Ontology design patterns are used for creating quality modeling solutions for ontologies. The presentation of ontology design patterns is concerned with reusability of ontologies from a user perspective. The purpose of this research is to identify improvement areas in the presentation of content ontology design patterns. The objective is to analyze different content ontology design patterns and provide suggestions for possible changes in current templates and pattern presentation. The ontology design pattern templates were compared with existing templates of other patterns to identify improvement areas. After this, two surveys were conducted with novice users and expert ontology engineers to improve the readability and usability of content ontology design patterns from the user perspective and to discover differences in opinion while using the patterns. Based on the findings of comparison and survey results, we proposed suggestions to improve the current template and presentation of content ontology design patterns.

Modern logistics is strongly influenced by ongoing outsourcing. Numerous logistics service providers as stakeholders, as well as fragmented logistics networks and supply chains, result from this outsourcing and specialization on distinct core competencies. These stakeholders have to collaborate in order to enable complex supply chains. The collaboration is difficult with the inherent heterogeneity between stakeholders in terms of differing naming conventions and differing IT systems. An inadequate integration and poor communication as well as incorrect information lead to mistakes and inefficiency. One promising approach to solve these problems is the interdisciplinary paradigm of Cloud Logistics. Several parallels can be drawn between services of cloud computing and services of logistics. The paradigm of Cloud Logistics is based on these parallels and focuses on the adoption of the basic principles from cloud computing to logistics. These principles comprise the virtualization of all resources and their encapsulation within reusable modules, the so called cloud logistics services. The essential aspect of the cloud logistics paradigm is to bridge the logistics service providers' heterogeneity and differing naming conventions and IT systems with a semantic approach. The systematic literature review contained in the thesis reveals existing research gaps in the field of cloud logistics. Shortcomings are, next to others, basic aspects such as a definition and a conceptual framework to set the field of cloud logistics in context to both affecting disciplines - cloud computing and logistics. Essential explicit artifacts describing concepts and semantics of cloud logistics services are missing as well. Following a design oriented information systems research approach, the contribution of the cumulative thesis comprises the development of these mentioned essential artifacts. Especially the reusable generic ontology design patterns that semantically describe the cloud logistics services and their structuring are important contributions. Summarizing, the thesis contains a basic set of artifacts to enable the paradigm of cloud logistics. The development of a first prototype and the elaboration of an application example in the context of systematic engineering and evaluation of logistics process alternatives complement the course of the thesis.:Contents List of Figures III List of Tables V List of Abbreviations VI 1 Introduction 1 1.1 Background and Problem Statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Objective and Research Questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3 Reflections on Research in IS and Logistics . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.4 Outline and Structure of the Thesis’ Contributions - Included Publications 25 2 Landscape - Conceptual 33 2.1 'Go with the Flow - Design of Cloud Logistics Service Blueprints' . . . 33 2.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3 Landscape - Technical 46 3.1 'LoSe ODP - An Ontology Design Pattern for Logistics Services' . . . . 46 3.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4 Map - Conceptual 62 4.1 'Metamodel of a Logistics Service Map' . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5 Map - Technical 77 5.1 'Ontological Structuring of Logistics Services' . . . . . . . . . . . . . . 77 5.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 6 Service Granularity Framework 88 6.1 'How Low Should You Go? - Conceptualization of the Service Granu- larity Framework' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 6.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 7 Prototype 108 7.1 'Logistics Service Map Prototype' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 7.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 8 Application 116 8.1 'Planning of Composite Logistics Services: Model-Driven Engineering and Evaluation' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 8.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 9 Consolidation and Research Roadmap 140 9.1 'Towards the Conception of Cloud Logistics - Engineering and Manage- ment of Modular Cloud Logistics Services in the Context of Flexible Future Supply Chains' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 9.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 10 Conclusion and Future Work 189 10.1 Developed Artifacts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 10.2 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 10.3 Implications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 10.4 Limitations and Threats to Validity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 10.5 Outlook and Subsequent Research Perspectives . . . . . . . . . . . . . 197 Bibliography VIII Curriculum Vitae XXVIII Selbständigkeitserklärung XXIX / Logistik ist heutzutage durch eine wachsende Arbeitsteilung und von einem Outsourcing-Trend geprägt. Daraus resultieren fragmentierte Logistiknetzwerke und Supply Chains, welche durch eine Vielzahl von Logistikdienstleistern als Stakeholder geprägt sind. Diese Stakeholder müssen miteinander kollaborieren, um innerhalb der Supply Chains zusammen zuwirken. Die Kollaboration geht mit Herausforderungen einher, welche aus der inhärenten Heterogenität zwischen den Stakeholdern sowie abweichenden Namenkonventionen und IT-Systemen der beteiligten Stakeholder resultiert. Unzureichende Integration, mangelhafte Kommunikation sowie Fehlinformation führen zu Fehlern und Ineffizienzen. Ein vielversprechender Ansatz, um diese Probleme zu lösen, ist das interdisziplinäre Paradigma Cloud Logistics. Zwischen Diensten des Cloud Computing und Diensten der Logistik können diverse Parallelen gezogen werden. Das Cloud Logistics Paradigma basiert auf diesen Parallelen und überträgt die Grundprinzipien des Cloud Computing auf die Logistik. Zu diesen Grundprinzipien gehören unter anderem Aspekte wie die Ressourcenvirtualisierung und -kapselung in wiederverwendbaren Modulen, den so genannten Cloud Logistics Services. Essentieller Aspekt des Cloud Logistics Paradigmas ist die Überbrückung der Heterogenität der Logistikdienstleister und ihrer abweichenden Namenskonventionen und IT-Systeme mittels eines semantischen Ansatzes. Die vorliegende Dissertation deckt mit Hilfe einer systematischen Literaturrecherche bestehende Lücken innerhalb des Forschungsfeldes Cloud Logistics auf. Defizite bestehen, neben anderen Aspekten, vorallem in essentiellen Artefakten des Forschungsfeldes, wie bspw. einer angemessenen wissenschaftlichen Definition, und eines konzeptuellen Frameworks, um das Forschungsfeld in den Kontext der beiden tangierenden Disziplinen - Cloud Computing und Logistik - einzuordnen. Weiterhin mangelt es an essentiellen und explizit beschriebenen Artefakten, welche Konzepte und die Semantik des Engineering und Managements der Cloud Logistics Services beschreiben. Der Methodologie der gestaltungsorinetierten Wirtschaftsinformatik folgend, besteht der Beitrag dieser Dissertation in der Entwicklung der vorgenannten Artefakte. Besonders die wiederverwendbaren generischen Ontology Design Pattern zur semantischen Beschreibung der Cloud Logistics Services und ihrer Strukturierung stellen einen wichtigen Beitrag dar. Zusammenfassend enthält die Dissertation ein notwendiges Grundset an Artefakten für die Umsetzung des Cloud Logistics Paradigmas. Die Entwicklung eines ersten Prototypen, sowie die Erarbeitung eines Anwendungsbeispiels im Kontext systematischer Entwicklung und Evaluation von Prozessvarianten in der Logistik runden die Arbeit ab.:Contents List of Figures III List of Tables V List of Abbreviations VI 1 Introduction 1 1.1 Background and Problem Statement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 Objective and Research Questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.3 Reflections on Research in IS and Logistics . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.4 Outline and Structure of the Thesis’ Contributions - Included Publications 25 2 Landscape - Conceptual 33 2.1 'Go with the Flow - Design of Cloud Logistics Service Blueprints' . . . 33 2.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3 Landscape - Technical 46 3.1 'LoSe ODP - An Ontology Design Pattern for Logistics Services' . . . . 46 3.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4 Map - Conceptual 62 4.1 'Metamodel of a Logistics Service Map' . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5 Map - Technical 77 5.1 'Ontological Structuring of Logistics Services' . . . . . . . . . . . . . . 77 5.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 6 Service Granularity Framework 88 6.1 'How Low Should You Go? - Conceptualization of the Service Granu- larity Framework' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 6.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 7 Prototype 108 7.1 'Logistics Service Map Prototype' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 7.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 8 Application 116 8.1 'Planning of Composite Logistics Services: Model-Driven Engineering and Evaluation' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 8.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 9 Consolidation and Research Roadmap 140 9.1 'Towards the Conception of Cloud Logistics - Engineering and Manage- ment of Modular Cloud Logistics Services in the Context of Flexible Future Supply Chains' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 9.2 Executive Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 10 Conclusion and Future Work 189 10.1 Developed Artifacts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 10.2 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191 10.3 Implications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 10.4 Limitations and Threats to Validity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 10.5 Outlook and Subsequent Research Perspectives . . . . . . . . . . . . . 197 Bibliography VIII Curriculum Vitae XXVIII Selbständigkeitserklärung XXIX

