Resumen: AutomationML (AML) permite el intercambio de datos estandarizado en ingeniería, pero las recomendaciones existentes para el modelado de AML adecuado generalmente se formulan como restricciones informales y textuales. Estas restricciones no pueden validarse automáticamente dentro de la propia AML. Este artículo de trabajo en progreso introduce una tubería para formalizar y verificar tales restricciones. Primero, los modelos AML se asignan a las ontologías de OWL a través de RML y SPARQL. Además, un modelo de lenguaje grande traduce reglas textuales en restricciones shacl, que luego se validan contra la ontología AML generada anteriormente. Finalmente, los resultados de validación de SHACL se interpretan automáticamente en el lenguaje natural. El enfoque se demuestra en una recomendación de AML de muestra. Los resultados muestran que incluso las reglas de modelado complejas pueden verificarse semiautomáticamente, sin exigir a los usuarios que comprendan métodos formales o tecnologías de ontología.
Publicado Originalme en rss.arxiv.org El 12 de junio de 2025.
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