7、工业4.0中的语义技术与汽车领域的半自动本体匹配

工业4.0中的语义技术与汽车领域的半自动本体匹配

1. 工业4.0中三元组存储性能与语义数据模型

在工业自动化等众多领域，提升三元组存储（triplestores）性能的需求日益迫切。高效处理RDF数据对于在工业4.0中运用语义网技术进行数据链接和分析至关重要。利用本体对工业自动化领域的数据进行语义描述具有诸多优势，如便于理解数据模型、实现数据集成以及维护数据一致性。

1.1 垂直分区性能测试

以下是不同数量传感器存储在一个表中，读取10,000个传感器样本的垂直分区性能测试结果：
| 传感器数量 | 垂直分区时间（s） |
| — | — |
| 1个传感器 | 22.298 |
| 2个传感器 | 24.321 |
| 3个传感器 | 28.982 |
| 4个传感器 | 30.842 |

从这个表格可以看出，随着传感器数量的增加，垂直分区读取数据的时间也在增加。

1.2 混合SBDH数据模型与架构

提出了混合SBDH数据模型，主要用于存储传感器数据。接着引入了语义大数据历史学家（Semantic Big Data Historian）架构，该系统利用语义数据描述。然后探讨了SBDH存储层的实现，以克服性能问题。最后展示了在混合SBDH层上语义数据描述的优势。

在时间序列处理方面，混合SBDH模型的性能优于单文件和垂直分区模型。这表明所提出的方法至少在本文描述的用例中，能够促进语义网技术在工业4.0中的更广泛应用。

2. 汽车领域数据集成的挑战与解决方案

2.1 汽车制造数据集成的难题