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Introduction : Établir un diagnostic médical fiable requiert l’identification de la maladie d’un patient sur la base de l’observation de ses signes et symptômes. Par ailleurs, les ontologies constituent un formalisme adéquat et performant de représentation des connaissances biomédicales. Cependant, les ontologies classiques ne permettent pas de représenter les connaissances liées au processus du diagnostic médical : connaissances probabilistes et connaissances imprécises et vagues. Matériel et méthodes : Nous proposons des méthodes générales de représentation des connaissances afin de construire des ontologies adaptées au diagnostic médical. Ces méthodes permettent de représenter : (a) Les connaissances imprécises et vagues par la discrétisation des concepts (définition de plusieurs catégories distinctes à l’aide de valeurs seuils ou en représentant les différentes modalités possibles). (b) Les connaissances probabilistes (les sensibilités et les spécificités des signes pour les maladies, et les prévalences des maladies pour une population donnée) par la réification des relations ayant des arités supérieures à 2. (c) Les signes absents par des relations et (d) les connaissances liées au processus du diagnostic médical par des règles SWRL. Un moteur d’inférences abductif et probabiliste a été conçu et développé. Ces méthodes ont été testées à l’aide de dossiers patients réels. Résultats : Ces méthodes ont été appliquées à trois domaines (les maladies plasmocytaires, les urgences odontologiques et les lésions traumatiques du genou) pour lesquels des modèles ontologiques ont été élaborés. L’évaluation a permis de mesurer un taux moyen de 89,34% de résultats corrects. Discussion-Conclusion : Ces méthodes permettent d’avoir un modèle unique utilisable dans le cadre des raisonnements abductif et probabiliste, contrairement aux modèles proposés par : (a) Fenz qui n’intègre que le mode de raisonnement probabiliste et (b) García-crespo qui exprime les probabilités hors du modèle ontologique. L’utilisation d’un tel système nécessitera au préalable son intégration dans le système d’information hospitalier pour exploiter automatiquement les informations du dossier patient électronique. Cette intégration pourrait être facilitée par l’utilisation de l’ontologie du système. / Introduction: Making a reliable medical diagnosis requires the identification of the patient’s disease based on the observation of signs. Moreover, ontologies provide an adequate and efficient formalism for medical knowledge representation. However, classical ontologies do not allow representing knowledge associated with medical reasoning such as probabilistic, imprecise, or vague knowledge. Material and methods: In the current work, general knowledge representation methods are proposed. They aim at building ontologies fitting to medical diagnosis. They allow to represent: (a) imprecise or vague knowledge by discretizing concepts (definition of several distinct categories thanks to threshold values or by representing the various possible modalities), (b) probabilistic knowledge (sensitivity, specificity and prevalence) by reification of relations of arity greater than 2, (c) absent signs by relations and (d) medical reasoning and reasoning on the absent signs by SWRL rules. An abductive reasoning engine and a probabilistic reasoning engine were designed and implemented. The methods were evaluated by use of real patient records. Results: These methods were applied to three domains (the plasma cell diseases, the dental emergencies and traumatic knee injuries) for which the ontological models were developed. The average rate of correct diagnosis was 89.34 %. Discussion-Conclusion: In contrast with other methods proposed by Fenz and García-crespo, the proposed methods allow to have a unique model which can be used both for abductive and probabilistic reasoning. The use of such a system will require beforehand its integration in the hospital information system for the automatic exploitation of the electronic patient record. This integration might be made easier by the use of the ontology on which the system is based.

Introduction : Établir un diagnostic médical fiable requiert l'identification de la maladie d'un patient sur la base de l'observation de ses signes et symptômes. Par ailleurs, les ontologies constituent un formalisme adéquat et performant de représentation des connaissances biomédicales. Cependant, les ontologies classiques ne permettent pas de représenter les connaissances liées au processus du diagnostic médical : connaissances probabilistes et connaissances imprécises et vagues. Matériel et méthodes : Nous proposons des méthodes générales de représentation des connaissances afin de construire des ontologies adaptées au diagnostic médical. Ces méthodes permettent de représenter : (a) Les connaissances imprécises et vagues par la discrétisation des concepts (définition de plusieurs catégories distinctes à l'aide de valeurs seuils ou en représentant les différentes modalités possibles). (b) Les connaissances probabilistes (les sensibilités et les spécificités des signes pour les maladies, et les prévalences des maladies pour une population donnée) par la réification des relations ayant des arités supérieures à 2. (c) Les signes absents par des relations et (d) les connaissances liées au processus du diagnostic médical par des règles SWRL. Un moteur d'inférences abductif et probabiliste a été conçu et développé. Ces méthodes ont été testées à l'aide de dossiers patients réels. Résultats : Ces méthodes ont été appliquées à trois domaines (les maladies plasmocytaires, les urgences odontologiques et les lésions traumatiques du genou) pour lesquels des modèles ontologiques ont été élaborés. L'évaluation a permis de mesurer un taux moyen de 89,34% de résultats corrects. Discussion-Conclusion : Ces méthodes permettent d'avoir un modèle unique utilisable dans le cadre des raisonnements abductif et probabiliste, contrairement aux modèles proposés par : (a) Fenz qui n'intègre que le mode de raisonnement probabiliste et (b) García-crespo qui exprime les probabilités hors du modèle ontologique. L'utilisation d'un tel système nécessitera au préalable son intégration dans le système d'information hospitalier pour exploiter automatiquement les informations du dossier patient électronique. Cette intégration pourrait être facilitée par l'utilisation de l'ontologie du système.