Integrating wireless sensor networks and internet of things: A coap-based approach

L'obiettivo su cui è stata basata questa Tesi di Laurea è stato quello di integrare la tecnologia delle Wireless Sensor Networks (WSN) al contesto dell'Internet delle cose (IoT). Per poter raggiungere questo obiettivo, il primo passo è stato quello di approfondire il concetto dell'Internet delle cose, in modo tale da comprendere se effettivamente fosse stato possibile applicarlo anche alle WSNs. Quindi è stata analizzata l'architettura delle WSNs e successivamente è stata fatta una ricerca per capire quali fossero stati i vari tipi di sistemi operativi e protocolli di comunicazione supportati da queste reti. Infine sono state studiate alcune IoT software platforms. Il secondo passo è stato quindi di implementare uno stack software che abilitasse la comunicazione tra WSNs e una IoT platform. Come protocollo applicativo da utilizzare per la comunicazione con le WSNs è stato usato CoAP. Lo sviluppo di questo stack ha consentito di estendere la piattaforma SensibleThings e il linguaggio di programmazione utilizzato è stato Java. Come terzo passo è stata effettuata una ricerca per comprendere a quale scenario di applicazione reale, lo stack software progettato potesse essere applicato. Successivamente, al fine di testare il corretto funzionamento dello stack CoAP, è stata sviluppata una proof of concept application che simulasse un sistema per la rilevazione di incendi. Questo scenario era caratterizzato da due WSNs che inviavano la temperatura rilevata da sensori termici ad un terzo nodo che fungeva da control center, il cui compito era quello di capire se i valori ricevuti erano al di sopra di una certa soglia e quindi attivare un allarme. Infine, l'ultimo passo di questo lavoro di tesi è stato quello di valutare le performance del sistema sviluppato. I parametri usati per effettuare queste valutazioni sono stati: tempi di durata delle richieste CoAP, overhead introdotto dallo stack CoAP alla piattaforma Sensible Things e la scalabilità di un particolare componente dello stack. I risultati di questi test hanno mostrato che la soluzione sviluppata in questa tesi ha introdotto un overheadmolto limitato alla piattaforma preesistente e inoltre che non tutte le richieste hanno la stessa durata, in quanto essa dipende dal tipo della richiesta inviata verso una WSN. Tuttavia, le performance del sistema potrebbero essere ulteriormente migliorate, ad esempio sviluppando un algoritmo che consenta la gestione concorrente di richieste CoAP multiple inviate da uno stesso nodo. Inoltre, poichè in questo lavoro di tesi non è stato considerato il problema della sicurezza, una possibile estensione al lavoro svolto potrebbe essere quello di implementare delle politiche per una comunicazione sicura tra Sensible Things e le WSNs.

Riorganizzazione di un distribution center mediante le tecniche di lean production: il caso Gambro Dasco spa

La Lean Production è un tema di estrema attualità per tutte le aziende che abbiano compreso l’importanza di produrre di più, con le risorse che si hanno a disposizione, eliminando sistematicamente tutte le attività che non creano valore aggiunto. La Produzione Snella è diventato un metodo per incrementare la competitività, riducendo l’incertezza e aumentando il servizio fornito al cliente. Nella realtà attuale vi è ancora una scarsa diffusione dei concetti Lean. Le cause di questo problema sono imputabili soprattutto alla cultura del management aziendale, alla mancanza di efficaci strumenti tecnologici a supporto, e in alcuni casi, la scarsa disponibilità delle imprese ad abbracciare la filosofica “snella”. La presente tesi, dopo una panoramica introduttiva su l’origine e l’evoluzione del Pensiero Snello e l’analisi di tutti i tools disponibili per combattere lo spreco; si propone di analizzare l’applicazione degli stessi in Gambro Dasco, multinazionale biomedicale leader nella vendita delle sue apparecchiature per dialisi.

A multi-objective genetic algorithm optimisation using variable speed pumps in water distribution systems

Due to its practical importance and inherent complexity, the optimisation of distribution networks for supplying drinking water has been the subject of extensive study for the past 30 years. The optimization is governed by sizing the pipes in the water distribution network (WDN) and / or optimises specific parts of the network such as pumps, tanks etc. or try to analyse and optimise the reliability of a WDN. In this thesis, the author has analysed two different WDNs (Anytown City and Cabrera city networks), trying to solve and optimise a multi-objective optimisation problem (MOOP). The main two objectives in both cases were the minimisation of Energy Cost (€) or Energy consumption (kWh), along with the total Number of pump switches (TNps) during a day. For this purpose, a decision support system generator for Multi-objective optimisation used. Its name is GANetXL and has been developed by the Center of Water System in the University of Exeter. GANetXL, works by calling the EPANET hydraulic solver, each time a hydraulic analysis has been fulfilled. The main algorithm used, was a second-generation algorithm for multi-objective optimisation called NSGA_II that gave us the Pareto fronts of each configuration. The first experiment that has been carried out was the network of Anytown city. It is a big network with a pump station of four fixed speed parallel pumps that are boosting the water dynamics. The main intervention was to change these pumps to new Variable speed driven pumps (VSDPs), by installing inverters capable to diverse their velocity during the day. Hence, it’s been achieved great Energy and cost savings along with minimisation in the number of pump switches. The results of the research are thoroughly illustrated in chapter 7, with comments and a variety of graphs and different configurations. The second experiment was about the network of Cabrera city. The smaller WDN had a unique FS pump in the system. The problem was the same as far as the optimisation process was concerned, thus, the minimisation of the energy consumption and in parallel the minimisation of TNps. The same optimisation tool has been used (GANetXL).The main scope was to carry out several and different experiments regarding a vast variety of configurations, using different pump (but this time keeping the FS mode), different tank levels, different pipe diameters and different emitters coefficient. All these different modes came up with a large number of results that were compared in the chapter 8. Concluding, it should be said that the optimisation of WDNs is a very interested field that has a vast space of options to deal with. This includes a large number of algorithms to choose from, different techniques and configurations to be made and different support system generators. The researcher has to be ready to “roam” between these choices, till a satisfactory result will convince him/her that has reached a good optimisation point.