Ontology development and semantics-driven analysis for competency management

Castañeda García-Rozas, Fernando (2017). Ontology development and semantics-driven analysis for competency management. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Descripción

Título: Ontology development and semantics-driven analysis for competency management
Autor/es:
  • Castañeda García-Rozas, Fernando
Director/es:
  • Caro Huertas, Eduardo
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Fecha: Septiembre 2017
Materias:
Palabras Clave Informales: Ingeniería Ontológica, Ontologías, Tecnologías Semánticas, Base de Conocimiento, Sistema de Soporte a las Decisiones, Industry 4.0, SatisFactory Project, Gestión por Competencias, Recursos Humanos
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (6MB) | Vista Previa

Resumen

El desarrollo de nuevas aplicaciones de las ontologías en los últimos años ha creado una nueva disciplina llamada Ingeniería Ontológica, que cubre el proceso de construcción de ontologías: las representaciones formales, explícitas y compartidas de los conceptos comprendidos en un dominio determinado y de las relaciones entre los mismos. Las ontologías están constituidas por individuos, clases, relaciones y axiomas formales. Una clase es un conjunto de individuos, normalmente organizados en taxonomías, que pueden ser sometidos a relaciones de herencia. Individuos son cada uno de los elementos pertenecientes a una clase. Las relaciones son vínculos entre elementos (que pueden ser clases o individuos) del dominio considerado. Los axiomas formales representan información que es siempre verdadera. El uso de modelos basados en ontologías y tecnologías semánticas (representaciones formales de los significados de la información) da ciertas ventajas que explican el potencial de este enfoque: - Permiten compartir el conocimiento de manera que sea comprensible para cada uno de los diferentes agentes involucrados en el sistema. - Permiten definir los conceptos y relaciones del dominio de conocimiento considerado de forma explícita. - Proveen una gran capacidad de razonamiento. - Proveen un lenguaje, o conjunto de vocabularios, que permite evitar ambigüedades. - La estructura ontológica sirve de guía para escanear el dominio en búsqueda de algo concreto. - Mejoran la interoperabilidad entre diferentes plataformas de software. - Permiten la integración de datos. - Usan la representación canónica de la información (basada en tripletes sujeto - predicado - objeto). Cualquier base de datos existente puede transformarse en forma de tripletes de este tipo. - Utilizan la Open World Assumption (OWA), que permite la combinación de información de distintas fuentes y facilita tratar con incertidumbre. - Permiten un modelado incremental del dominio, lo cual implica que si se debe añadir nueva información a la base de conocimiento no es necesario reestructurarla, puesto que la información que estaba ya contenida en ella no se ve afectada por la inclusión de nuevo conocimiento. En el contexto de la conocida como cuarta revolución industrial (abreviando Industry 4.0), son muchas las nuevas tecnologías que se están comenzando a aplicar a la industria. El proyecto financiado por la Unión Europea llamado SatisFactory Project pretende crear fábricas inteligentes en las que el grado de satisfacción de los trabajadores sea muy alto. De cara a alcanzar este propósito, entre las acciones a tomar propuestas por el SatisFactory Project, está el uso de bases de conocimiento dinámicas y de Sistemas de Soporte a las Decisiones. Debido a ello, el objetivo de este proyecto es, precisamente, construir un modelo ontológico, a su vez base de conocimiento, que sirva de Sistema de Soporte a las Decisiones para la gestión de las competencias de trabajadores industriales. Es fundamental para una empresa conocer en todo momento cuál es el potencial de cada uno de sus trabajadores. Antes de pensar en contratar a un nuevo empleado para una posición de trabajo concreta que necesita ser cubierta, sería mejor primero poder comprobar fácilmente si alguno de los trabajadores actuales es capaz de desempeñar ese puesto. Toda posición de trabajo requiere de unas aptitudes o competencias que debe tener el empleado que vaya a desempeñarla. Por ello, si una empresa quiere saber cuáles de sus empleados podrían ejercer satisfactoriamente una actividad concreta, sería necesario que esta tuviera un control en tiempo real de las competencias de cada uno de sus trabajadores. Un problema adicional es que las competencias o aptitudes no son fáciles de definir, pudiendo haber varias descripciones que, pretendiendo expresar lo mismo, usen términos distintos. Surge entonces la necesidad de que el modelo sea capaz de relacionar conceptos y expresiones sinónimas, a través de un lenguaje basado en metadatos (gracias a tecnologías semánticas) que evite dicha ambigüedad. En este documento se va a presentar un modelo ontológico dinámico basado en tecnologías semánticas. Este modelo permitirá tener un registro en tiempo real de las competencias de los trabajadores de una empresa; deducir si son capaces de desempeñar una posición de trabajo distinta a la suya; y, también, si están capacitados para realizar satisfactoriamente actividades concretas.

Más información

ID de Registro: 48850
Identificador DC: http://oa.upm.es/48850/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:48850
Depositado por: Biblioteca ETSI Industriales
Depositado el: 21 Dic 2017 09:07
Ultima Modificación: 21 Dic 2017 09:07
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • e-ciencia
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM