Umeå universitets logga

umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Ontology-based risk assessment in smelting plant logistics
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap.ORCID-id: 0009-0007-1151-4065
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap.ORCID-id: 0000-0001-9379-4281
2025 (Engelska)Ingår i: HHAI 2025: Proceedings of the 4th international conference on hybrid human-artificial intelligence / [ed] Dino Pedreschi; Michela Milano; Ilaria Tiddi; Stuart Russell; Chiara Boldrini; Luca Pappalardo; Andrea Passerini; Shenghui Wang, IOS Press, 2025, s. 289-302Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

This paper presents an ontology-based approach to proactive risk assessment in high-risk industrial environments, with a focus on molten metal handling in smelting plants. Distributed cognition theory serves as the theoretical framework, guiding the grounded theory and thematic analysis by framing collaboration and communication as emerging from interactions among operators, equipment, and the environment. This lens emphasized shared knowledge and distributed responsibilities, helping identify domain-relevant concepts critical for risk assessment. Expert insights from professionals at a Swedish smelting plant were systematically elicited and structured into an ontology to support proactive risk management. A prototype system integrating this ontology with a dynamic interface showed strong alignment with expert decision-making and safety assessments. Moreover, the system identified overlooked risks—such as hazardous equipment containing molten metal—and received positive user feedback. While tailored for smelting operations, the methodology has broader applicability to improving information sharing, decision-making, and safety in other socio-technical systems.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IOS Press, 2025. s. 289-302
Serie
Frontiers in artficial intelligence and applications, ISSN 0922-6389, E-ISSN 1879-8314 ; 408
Nyckelord [en]
ontologies, distributed cognition theory, knowledge representation, risk assessment, industrial safety
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Forskningsämne
datalogi
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-243720DOI: 10.3233/FAIA250646Scopus ID: 2-s2.0-105020964302ISBN: 978-1-64368-611-0 (digital)OAI: oai:DiVA.org:umu-243720DiVA, id: diva2:1993547
Konferens
The 4th International Conference on Hybrid Human-Artificial Intelligence, Pisa, Italy, June 9–13, 2025
Tillgänglig från: 2025-08-31 Skapad: 2025-08-31 Senast uppdaterad: 2025-11-24Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(746 kB)11 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT02.pdfFilstorlek 746 kBChecksumma SHA-512
2455682b47ef7bf889231ab4f7ebd76665f5073d82e481b213aede44d1c7bafc05114090be60318d6162215ff03a3c32b46d6cc873a43abe974cfb0690a13c06
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Granström, JohnBrännström, Andreas

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Granström, JohnBrännström, Andreas
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 73 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 366 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf