ISAGENis a tool for the automatic generation of structurally complex test inputs that imitate real communication in the context of modern information systems . Complex, typically tree-structured data currently represents the standard means of transmitting information between nodes in distributed information systems. Automatic generator ISAGENis founded on the methodology of data-driven testing and uses concrete data from the production environment as the primary characteristic and specification that guides the generation of new similar data for test cases satisfying given combinatorial adequacy criteria. The main contribution of this thesis is a comprehensive proposal of automated data generation techniques together with an implementation, which demonstrates their usage. The created solution enables testers to create more relevant testing data, representing production-like communication in information systems.

S tím, jak se neustále vyvíjejí nové technologie pro energeticky náročná průmyslová odvětví, stávající zařízení postupně zaostávají v efektivitě a produktivitě. Tvrdá konkurence na trhu a legislativa v oblasti životního prostředí nutí tato tradiční zařízení k ukončení provozu a k odstavení. Zlepšování procesu a projekty modernizace jsou zásadní v udržování provozních výkonů těchto zařízení. Současné přístupy pro zlepšování procesů jsou hlavně: integrace procesů, optimalizace procesů a intenzifikace procesů. Obecně se v těchto oblastech využívá matematické optimalizace, zkušeností řešitele a provozní heuristiky. Tyto přístupy slouží jako základ pro zlepšování procesů. Avšak, jejich výkon lze dále zlepšit pomocí moderní výpočtové inteligence. Účelem této práce je tudíž aplikace pokročilých technik umělé inteligence a strojového učení za účelem zlepšování procesů v energeticky náročných průmyslových procesech. V této práci je využit přístup, který řeší tento problém simulací průmyslových systémů a přispívá následujícím: (i)Aplikace techniky strojového učení, která zahrnuje jednorázové učení a neuro-evoluci pro modelování a optimalizaci jednotlivých jednotek na základě dat. (ii) Aplikace redukce dimenze (např. Analýza hlavních komponent, autoendkodér) pro vícekriteriální optimalizaci procesu s více jednotkami. (iii) Návrh nového nástroje pro analýzu problematických částí systému za účelem jejich odstranění (bottleneck tree analysis – BOTA). Bylo také navrženo rozšíření nástroje, které umožňuje řešit vícerozměrné problémy pomocí přístupu založeného na datech. (iv) Prokázání účinnosti simulací Monte-Carlo, neuronové sítě a rozhodovacích stromů pro rozhodování při integraci nové technologie procesu do stávajících procesů. (v) Porovnání techniky HTM (Hierarchical Temporal Memory) a duální optimalizace s několika prediktivními nástroji pro podporu managementu provozu v reálném čase. (vi) Implementace umělé neuronové sítě v rámci rozhraní pro konvenční procesní graf (P-graf). (vii) Zdůraznění budoucnosti umělé inteligence a procesního inženýrství v biosystémech prostřednictvím komerčně založeného paradigmatu multi-omics.

[ES] El principal desafío en los motores turbina de gas empleados en aviación reside en aumentar la eficiencia del ciclo termodinámico manteniendo las emisiones contaminantes por debajo de las rigurosas restricciones. Ésto ha conllevado la necesidad de diseñar nuevas estrategias de inyección/combustión que operan en puntos de operación peligrosos por su cercanía al límite inferior de apagado de llama. En este contexto, el concepto Lean Direct Injection (LDI) ha emergido como una tecnología prometedora a la hora de reducir los óxidos de nitrógeno (NOx) emitidos por las plantas propulsoras de los aviones de nueva generación. En este contexto, la presente tesis tiene como objetivos contribuir al conocimiento de los mecanismos físicos que rigen el comportamiento de un quemador LDI y proporcionar herramientas de análisis para una profunda caracterización de las complejas estructuras de flujo de turbulento generadas en el interior de la cámara de combustión. Para ello, se ha desarrollado una metodología numérica basada en CFD capaz de modelar el flujo bifásico no reactivo en el interior de un quemador LDI académico mediante enfoques de turbulencia U-RANS y LES en un marco Euleriano-Lagrangiano. La resolución numérica de este problema multi-escala se aborda mediante la descripción completa del flujo a lo largo de todos los elementos que constituyen la maqueta experimental, incluyendo su paso por el swirler y entrada a la cámara de combustión. Ésto se lleva a cabo través de dos códigos CFD que involucran dos estrategias de mallado diferentes: una basada en algoritmos de generación y refinamiento automático de la malla (AMR) a través de CONVERGE y otra técnica de mallado estático más tradicional mediante OpenFOAM. Por un lado, se ha definido una metodología para obtener una estrategia de mallado óptima mediante el uso del AMR y se han explotado sus beneficios frente a los enfoques tradicionales de malla estática. De esta forma, se ha demostrado que la aplicabilidad de las herramientas de control de malla disponibles en CONVERGE como el refinamiento fijo (fixed embedding) y el AMR son una opción muy interesante para afrontar este tipo de problemas multi-escala. Los resultados destacan una optimización del uso de los recursos computacionales y una mayor precisión en las simulaciones realizadas con la metodología presentada. Por otro lado, el uso de herramientas CFD se ha combinado con la aplicación de técnicas de descomposición modal avanzadas (Proper Orthogonal Decomposition and Dynamic Mode Decomposition). La identificación numérica de los principales modos acústicos en la cámara de combustión ha demostrado el potencial de estas herramientas al permitir caracterizar las estructuras de flujo coherentes generadas como consecuencia de la rotura de los vórtices (VBB) y de los chorros fuertemente torbellinados presentes en el quemador LDI. Además, la implementación de estos procedimientos matemáticos ha permitido tanto recuperar información sobre las características de la dinámica de flujo como proporcionar un enfoque sistemático para identificar los principales mecanismos que sustentan las inestabilidades en la cámara de combustión. Finalmente, la metodología validada ha sido explotada a través de un Diseño de Experimentos (DoE) para cuantificar la influencia de los factores críticos de diseño en el flujo no reactivo. De esta manera, se ha evaluado la contribución individual de algunos parámetros funcionales (el número de palas del swirler, el ángulo de dichas palas, el ancho de la cámara de combustión y la posición axial del orificio del inyector) en los patrones del campo fluido, la distribución del tamaño de gotas del combustible líquido y la aparición de inestabilidades en la cámara de combustión a través de una matriz ortogonal L9 de Taguchi. Este estudio estadístico supone un punto de partida para posteriores estudios de inyección, atomización y combus / [CA] El principal desafiament als motors turbina de gas utilitzats a la aviació resideix en augmentar l'eficiència del cicle termodinàmic mantenint les emissions contaminants per davall de les rigoroses restriccions. Aquest fet comporta la necessitat de dissenyar noves estratègies d'injecció/combustió que radiquen en punts d'operació perillosos per la seva aproximació al límit inferior d'apagat de flama. En aquest context, el concepte Lean Direct Injection (LDI) sorgeix com a eina innovadora a l'hora de reduir els òxids de nitrogen (NOx) emesos per les plantes propulsores dels avions de nova generació. Sota aquest context, aquesta tesis té com a objectius contribuir al coneixement dels mecanismes físics que regeixen el comportament d'un cremador LDI i proporcionar ferramentes d'anàlisi per a una profunda caracterització de les complexes estructures de flux turbulent generades a l'interior de la càmera de combustió. Per tal de dur-ho a terme s'ha desenvolupat una metodología numèrica basada en CFD capaç de modelar el flux bifàsic no reactiu a l'interior d'un cremador LDI acadèmic mitjançant els enfocaments de turbulència U-RANS i LES en un marc Eulerià-Lagrangià. La resolució numèrica d'aquest problema multiescala s'aborda mitjançant la resolució completa del flux al llarg de tots els elements que constitueixen la maqueta experimental, incloent el seu pas pel swirler i l'entrada a la càmera de combustió. Açò es duu a terme a través de dos codis CFD que involucren estratègies de mallat diferents: una basada en la generación automàtica de la malla i en l'algoritme de refinament adaptatiu (AMR) amb CONVERGE i l'altra que es basa en una tècnica de mallat estàtic més tradicional amb OpenFOAM. D'una banda, s'ha definit una metodologia per tal d'obtindre una estrategia de mallat òptima mitjançant l'ús de l'AMR i s'han explotat els seus beneficis front als enfocaments tradicionals de malla estàtica. D'aquesta forma, s'ha demostrat que l'aplicabilitat de les ferramente de control de malla disponibles en CONVERGE com el refinament fixe (fixed embedding) i l'AMR són una opció molt interessant per tal d'afrontar aquest tipus de problemes multiescala. Els resultats destaquen una optimització de l'ús dels recursos computacionals i una major precisió en les simulacions realitzades amb la metodologia presentada. D'altra banda, l'ús d'eines CFD s'ha combinat amb l'aplicació de tècniques de descomposició modal avançades (Proper Orthogonal Decomposition and Dynamic Mode Decomposition). La identificació numèrica dels principals modes acústics a la càmera de combustió ha demostrat el potencial d'aquestes ferramentes al permetre caracteritzar les estructures de flux coherents generades com a conseqüència del trencament dels vòrtex (VBB) i dels raigs fortament arremolinats presents al cremador LDI. A més, la implantació d'estos procediments matemàtics ha permès recuperar informació sobre les característiques de la dinàmica del flux i proporcionar un enfocament sistemàtic per tal d'identificar els principals mecanismes que sustenten les inestabilitats a la càmera de combustió. Finalment, la metodologia validada ha sigut explotada a traves d'un Diseny d'Experiments (DoE) per tal de quantificar la influència dels factors crítics de disseny en el flux no reactiu. D'aquesta manera, s'ha avaluat la contribución individual d'alguns paràmetres funcionals (el nombre de pales del swirler, l'angle de les pales, l'amplada de la càmera de combustió i la posició axial de l'orifici de l'injector) en els patrons del camp fluid, la distribució de la mida de gotes del combustible líquid i l'aparició d'inestabilitats en la càmera de combustió mitjançant una matriu ortogonal L9 de Taguchi. Aquest estudi estadístic és un bon punt de partida per a futurs estudis de injecció, atomització i combustió en cremadors LDI. / [EN] Aeronautical gas turbine engines present the main challenge of increasing the efficiency of the cycle while keeping the pollutant emissions below stringent restrictions. This has led to the design of new injection-combustion strategies working on more risky and problematic operating points such as those close to the lean extinction limit. In this context, the Lean Direct Injection (LDI) concept has emerged as a promising technology to reduce oxides of nitrogen (NOx) for next-generation aircraft power plants In this context, this thesis aims at contributing to the knowledge of the governing physical mechanisms within an LDI burner and to provide analysis tools for a deep characterisation of such complex flows. In order to do so, a numerical CFD methodology capable of reliably modelling the 2-phase nonreacting flow in an academic LDI burner has been developed in an Eulerian-Lagrangian framework, using the U-RANS and LES turbulence approaches. The LDI combustor taken as a reference to carry out the investigation is the laboratory-scale swirled-stabilised CORIA Spray Burner. The multi-scale problem is addressed by solving the complete inlet flow path through the swirl vanes and the combustor through two different CFD codes involving two different meshing strategies: an automatic mesh generation with adaptive mesh refinement (AMR) algorithm through CONVERGE and a more traditional static meshing technique in OpenFOAM. On the one hand, a methodology to obtain an optimal mesh strategy using AMR has been defined, and its benefits against traditional fixed mesh approaches have been exploited. In this way, the applicability of grid control tools available in CONVERGE such as fixed embedding and AMR has been demonstrated to be an interesting option to face this type of multi-scale problem. The results highlight an optimisation of the use of the computational resources and better accuracy in the simulations carried out with the presented methodology. On the other hand, the use of CFD tools has been combined with the application of systematic advanced modal decomposition techniques (i.e., Proper Orthogonal Decomposition and Dynamic Mode Decomposition). The numerical identification of the main acoustic modes in the chamber have proved their potential when studying the characteristics of the most powerful coherent flow structures of strongly swirled jets in a LDI burner undergoing vortex breakdown (VBB). Besides, the implementation of these mathematical procedures has allowed both retrieving information about the flow dynamics features and providing a systematic approach to identify the main mechanisms that sustain instabilities in the combustor. Last, this analysis has also allowed identifying some key features of swirl spray systems such as the complex pulsating, intermittent and cyclical spatial patterns related to the Precessing Vortex Core (PVC). Finally, the validated methodology is exploited through a Design of Experiments (DoE) to quantify the influence of critical design factors on the non-reacting flow. In this way, the individual contribution of some functional parameters (namely the number of swirler vanes, the swirler vane angle, the combustion chamber width and the axial position of the nozzle tip) into both the flow field pattern, the spray size distribution and the occurrence of instabilities in the combustion chamber are evaluated throughout a Taguchi's orthogonal array L9. Such a statistical study has supposed a good starting point for subsequent studies of injection, atomisation and combustion on LDI burners. / Belmar Gil, M. (2020). Computational study on the non-reacting flow in Lean Direct Injection gas turbine combustors through Eulerian-Lagrangian Large-Eddy Simulations [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/159882 / TESIS

Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar. Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen. Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence. Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration. Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale. Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2 Danksagung 3 Inhaltsverzeichnis 5 Tabellenverzeichnis 9 Abbildungsverzeichnis 10 A – EINLEITUNG 13 1 Hintergrund und Motivation 13 2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16 B – THEORIE 20 B0 – Digital Intelligence 20 3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21 4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23 5 Übersicht über unterschiedliche Textsorten 24 6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29 7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31 B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36 8 Strategische Frühaufklärung 37 8.1 Facetten und historische Entwicklung 37 8.2 Methoden 41 8.3 Prozess 42 8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44 8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49 B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57 9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59 9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59 9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59 9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62 9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62 9.1.4 Zeitliche Granularität 63 9.2 Text 63 9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63 9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65 9.3 Daten 65 9.3.1 Herkunft 65 9.3.2 Datengröße 66 9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66 9.3.4 Datenstruktur 67 9.3.5 Dimensionalität 68 9.4 Metadaten 69 9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70 10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73 10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76 10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78 10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79 10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81 10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86 10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91 10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98 10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107 10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110 10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110 10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111 10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112 10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116 10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117 10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121 10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123 10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124 10.5.1 Web Content Mining 125 10.5.2 Web Structure Mining 126 10.5.3 Web Usage Mining 127 10.5.4 Temporal Web Mining 127 10.6 Informationsvisualisierung 128 10.6.1 Visualisierungstechniken 130 10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130 10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132 10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137 10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139 10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139 10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140 10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141 10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145 10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147 10.7 Zusammenfassung 152 11 Konzeptuelle Strukturen 154 12 Synopsis für die zeitorientierte Datenexploration 163 C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166 13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167 14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171 15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174 15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175 15.1.1 Portalnutzung 177 15.1.2 Steckbriefe 178 15.1.3 Tiefenanalysen 180 15.1.4 Technologiescanning 185 15.2 Relevante Daten für die Digital Intelligence (Beispiel) 187 15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188 15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197 15.5 SemanticTalk 200 15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204 15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205 15.6.2 HD-SOM-Scanning 207 D – ZUSAMMENFASSUNG 217 Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223 Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230 Literaturverzeichnis 231 Selbstständigkeitserklärung 285 Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286 Veröffentlichungen 287

In recent years, generative AI has made significant strides, likely leaving an irreversible mark on contemporary society. The launch of OpenAI's ChatGPT 3.5 in 2022 manifested the greatness of the innovative technology, highlighting its performance and accessibility. This has led to a demand for implementation solutions across various industries and companies eager to leverage these new opportunities generative AI brings. This thesis explores the common operational challenges faced by a small-scale Tech Enterprise and, with these challenges identified, examines the opportunities that contemporary generative AI solutions may offer. Furthermore, the thesis investigates what type of generative technology is suitable for adoption and how it can be implemented responsibly and sustainably. The authors approach this topic through 14 interviews involving several AI researchers and the employees and executives of a small-scale Tech Enterprise, which served as a case company, combined with a literature review.  The information was processed using multiple inductive thematic analyses to establish a solid foundation for the investigation, which led to the development of a Proof of Concept. The findings and conclusions of the authors emphasize the high relevance of having a clear purpose for the implementation of generative technology. Moreover, the authors predict that a sustainable and responsible implementation can create the conditions necessary for the specified small-scale company to grow.  When the authors investigated potential operational challenges at the case company it was made clear that the most significant issue arose from unstructured and partially absent documentation. The conclusion reached by the authors is that a data management system powered by a Retrieval model in a LLM presents a potential path forward for significant value creation, as this solution enables data retrieval functionality from unstructured project data and also mitigates a major inherent issue with the technology, namely, hallucinations. Furthermore, in terms of implementation circumstances, both empirical and theoretical findings suggest that responsible use of generative technology requires training; hence, the authors have developed an educational framework named "KLART".  Moving forward, the authors describe that sustainable implementation necessitates transparent systems, as this increases understanding, which in turn affects trust and secure use. The findings also indicate that sustainability is strongly linked to the user-friendliness of the AI service, leading the authors to emphasize the importance of HCD while developing and maintaining AI services. Finally, the authors argue for the value of automation, as it allows for continuous data and system updates that potentially can reduce maintenance.  In summary, this thesis aims to contribute to an understanding of how small-scale Tech Enterprises can implement generative AI technology sustainably to enhance their competitive edge through innovation and data-driven decision-making.