Indagine sull'integrazione di Internet of Things e Analytics in ThingWorx: un caso di studio e-health.

Abstract

Nel contesto dell'evoluzione verso soluzioni tecnologiche innovative, le aziende si affidano sempre più a piattaforme e framework per lo sviluppo di progetti Internet of Things (IoT). ThingWorx è una piattaforma IoT distribuita da PTC, leader nel settore da oltre 40 anni, progettata per soddisfare le esigenze aziendali offrendo un'ampia gamma di funzionalità e facilitando lo sviluppo e il riutilizzo di servizi industriali per migliorare la produttività e l'efficienza. Un aspetto distintivo di ThingWorx è la sua sezione di analisi avanzata, ThingWorx Analytics, che consente di creare e utilizzare modelli di Machine Learning (ML). L'integrazione tra la sezione IoT che raccoglie le risorse e la sezione Analytics che crea modelli sfruttando i dati raccolti è l'obiettivo di questa ricerca. Considerando le dimensioni e l'eterogeneità di questa piattaforma, la documentazione e i tutorial messi a disposizione dalla piattaforma stessa, da cui spesso ho tratto informazioni, sono frammentari e spesso mancano di una visione chiara e uniforme di alto livello. La mancanza di una descrizione chiara e puntuale può essere fonte di incomprensione dal punto di vista dello sviluppo su questo tipo di piattaforme e anche di una curva di apprendimento più ripida. Questo studio esplorerà quindi in dettaglio le capacità di ThingWorx sia nella sezione IoT che in quella di data analytics, descrivendone chiaramente i vari aspetti ed evidenziando le connessioni in tutte le sue parti, con l'ulteriore obiettivo di mostrare un caso d'uso reale che può essere sviluppato attraverso l'integrazione di queste due parti complesse: un progetto di e-health che, raccogliendo e pulendo i dati ottenuti attraverso due sensori indossabili, cerca di prevedere il rilevamento di alcune specifiche attività quotidiane.

In the context of the evolution toward innovative technology solutions, companies are increasingly relying on platforms and frameworks for the development of Internet of Things (IoT) projects. ThingWorx is an IoT platform distributed by PTC, a leader in the industry for more than 40 years, designed to meet business needs by offering a wide range of capabilities and facilitating the development and reuse of industrial services to improve productivity and efficiency. A distinctive aspect of ThingWorx is its advanced analytics section, ThingWorx Analytics, which enables the creation and use of Machine Learning (ML) models. The integration between the IoT section that collects resources and the Analytics section that creates models by leveraging the collected data is the focus of this research. Considering the size and heterogeneity of this platform, the documentation and tutorials made available by the platform itself, and from which I often obtained information, are fragmented and often lack a clear and uniform high-level view. The lack of a clear and timely description can be a source of misunderstanding from a development perspective on these types of platforms and also a steeper learning curve. This study will therefore explore in detail the capabilities of ThingWorx in both IoT and data analytics sections, clearly describing its various aspects and highlighting the connections in all its parts, with the additional goal of showing a real use case that can be developed through the integration of these two complex parts: an e-health project that by collecting and cleaning data obtained through two wearable sensors, seeks to predict the detection of certain specific daily activities.