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Abstract
Negli ultimi anni l’espressione “Digital Twin” (DT) è sempre più sulla bocca delle persone, dal semplice appassionato di informatica ai dirigenti delle multinazionali; basterebbe questo a dare un’idea sull’importanza che sta ricoprendo questa nuova tecnologia nella società, le industrie 4.0 lo utilizzano ampiamente, ma è in crescita anche in altri campi come le smart city, gli ospedali, il settore automobilistico e tanti altri.
Un’idea nata in questo contesto è il Web of Digital Twin (WoDT), che estende l’idea di DT da entità singola strettamente legata al dominio di appartenenza, ad un ecosistema di gemelli digitali collegati fra loro.
Una prima implementazione dell’idea di WoDT è rappresentata dalla WoDT platform, ovvero un progetto che estende la WhiteLabel Digital Twin, un framework open-source per lo sviluppo di DT.
Questo progetto di tesi si pone l’obiettivo di implementare un componente della piattaforma WoDT, ovvero il Knowledge Graph Engine, un componente incaricato di memorizzare lo stato dei DT sotto un punto di vista semantico.
Questo documento è suddiviso in quattro capitoli, nel primo verrà proposta un’introduzione al dominio dei DT e alle tecnologie che verranno adottate in questa tesi.
Nel capitolo due si procederà con la fase di progettazione del Knowledge Graph Engine, dove si analizzerà il progetto WoDT e si valuteranno le modifiche da effettuare ai componenti esistenti e nel caso le parti da implementare.
Verrà illustrata poi nel capitolo tre l’implementazione dei componenti analizzati nel capitolo precedente utilizzando le tecnologie adeguate, per poi concludere nel capitolo finale con dei test utili per validare il lavoro svolto ed un’analisi dei possibili sviluppi futuri che riguardano la piattaforma WoDT.
Abstract
Negli ultimi anni l’espressione “Digital Twin” (DT) è sempre più sulla bocca delle persone, dal semplice appassionato di informatica ai dirigenti delle multinazionali; basterebbe questo a dare un’idea sull’importanza che sta ricoprendo questa nuova tecnologia nella società, le industrie 4.0 lo utilizzano ampiamente, ma è in crescita anche in altri campi come le smart city, gli ospedali, il settore automobilistico e tanti altri.
Un’idea nata in questo contesto è il Web of Digital Twin (WoDT), che estende l’idea di DT da entità singola strettamente legata al dominio di appartenenza, ad un ecosistema di gemelli digitali collegati fra loro.
Una prima implementazione dell’idea di WoDT è rappresentata dalla WoDT platform, ovvero un progetto che estende la WhiteLabel Digital Twin, un framework open-source per lo sviluppo di DT.
Questo progetto di tesi si pone l’obiettivo di implementare un componente della piattaforma WoDT, ovvero il Knowledge Graph Engine, un componente incaricato di memorizzare lo stato dei DT sotto un punto di vista semantico.
Questo documento è suddiviso in quattro capitoli, nel primo verrà proposta un’introduzione al dominio dei DT e alle tecnologie che verranno adottate in questa tesi.
Nel capitolo due si procederà con la fase di progettazione del Knowledge Graph Engine, dove si analizzerà il progetto WoDT e si valuteranno le modifiche da effettuare ai componenti esistenti e nel caso le parti da implementare.
Verrà illustrata poi nel capitolo tre l’implementazione dei componenti analizzati nel capitolo precedente utilizzando le tecnologie adeguate, per poi concludere nel capitolo finale con dei test utili per validare il lavoro svolto ed un’analisi dei possibili sviluppi futuri che riguardano la piattaforma WoDT.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Pepe, Riccardo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Digital Twin,Knowledge Graph,Web Semantico,Web of Digital Twin
Data di discussione della Tesi
30 Novembre 2023
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Pepe, Riccardo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Digital Twin,Knowledge Graph,Web Semantico,Web of Digital Twin
Data di discussione della Tesi
30 Novembre 2023
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