[en] The Industry 4.0 era is reshaping the manufacturing landscape, fostering highly flexible processes that swiftly adapt to operational requirements, situational events, and environmental factors. To achieve this, it is crucial to orchestrate manufacturing operations while adhering to Industry 4.0 specifications. In pursuit of standardization, the Asset Administration Shell (AAS) emerges to provide a digital representation of physical assets. Concurrently,Workflow Management, with the Business Process Model and Notation (BPMN) language, offers an approach for coordinating tasks using specialized tools. However, achieving flexible and adaptable workflows remains a challenge. Systems with context-awareness capabilities interpret real-time data and reconfigure themselves to minimize delays and improve overall efficiency. Addressing this challenge, the SemanticWeb emerges as an approach to translate raw data into semantically enriched information, enabling intelligent decisions based on real-time contextual information. This doctoral thesis presents an industry 4.0 architecture for context-aware workflow management that leverages recent advances in the state-of-the-art and addresses existing industry-related challenges. The architecture incorporates decoupled components that: 1) Integrate AAS for asset representation, BPMN for workflow notation, and a service Discovery mechanism, offering a flexible tool for manufacturing process design. 2) Operate on central servers and edge-embedded systems with minimal resource consumption. And, 3) Provide a context-aware component for runtime workflow reconfiguration, enhancing the dynamism of manufacturing operations. Furthermore, the architecture undergoes validation through several experiments, demonstrating effective context-awareness in dynamic service re-selection duringworkflowexecution. Results show improvements in task completion time, task completion rate, and energy utilization. Additionally, this thesis highlights the flexibility of the architecture by implementing it in diverse manufacturing scenarios without altering individual components or changing the semantic repository structure. This work establishes a foundation for efficient context-aware workflow management in Industry 4.0, offering a versatile solution for future manufacturing.

[es] La era de la Industria 4.0 está remodelando al panorama manufacturero, fomentando procesos altamente flexibles que se adaptan rápidamente a requisitos operativos, eventos situacionales y factores ambientales. Para lograr esto, es crucial orquestar las operaciones manufactureras cumpliendo con las especificaciones de la Industria 4.0. En busca de estandarización, emerge el concepto de Asset Administration Shell (AAS) que proporciona una representación digital de activos físicos. Concurrentemente, la Gestión de Flujos de Trabajo, con el lenguaje Business Process Model and Notation (BPMN), ofrece un enfoque para coordinar tareas mediante herramientas especializadas. Sin embargo, lograr flujos de trabajo flexibles y adaptables sigue siendo un desafío. Los sistemas con capacidades de conocimiento del contexto interpretan datos en tiempo real y se reconfiguran para minimizar retrasos y mejorar la eficiencia general. Para abordar este desafío, emerge laWeb Semántica como un enfoque que permite traducir datos crudos en información enriquecida semánticamente, permitiendo decisiones inteligentes basadas en información contextual en tiempo real. Esta tesis doctoral presenta una arquitectura de Industria 4.0 con capacidad de conocimiento del contexto para la gestión de flujos de trabajo. La propuesta aprovecha los avances recientes en el estado del arte y aborda desafíos existentes en la industria. La arquitectura incorpora componentes desacoplados que: 1) Integran AAS para la representación de activos, BPMN para la notación de flujos de trabajo y un mecanismo de descubrimiento de servicios, ofreciendo una herramienta flexible para el diseño de procesos de fabricación. 2) Operan en servidores centrales y sistemas embebidos en el edge con un mínimo consumo de recursos. Y, 3) Proporcionan un componente consciente del contexto que recopila datos en tiempo real y reconfigura en tiempo de ejecución los flujos de trabajo, mejorando la flexibilidad de las operaciones de fabricación. Además, la arquitectura se valida a través de varios experimentos, demostrando una capacidad efectiva de conocimiento del contexto para la reselección dinámica de servicios durante la ejecución de flujos de trabajo. Los resultados muestran mejoras en el tiempo de finalización de tareas, la tasa de finalización de tareas y la utilización de energía. Además, esta tesis destaca la flexibilidad de la arquitectura al implementarla en diversos escenarios de fabricación sin alterar componentes individuales ni cambiar la estructura del repositorio semántico. Este trabajo establece una base para la eficiente gestión de flujos de trabajo conscientes del contexto en la Industria 4.0, ofreciendo una solución versátil para la manufactura del futuro.