工业数字线程的语义图统一：通过本体驱动的知识图桥接 11 个异构制造系统

arXiv:2608.24918v1 发布类型：新 摘要：现代制造企业运行异构系统——ERP、MES、PLM、SCADA、QMS、SCM——每个系统都有自己的数据模型和 API。由此产生的孤岛阻碍了整体分析、延迟了根本原因调查并阻碍了工业 4.0 的可追溯性。点对点集成可扩展为 O(n^2) 并累积脆弱的依赖关系。本文提出了工业数字线程语义图统一的开放框架。本体驱动的 RDF 知识图通过五阶段 ETL 管道统一来自 9 个领域的 11 个模拟源的数据，并具有跨越 97 个 owl:sameAs 身份链接的自动实体解析。该本体包含 78 个 RDFS 类、108 个对象属性和 243 个数据属性，借鉴 ISA-95、OPC UA、eClass、资产管理 Shell、RAMI 4.0 和其他标准。自动发现引擎应用九个策略类别——跨站关联、警报覆盖、ECN影响、CUSUM/EWMA漂移检测——来跨越系统边界的表面洞察。主要实证结果：阻止 24 个跨系统工具将召回率从 1.00 降低到 0.31（F1 从 1.00 降低到 0.48），表明 69% 的可发现信号需要跨系统图连接。留一消融证实了九种策略中的六种提供了独特的信号。针对 65 个信号清单（16 个阳性，49 个无效）进行验证，得出 F1 = 1.00（95% Clopper-Pearson CI [0.79, 1.00]）；由于清单是作者构建的，因此这构成验证而不是独立验证。该图通过 287 个模型上下文协议工具作为 SPARQL 原生语义层向 LLM 代理公开。五个行业模板（航空航天、CPG、制药、医疗设备、涡轮叶片）展示了整个制造垂直领域的架构稳定性。