The railway industry's digitalization is enabled by new ICT trends, which significantly impact traditional railway computer-based systems. The work of this thesis covers three aspects related to the digitalization of railways systems at different levels. The first topic introduces formal methods for developing railways safety-critical systems, starting from a relay-based development process. The challenges that emerged from changing the development process model are discussed in the thesis; thus, a methodology for introducing formal methods into an existing development process of an interlocking system is examined. This methodology adopts Statechart models for system design and the Temporal Logic for Actions (TLA+) language for formal verification. The proposed BLExtractor tool produces executable code in the boolean form, starting from Statechart models. The second aspect is related to the characterization of core technologies to enable the “Factory of The Future” in the context of Industry 4.0. The thesis reports a comparison between Virtual Factory, Digital Factory, and Cloud Manufacturing examining paradigms' interoperability, processes, and technologies to enable networked manufacturing. Moreover, a study on QoS loss in cloud service composition for Cloud Manufacturing with the aim to measure a trade-off between QoS optimality and manufacturing constraints on the cloud is included. In addition, the state-of-art applications of agent-based systems are reviewed by studying its maturity for the applicability into the digital factory context. The last topic regards the application of Big Data technologies for the analysis of railway IoT data. The thesis illustrates the Big Data infrastructure that has been built to collect, process, and analyze data produced by objects composing the railway yard. The proposed architecture has been deployed using containers. Experimentations and model evaluations employ data collected from an existing railway line. A failure prediction model is, then, proposed for detecting and predicting failures of railway switch points.

La digitalizzazione dell'industria ferroviaria è favorita dalle nuove tecnologie ICT, le quali hanno un impatto significativo sui sistemi informatici ferroviari. Il lavoro di questa tesi approfondisce, su differenti livelli, tre aspetti legati alla digitalizzazione dei sistemi ferroviari basati su computer. Il primo argomento esamina l’introduzione dei metodi formali nel ciclo di sviluppo di sistemi safety-critical, partendo da un processo di sviluppo basato su logica a relè. Nella tesi, vengono discussi i limiti dell’attuale processo di progettazione, e viene esaminata una metodologia per l’introduzione di metodi formali nel processo di sviluppo per il sottosistema Interlocking. Per la progettazione del sistema, questa metodologia adotta i modelli Statechart e il linguaggio Temporal Logic for Actions (TLA +) per la specifica e verifica formale. Lo strumento BLExtractor proposto, produce codice eseguibile in forma booleana, a partire dai modelli Statechart. Le sperimentazioni sono state condotte applicando la metodologia proposta su casi di studio reali per la progettazione di logiche del sistema di interlocking. Il secondo aspetto è legato alla caratterizzazione delle tecnologie necessarie per l’abilitazione della prossima generazione di Fabbrica del Futuro nel contesto dell'Industria 4.0. La tesi riporta un confronto tra Virtual Factory, Digital Factory e Cloud Manufacturing che esamina l'interoperabilità, i processi e le tecnologie dei paradigmi per abilitarne la produzione in rete. Inoltre, viene riportato uno studio sulla perdita della Qualità del Servizio (QoS) nella composizione del servizio cloud per il Cloud Manufacturing con l’obiettivo di stimare un indice di compromesso tra l'ottimalità della QoS e i vincoli di produzione in cloud. Quindi, sono riviste le applicazioni allo stato dell’arte dei sistemi basati su agenti studiandone il grado di maturità per l’applicazione nell’ambito della fabbrica digitale. L'ultimo argomento riguarda l'applicazione delle tecnologie Big Data per l'analisi di dati IoT ferroviari. La tesi illustra la proposta di un'infrastruttura Big Data per raccogliere, elaborare e analizzare i dati prodotti dagli oggetti che comandano il piano ferroviario. L'architettura proposta è stata implementata utilizzando containers. Le sperimentazioni e le valutazioni dei modelli utilizzano i dati raccolti da una linea ferroviaria esistente. Viene, quindi, proposto un modello di failure prediction per rilevare e prevedere i guasti dei punti di scambio ferroviario.

I progressi dell’ICT per sistemi ferroviari basati su computer / Giulio Salierno , 2021 Mar 23. 33. ciclo, Anno Accademico 2019/2020.

I progressi dell’ICT per sistemi ferroviari basati su computer

SALIERNO, GIULIO
2021

Abstract

The railway industry's digitalization is enabled by new ICT trends, which significantly impact traditional railway computer-based systems. The work of this thesis covers three aspects related to the digitalization of railways systems at different levels. The first topic introduces formal methods for developing railways safety-critical systems, starting from a relay-based development process. The challenges that emerged from changing the development process model are discussed in the thesis; thus, a methodology for introducing formal methods into an existing development process of an interlocking system is examined. This methodology adopts Statechart models for system design and the Temporal Logic for Actions (TLA+) language for formal verification. The proposed BLExtractor tool produces executable code in the boolean form, starting from Statechart models. The second aspect is related to the characterization of core technologies to enable the “Factory of The Future” in the context of Industry 4.0. The thesis reports a comparison between Virtual Factory, Digital Factory, and Cloud Manufacturing examining paradigms' interoperability, processes, and technologies to enable networked manufacturing. Moreover, a study on QoS loss in cloud service composition for Cloud Manufacturing with the aim to measure a trade-off between QoS optimality and manufacturing constraints on the cloud is included. In addition, the state-of-art applications of agent-based systems are reviewed by studying its maturity for the applicability into the digital factory context. The last topic regards the application of Big Data technologies for the analysis of railway IoT data. The thesis illustrates the Big Data infrastructure that has been built to collect, process, and analyze data produced by objects composing the railway yard. The proposed architecture has been deployed using containers. Experimentations and model evaluations employ data collected from an existing railway line. A failure prediction model is, then, proposed for detecting and predicting failures of railway switch points.
ICT advances in computer-based railway systems
23-mar-2021
LEONARDI, Letizia
CABRI, Giacomo
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Descrizione: Tesi definitiva Salierno Giulio
Tipologia: Tesi di dottorato
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