Definizione e implementazione dell'architettura informativa per un framework Digital Twin applicato a flotte di veicoli a due ruote

L’evoluzione delle architetture elettroniche nei veicoli a due ruote ha trasformato profondamente il modo in cui il pilota e l'utente interagiscono con la moto, dando vita ad un ecosistema sempre più digitale e interconnesso. In questo scenario, il presente lavoro di tesi propone lo sviluppo di un framework modulare, scalabile ed automatizzato per gestire l’intero ciclo di vita dei dati di logging provenienti dalla rete veicolare di una moto. L’architettura realizzata si basa su un insieme di microservizi containerizzati, implementati in NET 8.0 e orchestrati tramite Docker, capaci di cooperare in modo coordinato nelle diverse fasi di acquisizione, elaborazione, archiviazione e consultazione dei dati. Il sistema integra un servizio di sincronizzazione in grado di rilevare automaticamente nuovi file di logging provenienti dal data logger di bordo, un modulo di elaborazione che sfrutta script Python e MATLAB, un servizio dedicato all’aggregazione e al caricamento dei dati in un database di serie temporali InfluxDB e un web service che rende disponibili funzionalità di consultazione, analisi e conversione. Quest’ultimo permette inoltre la generazione di file BLF standardizzati a partire dai dati acquisiti sfruttando la libreria sviluppata nell’ambito della tesi, la BLFNetInterface. Per la validazione dell’architettura è stato realizzato un ambiente di test interamente simulato, basato su script Python capaci di riprodurre il comportamento del logger reale e l’arrivo progressivo dei Lap. I risultati dimostrano l’efficacia, la coerenza e l’elevata estensibilità del framework, evidenziandone la naturale predisposizione a future integrazioni, tra cui l’adozione di modelli di Digital Twin per la rappresentazione virtuale e predittiva del comportamento dinamico del veicolo.