Data-driven method based on a process mining approach for Automated Digital Twin generation, operations, and maintenance in circular value chains

Projektinformationen

AUTO-TWIN

ID Finanzhilfevereinbarung: 101092021

DOI

10.3030/101092021

EK-Unterschriftsdatum 11 November 2022

Startdatum 1 Dezember 2022

Enddatum 30 November 2025

Finanziert unter

• Digital, Industry and Space

Gesamtkosten

€ 5 999 986,25

EU-Beitrag

€ 5 999 986,25

Koordiniert durch

POLITECNICO DI MILANO
Italy

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Leistungen

Documents, reports (8)

Data management plan

Data management plan T75

Architecture specification and integration guidelines

Definition of specifications for AUTO-TWIN architecture (T1.3) and reference architecture (T1.4). Definition of the integration guidelines (T1.4).

Data management plan Rev. 1

Data management plan (T7.5). First revision.

Continuous integration and validation report No. 1

Periodic report on continuous integration and validation report (T5.1).

Project report

Project progress report (T7.1,T7.2). Legal and societal framework (T7.4). Project Handbook and quality and risk management plan (T7.3).

Consolidated specifications

Definition and mapping of requirements and KPIs for the use cases definition of databased interactions and needs at the sensornetwork layer Related to T21 T22

Pilot setup report

Demonstration pilot methodology and setup (T5.2) and human-twin management (T5.3) report.

Early solution report

Periodic pilot report (T5.4).

Other (1)

Twin Connectivity

Specifications for communication and implementation of connectivity in legacy systems so that connection field-twin is enabled (T2.1).

Veröffentlichungen

Conference proceedings (13)

Digital Twins: Features, Models, And Services

Autoren: Andrea Matta, Giovanni Lugaresi
Veröffentlicht in: 2023 Winter Simulation Conference (WSC), 2024
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/WSC60868.2023.10407260

Common challenges for circular manufacturing industries in recycling

Autoren: Muhammad Ameer, Nicla Frigerio, Andrea Matta
Veröffentlicht in: Procedia CIRP, 2024, ISSN 2212-8271
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.procir.2024.01.093

Production Planning and Allocation of Re-Entrance Flows with Stochastic Quality

Autoren: Xiaoxiao Shen, Nicla Frigerio, Shi-Chang Du, Andrea Matta
Veröffentlicht in: 2024 IEEE 20th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2024
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/CASE59546.2024.10711627

Enabling Object-Centric Process Mining from Time-Series

Autoren: Abu Sbeit, Abd Alrhman Cavadini, Franco Fahland, Dirk
Veröffentlicht in: 5th International Workshop on Event Data and Behavioral Analytics at ICPM 2025 (EdbA), Montevideo, Uruguay, 2025
Herausgeber: Springer - currently made OA via Zenodo
DOI: 10.5281/ZENODO.17412426

Green Gateways: a concept for decisions in Circular-Oriented Economies

Autoren: Nicla Frigerio, Barış Tan, Andrea Matta
Veröffentlicht in: Procedia CIRP, 2024, ISSN 2212-8271
Herausgeber: Elsevier
DOI: 10.1016/j.procir.2024.01.088

Inferring Missing Entity Identifiers from Context Using Event Knowledge Graphs

Autoren: Ava Swevels, Remco Dijkman, Dirk Fahland
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Ausgabe 14159, 2023
Herausgeber: Springer
DOI: 10.1007/978-3-031-41620-0_11

Why are my Pizzas late?

Autoren: Fahland, Dirk; Fournier, Fabiana; Limonad, Lior; Skarbovsky, Inna; Ava J.E., Swevels
Veröffentlicht in: 2nd International Workshop on Process Management in the AI era (PMAI2023), 2023
Herausgeber: CEUR
DOI: 10.5281/ZENODO.14258627

Object-Centric Process Mining (and More) Using a Graph-Based Approach With PromG

Autoren: Ava Swevels, Eva L. Klijn, Dirk Fahland
Veröffentlicht in: CEUR Workshop Proceedings, Ausgabe 3648, 2023, ISSN 1613-0073
Herausgeber: CEUR-WS

Machine Learning Based Approximations for Some Production Control Problems with Product Returns and Remanufacturing

Autoren: Arash GANDOMKAR GHALHAR, Bijan BIBAK, Fikri KARAESMEN, Oktay KARABAG, Barıs¸ TAN
Veröffentlicht in: 14th Conference on Stochastic Models of Manufacturing and Service Operations (SMMSO 2024), 2024

Automated Generation of Digital Models for Production Lines Through State Reconstruction

Autoren: Lulai Zhu, Giovanni Lugaresi, Andrea Matta
Veröffentlicht in: Proceedings of the 19th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, 2023, ISSN 2161-8070
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/CASE56687.2023.10260475

