في عصر تعتمد فيه الصناعات على تدفق البيانات من مصادر متعددة، يبرز التحدي الكبير المتمثل في غياب الثقة في صحة تلك البيانات. يتناول البحث الجديد بنية الثقة القابلة للتكوين التي تسعى لتسليط الضوء على كيفية دمج المعلومات من أنظمة صناعية متباينة بطريقة تعزز من موثوقية البيانات وسلامتها.

تتكون هذه البنية من أربعة قدرات حيوية: التحقق من الصحة باستخدام SHACL، وتتبع المصدر باستخدام PROV-O، وتوفير المراجعة الزمنية الثنائية الوعي، والكائنات القرارية المعتمدة على الرسوم البيانية. يتم ربط هذه القدرات معًا عبر معرفات ارتباط مشتركة، مما يسمح بظهور خصائص ثقة جديدة لا يمكن لأي من هذه القدرات تقديمها بمفردها.

تُظهر التجارب أن إزالة أي قدرة من الأربع تسبب فشل ثلاثة من أصل ستة استفسارات تجمعية، مما يؤكد على أهمية كل قدرة في تعزيز موثوقية النتائج. تم اختبار هذه البنية على مجموعة تجريبية تضم أحد عشر مصدرًا صناعيًا مختلفًا، من أنظمة مثل OPC UA وSAP S/4HANA، مما يعطي مصداقية قياسية للبيانات الناتجة.

باستخدام نماذج بيانات تم إنشاؤها خصيصًا، تقدم هذه الدراسة رؤى عميقة حول كيفية تحقيق الشفافية والموثوقية في بيئات التصنيع المعقدة. تحقق نتائج هذا البحث قفزة نوعية نحو إدراك وتحسين سلاسل الإمداد واتخاذ القرارات بشكل أكثر كفاءة.