Fleet management system : definizione di un modello dati basato su PLM e IoT

The thesis aims to develop a data model for managing fleet of company vehicles, using techniques of Product Lifecycle Management (PLM) and technologies of the Internet of Things (IOT). This project is strongly related to PROMISE, an European project whose objective is the management of lifecycle information of product ended in 2008, and the subsequent standardization activities called Quantum Lifecycle Management. The Fleet Management System (FMS) proposes to manage information on company vehicles, constantly monitoring their location and operating status, optimizing transport missions through Decision Support Systems (DSS). The model has been developed using the Unified Modeling Language. The creation of some new classes allows to keep information about resources involved in the transportation process used by the FMS. The combination of a FMS within PROMISE/QLM enables the company to close the circle of information related to the lifecycle of the product and the processes and to track the movement of goods and resources. Combining vehicle management techniques and scheduling of transport missions with models of preventive and predictive maintenance management, it is possible to reduce costs and increase the useful life of vehicles, improving the service levels perceived by customers.

Questo lavoro di tesi si propone l’obiettivo di sviluppare un modello dati per la gestione della flotta di veicoli aziendali, utilizzando tecniche di Product Lifecycle Management (PLM) e tecnologie dell’Internet of Things (IoT). Il progetto si inserisce in un programma europeo di più ampio respiro, PROMISE, ideato per la gestione delle informazioni sul ciclo di vita del prodotto conclusosi nel 2008, e dell’attività di standardizzazione nata successivamente e chiamata Quantum Lifecycle Management. I sistemi di gestione della flotta detti anche Fleet Management System (FMS), permettono di gestire le informazioni sui veicoli aziendali, monitorandone costantemente posizione e stato di funzionamento, ottimizzando le missioni di trasporto attraverso sistemi di supporto decisionale. Per sviluppare il modello è stato utilizzato il linguaggio UML, grazie al quale sono state create apposite classi che permettono di tracciare le informazioni delle risorse coinvolte all’interno del processo di trasporto utilizzate dal FMS. L’impiego di un FMS all’interno di PROMISE/QLM permette all’azienda di chiudere il cerchio delle informazioni legate al ciclo di vita del prodotto e dei processi ai quali partecipa e tener traccia degli spostamenti delle merci e delle risorse che li effettuano. Grazie alla combinazione di tecniche di gestione dei veicoli e programmazione delle missioni di trasporto con modelli di gestione preventiva e predittiva della manutenzione, è possibile ridurre i costi aziendali e aumentare la vita utile dei veicoli migliorando il livello di servizio nei confronti dei clienti.