Trend ist dabei kritisch zu betrachten. Darüber hinaus konnten in dieser Arbeit offene Problemfelder bestimmt werden, die aus derzeitiger Sicht einer erfolgreichen Umsetzung semantischer Interoperabilität entgegenstehen. Dies betrifft einerseits das Fehlen einer Harmonisierung von IIoT-Standards und andererseits den Mangel an Alignmentdatenbanken und Benchmarks für Ontologie Alignments im Bereich der IIoT. Darüber hinaus bedarf es eines abgestimmten, strategischen Vorgehens der derzeit laufenden und zukünftigen Initiativen, um vorhandene Erkenntnisse besser zu nutzen und um sich wiederholende Probleme nachhaltig zu lösen.
• The implementation of concepts of the Industrial Internet of Things (IIoT) poses a great challenge to companies across all industries. A key aspect of this is the connection of machine and human actors so that they can understand each other and thus make meaningful decisions. This understanding requires a semantic interoperability of the actors, which is usually enabled by ontologies and ontology matching. This work sets out to summarize the basic con-cepts for enabling semantic interoperability and to discuss current application examples and approaches in order to be able to determine, how far research and companies are from im-plementing semantic interoperability in the context of the IIoT. For this purpose, a theoretical-conceptual approach was chosen. The results of the present work indicate that a successful implementation, which is generic enough to be used in different areas of the IIoT, is not to be expected soon. However, it could be shown that several mutually influencing trends in the approach to semantic interoperability have emerged, namely hybrid alignment architectures, a modular structure of ontologies, the creation of machine-readable standards and associated ontologies, as well as a trend towards the use of knowledge graph embeddings. Particularly the last trend must be considered critically. In addition, this work has identified several obstacles that currently prevent a successful implementation of semantic interoperability. On the one hand, this concerns the lack of harmonization of IIoT standards and on the other hand the lack of alignment databases and benchmarks for ontology alignments. Furthermore, there is a need for a coordinated, strategic approach of current and future initiatives to better leverage existing knowledge and sustainably solve recurring problems.