Lecture Notes in Business Information Processing

Autoren: Fabiana Fournier, Lior Limonad, Inna Skarbovsky
Veröffentlicht in: Business Process Management BPM 2024 International Workshops, 2024, ISSN 1865-1348
Herausgeber: Springer Verlag
DOI: 10.48550/ARXIV.2406.05506

Implementing Object-Centric Event Data Models in Event Knowledge Graphs

Autoren: Swevels, A., Fahland, D., Montali, M.
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Business Information Processing, Ausgabe 503, 2024
Herausgeber: Process Mining Workshops. ICPM 2023
DOI: 10.1007/978-3-031-56107-8_33

Digital twins: features, models, and services

Autoren: Andrea Matta and Giovanni Lugaresi
Veröffentlicht in: Proceedings of the Winter Simuation Conference, 2023, ISSN 1558-4305
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/wsc60868.2023.10407260

Thesis and dissertations (3)

Designing an Architecture for a Common Data Environment Supporting Digital Twins

Autoren: Catalin Pop
Veröffentlicht in: 2023
Herausgeber: Eindhoven University of Technology

Developing a Digital Twin for Discrete Event Processes Using Event Knowledge Graphs and Process Mining Techniques

Autoren: Abu Sbeit
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: Technical University of Eindhoven

Analysis of Resource Working Behaviour and Working Patterns Utilizing High-Level Batch Aggregation

Autoren: Liliia Aliakberova
Veröffentlicht in: 2024
Herausgeber: Eindhoven University of Technology

Peer reviewed articles (7)

Data-Driven Energy Modeling of Machining Centers Through Automata Learning

Autoren: Lestingi, Livia; FRIGERIO, NICLA; BERSANI, MARCELLO M.; MATTA, ANDREA; Rossi, Matteo
Veröffentlicht in: IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, Ausgabe 22, 2024, ISSN 1558-3783
Herausgeber: ΙΕΕΕ
DOI: 10.1109/TASE.2024.3430394

The WHY in business processes: Discovery of Causal Execution Dependencies

Autoren: Fournier, Fabiana; Limonad, Lior; Skarbovsky, Inna; David, Yuval
Veröffentlicht in: Künstliche Intelligenz, 2025, ISSN 0933-1875
Herausgeber: Springer Nature
DOI: 10.1007/S13218-024-00883-4

Production and changeover control of textile and PET recycling

Autoren: Elias El Achkar, Nicla Frigerio
Veröffentlicht in: Journal of Cleaner Production, Ausgabe 474, 2024, ISSN 0959-6526
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.JCLEPRO.2024.143609

The digital twin synchronization problem: Framework, formulations, and analysis

Autoren: Baris Tan and Andrea Matta
Veröffentlicht in: IISE Transactions, Ausgabe 56, 2024, ISSN 2472-5854
Herausgeber: Taylor and Francis
DOI: 10.1080/24725854.2023.2253869

Purchasing and remanufacturing decisions with different quality returned material and finished goods

Autoren: Oktay Karabağ, Fikri Karaesmen, Barış Tan
Veröffentlicht in: International Journal of Production Research, Ausgabe 63, 2025, ISSN 0020-7543
Herausgeber: Informa UK Limited
DOI: 10.1080/00207543.2025.2451419

How well can a large language model explain business processes as perceived by users?

Autoren: Dirk Fahland, Fabiana Fournier, Lior Limonad, Inna Skarbovsky, Ava J.E. Swevels
Veröffentlicht in: Data & Knowledge Engineering, Ausgabe 157, 2025, ISSN 0169-023X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.DATAK.2025.102416

Optimizing production and remanufacturing decisions for make-to-stock hybrid manufacturing systems using real-time information on products in use

Autoren: Oktay Karabağ, Fikri Karaesmen, Barış Tan
Veröffentlicht in: International Journal of Production Research, 2025, ISSN 0020-7543
Herausgeber: Informa UK Limited
DOI: 10.1080/00207543.2025.2559141

Other (1)

Towards a Benchmark for Causal Business Process Reasoning with LLMs

Autoren: Fournier, Fabiana; Limonad, Lior; Skarbovsky, Inna
Veröffentlicht in: 2024
DOI: 10.5281/ZENODO.15543495

Book chapters (1)

Data Collection and Management for Digital Twins

Autoren: Giovanni Lugaresi, Lulai Zhu, Andrea Matta
Veröffentlicht in: Handbook on Digital Twin and Artificial Intelligence Techniques for Rail Applications, 2025, ISBN 9781003492146
Herausgeber: CRC Press
DOI: 10.1201/9781003492146-3