Port to Rail Digital Twin in the Adriatic Region

Sviluppo del progetto "Port to Rail Digital Twin in the Adriatic Region" attraverso l'implementazione di metodologie avanzate di modellazione nell'ambito del Process Mining. Questo progetto si concentra sull'applicazione dei Log degli Eventi Orientati agli Oggetti (OCEL) per la rappresentazione accurata dei processi, considerando la dinamica degli oggetti coinvolti e i vincoli correlati agli eventi ferroviari. L'obiettivo primario è favorire la transizione verso la digitalizzazione dei processi, consentendo una gestione più efficiente e precisa. L'utilizzo del Trace Clustering per gli oggetti OCEL permette una raffinata analisi dei dati reali, consentendo la definizione di parametri chiave per le simulazioni. Questo approccio migliora la qualità delle informazioni utilizzate nelle simulazioni e contribuisce alla precisione dei risultati ottenuti. Un aspetto fondamentale del progetto è l'implementazione di una visualizzazione avanzata per il clustering, il che offre la possibilità di comprendere meglio i modelli sottostanti e trarre intuizioni significative. Questo supporto visivo arricchisce notevolmente l'interpretazione dei risultati e amplia la comprensione delle dinamiche coinvolte nei processi ferroviari. L'intervento proposto mira a migliorare in modo sostanziale la qualità dei dati impiegati nel contesto della digitalizzazione dei processi ferroviari. Attraverso la modellazione accurata e l'analisi dettagliata, contribuisce in maniera significativa all'efficacia complessiva del progetto. Le sue implicazioni si estendono su diverse sfaccettature del progetto, offrendo valore aggiunto e promuovendo l'evoluzione positiva delle attività coinvolte.

Development of the "Port to Rail Digital Twin in the Adriatic Region" project through the implementation of advanced modeling methodologies within the realm of Process Mining. This project focuses on the application of Object-Centric Event Logs (OCEL) to accurately represent processes, considering the dynamics of the involved objects and the constraints related to railway events. The primary objective is to facilitate the transition towards process digitalization, enabling a more efficient and precise management. The use of Trace Clustering for OCEL objects allows for a refined analysis of real data, enabling the definition of key parameters for simulations. This approach enhances the quality of information used in simulations and contributes to the accuracy of the obtained results. A fundamental aspect of the project is the implementation of advanced visualization for clustering, providing the opportunity to better understand underlying patterns and gain significant insights. This visual support greatly enriches result interpretation and broadens the comprehension of the dynamics involved in railway processes. The proposed intervention aims to substantially improve the quality of data employed in the context of railway process digitalization. Through precise modeling and detailed analysis, it significantly contributes to the overall effectiveness of the project. Its implications extend across various facets of the project, adding value and promoting a positive evolution of the involved activities.