Progetto FARO

Framework per Allerta e Rilevamento Operativo

Cosa è FARO?

Il progetto FARO (Framework di Allerta e Rilevamento Operativo) si incunea nel contesto della sicurezza di ambienti industriali in cui vengono gestiti depositi di sostanze pericolose. Nello specifico, lo scenario di riferimento è quello di un’area di stoccaggio in cui vengono movimentati e conservati carburanti e altre sostanze chimiche pericolose all’interno di serbatoi e depositi dislocati in zone distinte dell’impianto.
Ogni giorno l’area è interessata da operazioni di carico e scarico, contemporaneamente alle quali si svolge il lavoro quotidiano del personale addetto alla manutenzione, all’ispezione, alla movimentazione interna dei materiali, ecc. . . In un contesto come questo è, dunque, necessario un sistema di supporto al personale basato su dati derivanti da un monitoraggio continuo della struttura, del personale stesso e delle attività che si svolgono al suo interno.

Funzionalità

Le funzionalità principali di FARO sono:

Architettura

Architettura FARO

FARO è organizzato secondo un’architettura a microservizi, in cui ciascun componente comunica con gli altri tramite API REST per le richieste sincrone e tramite RabbitMQ per gli eventi asincroni. I componenti principali del sistema sono:

Repository GitHub e GitLab

Repository GitHub Repository GitLAB
Repository GitHub UserService Repository GitLAB UserService
Repository GitHub OperationalService Repository GitLAB OperationalService
Repository GitHub MLService Repository GitLAB MLService
Repository GitHub EdgeService Repository GitLAB EdgeService
Repository GitHub App Mobile Repository GitLAB App Mobile

Stato dell'arte

Per la realizzazione del progetto sono stati consulati degli articoli scientifici di diversa natura.
Gli articoli sono contenuti all'interno della seguente tabella:

Articoli
Design and Implementation of Safety Management System for Oil Depot Based on Internet of Things
Integrating IoT technologies for an intelligent safety management in the process industry
A Hazard Index for Chemical Logistic Warehouses with Modified Flammability Rating by Machine Learning Methods

Team



Michele Vitali

email:

michelevitali2001@gmail.com

GitHub: @mvitali01

GitLAB: @michelevitali2001

Luca Perrone

email:

perrone.io81@gmail.com

GitHub: @LucaPerrone404

GitLAB: @perrone.io81