Riprogettazione del sistema "Configuratore" basata sulla semantica RDF per migliorarne la robustezza e la scalabilità

La rappresentazione strutturata della conoscenza costituiscono sfide centrali nello sviluppo di sistemi software complessi, soprattutto nelle aziende in cui i dati sono una risorsa critica. Questo lavoro di tesi affronta la riprogettazione del sistema "Configuratore" di SCM Group, un software utilizzato per implementare e automatizzare servizi per la produzione di macchine per lavorare il legno, impiegando le tecnologie del Semantic Web per strutturare la conoscenza. La riprogettazione affronta le criticità del sistema originario: scarsa scalabilità, gestione dati inadeguata, limitata possibilità di interrogazione. È stata progettata una struttura ordinata e facilmente interrogabile per il modello delle macchine, organizzata in livelli di modellazione, bilanciando semplicità di rappresentazione con espressività. Nel modello sono state incluse informazioni relative all'accessibilità e alla rappresentazione dei componenti, e sono state introdotte le unità di misura dei parametri. Le istanze delle macchine sono generate dinamicamente secondo un set di regole che ne determinano la composizione e i parametri. Anche la modellazione delle regole è stata riprogettata utilizzando RDF, per migliorarne la precisione semantica e per collegarle direttamente ai concetti del modello. Il nuovo motore di regole che genera le istanze delle macchine è più robusto: il suo output è frutto di un'esecuzione deterministica basata sul concetto di macchina a stati finiti. È stata inoltre progettata un'interfaccia grafica per interagire con l'intera conoscenza a disposizione, memorizzata su un database a grafo. Attraverso questa approccio, il sistema acquisisce una strutturazione semantica formale, una precisa interrogabilità, la tracciabilità delle modifiche e la netta separazione tra dati e logica applicativa. I test condotti hanno validato la correttezza del motore di regole e dimostrato la fattibilità della migrazione verso una rappresentazione basata su Semantic Web.