polito.it
Politecnico di Torino (logo)

Sistemi per l’elaborazione del flusso di dati nell’Industria 4.0 = Data Stream Processing Systems for Industry 4.0

Andrea Bianchi

Sistemi per l’elaborazione del flusso di dati nell’Industria 4.0 = Data Stream Processing Systems for Industry 4.0.

Rel. Giorgio Bruno. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2018

[img]
Preview
PDF (Tesi_di_laurea) - Tesi
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (1MB) | Preview
Abstract:

Il mondo dell'industria manifatturiera è ormai avviato alla ricerca di nuove tecnologie per massimizzare l'efficacia della produzione e della gestione delle proprie imprese. A tal proposito negli ultimi anni si è scelto di dare il nome di Industria 4.0 a questa rivoluzione nel settore. Appunto viene rivolta l'attenzione all'automatizzazione dei processi industriali e logistici e al trovare i mezzi necessari per raggiungere lo stato di Smart Factory, ovvero una fabbrica dove l'asset che la compone viene digitalizzato e gli viene permesso di comunicare all'interno del Fog Cloud.L'obiettivo di questo studio è quello di pianificare e progettare un'architettura che permetta la raccolta di dati degli impianti e macchinari industriali ed il loro monitoraggio in tempo reale utilizzando gli strumenti che il mondo del software Open Source può fornire. In questo contesto si è voluto anche estendere la ricerca verso la rilevazione e la prevenzione di eventuali anomalie dell'impianto utilizzando i metodi innovativi del Machine Learning.Si vuole premettere che tuttora il progetto è ancora in fase di sviluppo presso l'azienda dove si è svolto il tirocinio, AEC Soluzioni S.R.L., ciononostante il lavoro di progettazione è giunto a termine e con i mezzi collezionati assieme ad opportune ottimizzazioni è possibile ottenere nel futuro dei buoni risultati. Il lavoro di tesi appunto fornisce una descrizione dell'esperienza di ricerca.La tesi quindi esplorerà le materie dello Stream Processing, Big Data, Machine Learning ed in particolare si parlerà di Complex Event Processing, che per eccellenza è lo strumento per la notifica in real-time di eventi. Si farà una considerazione sullo stato attuale dell'iniziativa dell'Industria 4.0 e continuerà con la parte di descrizione del progetto. Conterrà una basilare configurazione di Database NoSQL come MongoDB, di Apache Storm, di Apache Kafka, e di Esper per il CEP, quindi verrà fornita l'architettura che raccoglie tutti questi mezzi Open Source.Questo lavoro servirà da base per il proseguimento dell'esperienza in merito, che prima o poi potrà permettere di realizzare un prodotto con bassi costi con caratteristiche che si avvicinano a quello di un Cyber-Physical System.

Relatori: Giorgio Bruno
Anno accademico: 2017/18
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 106
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: Aec Soluzioni Srl
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/7988
Modifica (riservato agli operatori) Modifica (riservato agli operatori)